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公开(公告)号：CN116453648B
公开(公告)日：2023-09-05
申请号：CN202310680538.0
申请日：2023-06-09
Applicant: 华侨大学
IPC: G16H20/30 , A63B71/06 , A63B24/00 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于对比学习的康复运动质量评估系统，其包括：三元组样本生成单元获取受试者的骨架序列集，并根据所述骨架序列集生成三元组样本；特征提取单元将所述三元组样本输入至特征提取网络中进行特征提取，以获得各个样本的特征；分数生成单元对提取到的各个样本的特征，使用高斯混合模型进行性能度量和分数映射，得到各个样本的分数；质量评估网络训练单元将生成的分数作为对应的样本的标签，将样本以及标签输入至质量评估网络中，对所述质量评估网络进行训练。质量评估单元基于训练得到的所述质量评估网络对采集的用户的骨架序列进行质量评估，获得预测分数。本发明解决了康复运动中缺乏专家评分标签导致的评估困难的问题。
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公开(公告)号：CN109344874B
公开(公告)日：2020-09-15
申请号：CN201811012952.X
申请日：2018-08-31
Applicant: 华侨大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的染色体自动分析方法及系统，可以采用多层次处理，分层处理染色体的独立形态和重叠形态，并对染色体位置坐标、分类标签、分类置信度进行聚类分析输出核型图。通过上述方式，能够采用基于深度学习的染色体分割方法，不依赖特定染色体形态模式，具有较高的泛化能力，能够采用基于深度学习的染色体分类方法，兼顾染色体全局形态和带纹特征，提高分类准确率，能够采用多尺度处理，对待检测图像利用更加充分，有效提高在染色体重叠，粘连情况下的分割效果。
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公开(公告)号：CN110555387A
公开(公告)日：2019-12-10
申请号：CN201910711578.0
申请日：2019-08-02
Applicant: 华侨大学
Abstract: 本发明属于人工智能技术领域，公开了一种骨架序列中基于局部关节点轨迹时空卷的行为识别方法，自输入的RGB视频数据和骨架关节点数据中提取局部关节点轨迹时空卷；利用基于RGB视频数据集的预训练模型提取图像特征；对训练集中每个关节点的每一种不同的特征分别构建码本并且分别进行编码，将n个关节点的特征串联为特征向量；利用SVM分类器进行行为分类与识别。本发明将手工特征以及深度学习特征融合，并使用深度学习方法提取局部特征，多种特征的融合可以达到一个稳定且准确的识别率；本发明使用姿态估计算法估计的2D人体骨架以及RGB视频序列提取特征，成本较低，且精度较高，应用于真实场景有着重要的意义。
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公开(公告)号：CN108764005B
公开(公告)日：2019-06-18
申请号：CN201810095942.0
申请日：2018-01-31
Applicant: 华侨大学
Abstract: 本发明属于图像处理技术领域，公开了一种高光谱遥感图像地物空间波谱特征提取方法及系统，通过辅助分类器生成式对抗网络训练提取波谱特征；通过波段选择并从被选波段提取具有旋转不变的空间纹理特征；通过波谱特征和空间纹理特征的拼接形成地物空间波谱特征。同时公开一种采用上述地物空间波谱特征的、基于卷积神经网络的高光谱遥感图像分类系统。本发明验证了本发明公开的地物空间波谱特征提取技术不仅能更好的表征地物信息，还能以较少的标记数据集获得较高的分类准确率。
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公开(公告)号：CN109344874A
公开(公告)日：2019-02-15
申请号：CN201811012952.X
申请日：2018-08-31
Applicant: 华侨大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的染色体自动分析方法及系统，可以采用多层次处理，分层处理染色体的独立形态和重叠形态，并对染色体位置坐标、分类标签、分类置信度进行聚类分析输出核型图。通过上述方式，能够采用基于深度学习的染色体分割方法，不依赖特定染色体形态模式，具有较高的泛化能力，能够采用基于深度学习的染色体分类方法，兼顾染色体全局形态和带纹特征，提高分类准确率，能够采用多尺度处理，对待检测图像利用更加充分，有效提高在染色体重叠，粘连情况下的分割效果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119495125A
公开(公告)日：2025-02-21
申请号：CN202510072603.0
申请日：2025-01-17
Applicant: 华侨大学
IPC: G06V40/20 , G06N3/0464 , G06N3/0495 , G06V10/44 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V20/40 , G06V40/10
