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公开(公告)号：CN110427834A
公开(公告)日：2019-11-08
申请号：CN201910620715.X
申请日：2019-07-10
Applicant: 上海工程技术大学
Abstract: 本发明涉及一种基于骨架数据的行为识别系统及方法，其中，系统包括数据采集单元、服务器、数据传输单元和显示预警单元，数据采集单元用于采集实时视频数据；服务器用于处理实时视频数据、输出行为识别数据以及输出预警指令；数据传输单元用于传输实时视频数据、行为识别数据以及预警指令；显示预警单元用于展示行为识别数据、预警指令以及根据预警指令发出警报。与现有技术相比，本发明使用时空图卷积结合长短周期记忆网络，并引入注意力机制，使网络能更好地学习骨架数据的时空域特征，且在出现违规行为时，由显示预警单元及时发出警报，本发明结合监控摄像头能实现对指定区域人体行为的识别，其识别速度快、识别准确度高。
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公开(公告)号：CN110288611A
公开(公告)日：2019-09-27
申请号：CN201910506258.1
申请日：2019-06-12
Applicant: 上海工程技术大学
Abstract: 本发明涉及一种基于注意力机制和全卷积神经网络的冠状血管分割方法，该分割方法包括以下步骤：步骤1：获取用于神经网络训练的输入数据；步骤2：利用输入数据训练融入注意力机制的三维全卷积网络模型；步骤3：利用训练完毕的三维全卷积网络模型对实际病人图像进行冠状血管初步预测分割；步骤4：通过传统算法对初步预测分割的结果进行迭代优化并获得最终的冠状血管分割结果。与现有技术相比，本发明具有分割结果清晰度好，准确度高等优点。
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公开(公告)号：CN110246212A
公开(公告)日：2019-09-17
申请号：CN201910367420.6
申请日：2019-05-05
Applicant: 上海工程技术大学
Abstract: 本发明涉及一种基于自监督学习的目标三维重建方法，包括：S1、训练点云自编码网络；S2、训练二值图自编码网络；S3、输入RGB图像，获取真实二值图；S4、采用Pose net提取图像位姿；S5、训练图像编码器，并生成初步点云模型；S6、生成变换点云模型；S7、训练点云编码器，并生成恢复二值图；S8、计算恢复二值图与真实二值图的均方差值，若均方差值小于预设阈值，则输出结果，否则执行步骤S9；S9、反馈均方差值给图像编码器，并重新返回步骤S5。与现有技术相比，本发明采用Pose net提取图像位姿和增加二维监督信息，解决了输入图像视角模糊、缺乏监督项信息等问题，提高了目标三维重建的精确性。
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公开(公告)号：CN109993804A
公开(公告)日：2019-07-09
申请号：CN201910224071.2
申请日：2019-03-22
Applicant: 上海工程技术大学
Abstract: 本发明涉及一种基于条件生成对抗网络的道路场景去雾方法，包括以下步骤：1)采用RESIDE数据集构建训练集和测试集；2)将训练集中的有雾图片x作为生成器G的输入并生成G(x)，即无雾图片3)将生成的无雾图片发送给判别器D，判断图片真假；4)迭代设定轮次后，得到最优生成模型；5)将得到的最优生成模型应用于真实有雾图像，进行去雾处理。与现有技术相比，本发明具有鲁棒性好、处理时间短等优点。
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公开(公告)号：CN108597009A
公开(公告)日：2018-09-28
申请号：CN201810314274.6
申请日：2018-04-10
Applicant: 上海工程技术大学
Abstract: 本发明公开了一种基于方向角信息进行三维目标检测的方法，其包括以下步骤:通过Depth-RCNN对RGB-D相机采集到的彩色图像和深度图像进行特征融合并经过支持向量机分类，得到2.5维检测框和对应的二维分割实例图；在得到的二维分割实例图上选取p1、p2、p3三个点，并根据限制条件进行优化；通过二维到三维的点云重建计算所提取的三个点在三维坐标系中的坐标确定初始化三维框的方向角；根据融合后的特征对初始化三维框进行回归。本发明通过深度信息与方向角信息的融合利用，在保证三维框的中心和长宽高的准确率同时提高了方向角估计的准确率，为提高三维目标的检测精度奠定了基础。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108495259A
公开(公告)日：2018-09-04
申请号：CN201810252561.9
申请日：2018-03-26
Applicant: 上海工程技术大学
