公开(公告)号：CN115830673A

公开(公告)日：2023-03-21

申请号：CN202211461807.6

申请日：2022-11-16

Applicant: 南昌大学

Inventor： 魏欣 ,  丁仁华 ,  张远来 ,  万欢 ,  晏斐 ,  徐健锋

IPC: G06V40/16 ,  G06V10/774

Abstract: 本发明公开了一种基于最小间隔损失函数的深度人脸识别方法，包括以下步骤：S1、准备数据集，数据集中不包含可能与基准数据集重叠的人脸图像；S2、利用Tensorflow框架搭建基于Inception‑ResNet‑v1模型的网络模型；S3、将数据集中的训练集的图片输入至网络模型中进行训练；S4、将数据集中测试集的图片输入训练好的网络模型中，识别人脸图像。本发明结合了Softmax损失函数、中心(Center Loss)损失函数和最小间隔(Minimum Margin Loss)损失函数的优势，其中中心损失用于增强类内紧凑度，Softmax损失和最小间隔损失用于改善类间分离度。实验结果表明，所提出的最小间隔损失使人脸识别的技术性能达到了新的高度，减少了间隔偏好带来的负面影响。

公开(公告)号：CN219796630U

公开(公告)日：2023-10-03

申请号：CN202320440050.6

申请日：2023-03-09

Applicant: 南昌大学

Inventor： 魏欣 ,  孙世杰 ,  张远来 ,  万欢 ,  晏斐 ,  徐健锋

IPC: F16M11/04 ,  F16M11/08 ,  F16M11/18 ,  F16M13/02 ,  H04N23/695

Abstract: 本实用新型涉及一种人工智能监控设备，包括监控设备主体、安装框和框体，所述监控设备主体的顶部中心处连接设有连接座，所述连接座的顶部嵌入设置有连接杆，所述连接杆的顶端滑动穿过框体的底部并与框体的顶部内壁转动连接，所述连接杆位于框体内侧部分外周面连接设有蜗轮，所述框体的一侧外壁连接设有电机一，所述电机一的轴端穿过框体的侧壁，所述电机一轴端连接设有与蜗轮相配合的蜗杆。本实用新型与现有技术相比优点在于：不需要拆除原位置的监控设备，省时省力；不需要工作人员爬至高处工作，使作业更省力也确保工作人员的安全。监控设备主体安装结构简单，方便对其进行安装和拆卸。