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公开(公告)号：CN116473514B
公开(公告)日：2024-02-23
申请号：CN202310317096.3
申请日：2023-03-29
Applicant: 西安电子科技大学广州研究院
Abstract: 本发明涉及基于足底压力的疾病检测技术领域，具体的说是基于自适应有向时空图神经网络的步态帕金森疾病检测，所述检测步骤如下：S1、信号预处理：将获取到的步态信号分成100个时间步；S2、模型构建：对足底传感器进行拓扑结构建模，并将传感器获取的信号处理成双流模态；S3、特征提取网络：通过多个自适应有向时空图神经网络单元，在空间上使用消息传递机制获取足底局部和全局信息，在时间上使用1维卷积获取时序信息，因此在时空域分析了步态变化；S4、分类器：采用交叉熵损失函数为分类器；S5、模型融合：对双流模态进行线性融合；S6、诊断结果：对受试者的所有分段结果进行平均获得最终
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116473514A
公开(公告)日：2023-07-25
申请号：CN202310317096.3
申请日：2023-03-29
Applicant: 西安电子科技大学广州研究院
Abstract: 本发明涉及基于足底压力的疾病检测技术领域，具体的说是基于自适应有向时空图神经网络的步态帕金森疾病检测，所述检测步骤如下：S1、信号预处理：将获取到的步态信号分成100个时间步；S2、模型构建：对足底传感器进行拓扑结构建模，并将传感器获取的信号处理成双流模态；S3、特征提取网络：通过多个自适应有向时空图神经网络单元，在空间上使用消息传递机制获取足底局部和全局信息，在时间上使用1维卷积获取时序信息，因此在时空域分析了步态变化；S4、分类器：采用交叉熵损失函数为分类器；S5、模型融合：对双流模态进行线性融合；S6、诊断结果：对受试者的所有分段结果进行平均获得最终的诊断结果。本发明在参数量更少的情况下获得准确的结果。
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公开(公告)号：CN115311796A
公开(公告)日：2022-11-08
申请号：CN202210812270.7
申请日：2022-07-11
Applicant: 西安电子科技大学广州研究院
Abstract: 本发明涉及一种报警系统，具体为边缘智能安防报警系统，属于智能安防技术领域，包括交换机、视频获取模块、检测模块、事件推送模块与报警模块，报警模块与交换机之间相互电性连接，事件推送模块与交换机之间相互电性连接，检测模块包括边缘计算盒子，边缘计算盒子的内部固定安装有内存器，内存器的内部设置有程序运行维护脚本与设备自启动维护脚本与其中的程序自启动脚本与上电设备自启动脚本等计算机程序，通过采用边缘计算盒子，并构建这样完整的一个边缘智能安防报警系统，并采用多脚本维护硬件和软件自启动，使得可以满足安防任务的实时性、有效性及可扩展性，并且完全独立自主的安防系统可以在断电重新上电后完成系统的自主启动和自主运转。
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公开(公告)号：CN114708615B
公开(公告)日：2024-03-22
申请号：CN202210350896.0
申请日：2022-04-02
Applicant: 西安电子科技大学广州研究院 , 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了基于图像增强的低照度环境下人体检测方法、电子设备及储存介质，检测方法为：将低照度图像输入至低照度图像增强模块中，得到增强后图像；将增强后图像输入至改进的人体检测模块中，输出人体检测预测结果；通过多任务损失函数，对低照度图像增强模块和人体检测模块进行多阶段联合优化，训练得到端到端的低照度人体检测框架；将低照度图像输入到训练好的端到端的低照度人体检测框架中，进行图像增强以及人体检测，输出人体检测预测结果。本发明构建的端到端的低照度图像人体检测框架通过低照度图像增强模块和人体检测模块的相互适应，实现了更高的检测精度，对不同光照环境下人体检测具有更强的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN115311820A
公开(公告)日：2022-11-08
申请号：CN202210811561.4
申请日：2022-07-11
Applicant: 西安电子科技大学广州研究院
Abstract: 本发明涉及智能安防技术领域，具体的说是临水智能安防系统，包括检测模块、落水识别模块和分类模块，检测模块、落水识别模块和分类模块均需要在计算机设备上进行运行，检测模块和落水识别模块均需要连接视频采集装置，视频采集装置设有若干，视频采集装置上集成有警报器以及辅助定位装置，视频采集装置上通过电源线设有电源接头，视频采集装置位于临水区域一侧，检测模块和落水识别模块利用YOLOv5目标检测算法对人员进行识别检测，对人员进行DeepSort跟踪并使用计数器计算人员数量，然后记录在系统内；本发明能够解决现有的系统存在准确率低，功能不完善的问题，且容易出现大量误报等情况，有效的提高了准确率。
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公开(公告)号：CN114708615A
公开(公告)日：2022-07-05
申请号：CN202210350896.0
申请日：2022-04-02
Applicant: 西安电子科技大学广州研究院 , 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了基于图像增强的低照度环境下人体检测方法、电子设备及储存介质，检测方法为：将低照度图像输入至低照度图像增强模块中，得到增强后图像；将增强后图像输入至改进的人体检测模块中，输出人体检测预测结果；通过多任务损失函数，对低照度图像增强模块和人体检测模块进行多阶段联合优化，训练得到端到端的低照度人体检测框架；将低照度图像输入到训练好的端到端的低照度人体检测框架中，进行图像增强以及人体检测，输出人体检测预测结果。本发明构建的端到端的低照度图像人体检测框架通过低照度图像增强模块和人体检测模块的相互适应，实现了更高的检测精度，对不同光照环境下人体检测具有更强的鲁棒性。
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