Abstract: 本发明涉及一种渐进式室内定位服务器及定位方法，属于室内定位方法领域。一种渐进式室内定位服务器，其特征在于：包括现场勘测模块，用于将室内均分为多个区域，对各个区域的Wi-Fi数据进行采集，并设置相应的标签；概率统计模块，利用现场勘测模块获取的Wi-Fi信号以及标签，估算每个样本点上每个热点的信号强度的概率分布；定位模块，接收用户终端的Wi-Fi数据与动态视觉信息数据，将Wi-Fi数据与概率统计模块得到的用户所在的区域以及概率结合对动态视觉信息数据进行偏差调整，确定用户的精确位置。本发明将Wi-Fi定位和基于视觉特征的即时定位与地图构建技术融合，使用动态视觉信息作为定位标签，减少了对拍摄的限制。
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公开(公告)号：CN120047410A
公开(公告)日：2025-05-27
申请号：CN202510122394.6
申请日：2025-01-26
Applicant: 上海工程技术大学
IPC: G06T7/00 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供一种YOLOv8网络的改进方法及产品表面缺陷检测方法、系统；所述改进方法包括：对原有YOLOv8网络进行改进，获取新型YOLOv8网络；对原有YOLOv8网络进行改进包括：使用VanillaNet替换原有YOLOv8网络的Backbone中的卷积层；使用EG‑C2f模块替换原有YOLOv8网络的Neck网络中的三个C2f模块；三个C2f模块分别为Neck中作为输出且位于靠前位置和靠后位置的两个C2f模块，及除作为输出以外的另一C2f模块；使用动态蛇形卷积模块替换原YOLOv8网络的Neck网络中作为输出且位于中间位置的C2f模块中的普通卷积；使用Wise‑IoU损失函数替代原有YOLOv8网络中的CIoU损失函数；对新型YOLOv8网络进行实验验证，获取改进YOLOv8网络，以基于改进YOLOv8网络检测产品表面缺陷；本发明提升了YOLOv8网络在产品表面缺陷检测中的性能。
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公开(公告)号：CN118196739A
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202410293813.8
申请日：2024-03-14
Applicant: 上海工程技术大学 , 上海海达通信有限公司
IPC: G06V20/56 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06N3/0475 , G06N3/094
Abstract: 本发明涉及一种基于对抗性伪装模型的自动驾驶目标检测方法及系统，该方法包括：构建对抗性伪装模型生成用于自动驾驶目标检测的对抗性样本；其中，所述对抗性伪装模型包括对抗性纹理渲染模块和模型注意力分散模块；利用生成的对抗性样本对深度神经网络模型进行训练；采用训练好的深度神经网络模型进行自动驾驶目标检测。与现有技术相比，本发明通过对抗性伪装模型生成的对抗性样本对深度神经网络模型进行训练，提升了在现实世界中自动驾驶目标检测的安全性和可靠性。
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公开(公告)号：CN116775935A
公开(公告)日：2023-09-19
申请号：CN202310753283.6
申请日：2023-06-25
Applicant: 上海工程技术大学
IPC: G06F16/71 , G06F16/75 , G06F16/783 , G06F16/9535 , G16H50/20 , G16H10/20 , G06N5/022 , G06F16/36 , G06F18/25 , G06N3/0464
Abstract: 本发明提供一种智能眩晕诊断的数据知识库构建方法和系统，所述方法包括以下步骤：获取患者的目标信息和三维眼震检查视频；基于三维眼震检查视频获取眩晕眼震视频诊断结果；基于目标信息和三维眼震检查视频获取各种类型眩晕症实体之间的关系；融合目标信息、眩晕眼震视频诊断结果及各种类型眩晕症实体之间的关系，构建智能眩晕诊断模型；根据智能眩晕诊断模型诊断得到的目标结果形成智能眩晕诊断的数据知识库；本发明结合三维眼震检查视频识别和眩晕诊断的数据知识库构建，实现了利用多模态知识诊断的方式解决眩晕诊断智能评估问题。
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公开(公告)号：CN116452864A
公开(公告)日：2023-07-18
申请号：CN202310334324.8
申请日：2023-03-30
Applicant: 上海工程技术大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/20 , G06V10/774 , G06V10/40 , G06V10/766 , G06V10/82 , G06N3/0985
Abstract: 本发明涉及一种小样本图像分类方法、设备及存储介质，该方法包括：采用特征提取网络对小样本图像进行特征提取，得到特征向量；构建参数优化学习模型，将特征向量转化为分类器参数；在互斥的小样本图像训练集与测试集中，对参数优化学习模型的分类器参数进行设定轮次的训练，得到参数化后的基学习器；对参数化后的基学习器引入新的元参数进行优化与更新，采用优化后的元学习模型实现小样本图像分类。与现有技术相比，本发明具有分类准确率高的优点。
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