Abstract: 本发明提供了一种联合式体育动作检测方法，涉及视频分析技术领域，本方法将动作分类和边界定位目标结合起来，通过学习统一的动作表示和边界判定特征，直接将特征映射为检测结果；不仅提高了细粒度体育动作检测的性能，还提升了模型的表示能力和灵活性。同时，还通过建立分组式特征提取主干网络和多尺度时序特征提取颈部网络模块，能够有效地处理细粒度体育动作检测任务，解决了传统体育动作检测方法在细粒度检测任务中的局限性。
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公开(公告)号：CN119479079A
公开(公告)日：2025-02-18
申请号：CN202510058468.4
申请日：2025-01-15
Applicant: 华侨大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度骨架特征学习的细粒度体育运动检测方法及装置，方法包括：读取骨架图，运用图卷积网络提取深度姿态特征；将深度姿态特征输入时间边界分类器，以预测每个时间戳的边界概率和动作概率，并根据边界概率和动作概率确定可能的开始和结束位置，生成候选提名集；对候选提名集，通过提取边界位置的时间关系来重新评估每个候选提名的可能性，得到预测置信值；通过非极大值抑制将冗余的候选提名去除，得到最终提名集；将最终提名集输入至提名分类模块以估计每个提名的子动作类别。本发明通过捕捉人体运动的动态变化，提取出重要的姿态变化模式，对体育动作的类别和边界进行有效表征，解决细粒度体育动作的检测问题。
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公开(公告)号：CN118015708B
公开(公告)日：2024-07-02
申请号：CN202410411050.2
申请日：2024-04-08
Applicant: 华侨大学
IPC: G06V40/20 , G06V20/40 , G06V10/44 , G06V10/62 , G06V10/764 , G06V10/766 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/0985 , A63B24/00 , A63B69/00
Abstract: 一种基于裁判分数学习的跳水运动质量评估方法、装置和设备，涉及动作质量评估技术领域。方法包含S1、获取待评估视频。S2、根据待评估视频进行采样，获取待评估视频帧序列。S3、从训练集中选取对比视频帧序列。S4、通过空间特征编码器ViT分别进行编码，获取两个图像特征序列。S5、通过时序特征编码器TE分别进行编码，获取待评估视频级特征序列和对比视频级特征序列。S6、将两个特征序列输入裁判分数学习评估网络，获取动作质量得分。裁判分数学习评估网络利用基于交叉注意力机制的交叉特征融合网络和基于Transformer解码器的对比动作特征解码器来学习生成具有差异性的裁判分数特征，然后采用分数预测网络根据裁判分数特征预测动作质量得分。
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公开(公告)号：CN114170623B
公开(公告)日：2024-07-02
申请号：CN202111344563.9
申请日：2021-11-15
Applicant: 华侨大学
IPC: G06V40/10 , G06N3/09 , G06N3/0464 , G06V10/25 , G06V10/82
Abstract: 本发明提供了一种人物交互检测设备及其方法、装置、可读存储介质，包括：获取待检测的目标图像；根据所述目标图像生成输入参数集；输入参数集包括人体候选框集、物体候选框集、目标图像的全局特征和根据人体候选框集和物体候选框集生成HOI提议数据；调用训练好的基于多流架构的HOI检测模型；基于多流架构的HOI检测模型由多个不同流HOI检测模型并联形成；根据输入参数集获取各个流HOI检测模型的输入集，并将输入集输入至对应HOI检测模型，以获得每个HOI检测模型的输出；根据每个HOI检测模型输出计算得到最终交互预测分数，以输出采集到的目标图像中人物交互行为判断结果。旨在解决现有技术中HOI检测方法判断人物交互效果不佳，外观特征性能较差的问题。
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公开(公告)号：CN118071099A
公开(公告)日：2024-05-24
申请号：CN202410261240.0
申请日：2024-03-07
Applicant: 华侨大学
IPC: G06Q10/0631 , G06Q50/08 , G06V20/52 , G06V20/17 , G06V20/10 , G06V10/24 , G06V10/28 , G06V10/56 , G06V10/44
Abstract: 本发明提供一种基于无人机平台的建筑主体施工进度快捷监测方法，包括：获取建筑物的设计参数；确定建筑物监测侧面对应的航点最佳拍摄位置；每隔设定时间，无人机搭载相机进行巡检，拍摄得到建筑物侧面影像；从建筑物侧面影像中识别防护网区域，从而估算得到建筑物当前施工进度。本发明提供一种基于无人机平台的建筑主体施工进度快捷监测方法，仅通过无人机获取建筑物少量影像，结合无人机搭载的传感器数据，可快速估算出建筑物当前施工进度，具有实现过程简单，资源消耗小的优点。
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