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公开(公告)号：CN113536959A
公开(公告)日：2021-10-22
申请号：CN202110700486.X
申请日：2021-06-23
Applicant: 复旦大学
Abstract: 本发明属于智能交通技术领域，具体为一种基于立体视觉的动态障碍物检测方法。本发明方法包括：从立体图像中获取深度信息，并生成原始点云数据；对点云数据进行降噪和下采样处理；对滤波后的点云数据进行聚类；对预聚类的结果进行障碍物轮廓提取；对目标进行2D检测，得到2D检测边界框，对点云聚类和3D跟踪结果进行校正；把障碍物轮廓提取得到的障碍物的矩形边框和2D目标检测得到的2D检测边界框融合，同时对动态障碍物的轨迹进行跟踪预测。本发明方法有效降低了成本，改善了检测精度，提高了跟踪的实时性和准确性。
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公开(公告)号：CN113116356B
公开(公告)日：2025-05-09
申请号：CN202110364243.3
申请日：2021-04-04
Applicant: 复旦大学
Abstract: 本发明属于医疗设备技术领域，具体为一种基于视觉脑电信号分析的自我意识障碍辅助诊断系统。本发明的自我意识障碍辅助诊断系统具体包括脑电信号采集系统、视觉刺激测试分析系统；脑电信号采集系统包括64导联脑电帽、无线EEG/ERP放大器、受试笔记本电脑、智能同步中心、刺激同步器；视觉刺激测试分析系统置于电脑中，用于对采集的脑电信号进行分析处理，包括降噪处理模块、特征提取模块、分类识别模块；最后，根据分类识别结果，分析受试者自我意识强弱。本发明系统通过视觉刺激系统对受试者进行测试，依据采集的视觉脑电信号进行分析，测试客观性好、准确性高，为意识障碍诊断提供科学依据。
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公开(公告)号：CN113197586B
公开(公告)日：2022-08-23
申请号：CN202110394187.8
申请日：2021-04-13
Applicant: 复旦大学
Abstract: 本发明涉及一种基于视觉脑电信号的自我意识检测方法，该方法包括三轮测验，每一轮测验设置三组图片依次显示播放，待检测人员头戴脑电帽观看依次显示的图片，所述的脑电帽分别采集并记录三轮测验中待检测人员的视觉脑电信号，作为判断自我意识是否存在以及是否不可变更的依据，所述的图片内容为待检测人员的名字或其他人员的名字，且每张图片中仅包含一个名字，与现有技术相比，本发明具有安全可靠、准确率高等优点。
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公开(公告)号：CN113851017A
公开(公告)日：2021-12-28
申请号：CN202110952809.4
申请日：2021-08-19
Applicant: 复旦大学
Abstract: 本发明属于通信工程与计算机技术领域，具体为一种基于路侧RSU的行人车辆识别预警多功能系统。本发明系统通过摄像头与雷达等路侧感知终端识别行人车辆的位置、朝向信息，经过分析这些信息，预判可能有的冲突，完成预警；实现全过程、全方位的路况高精度决策；包括多设备组成的路侧RSU系统，以及路侧端行人车辆检测、潜在车人冲突检测、交通违规检测、禁止通过预警、交叉路口碰撞警告和前向碰撞预警等功能模块。本发明能将行人车辆信号等信息全方位实时识别预测出来，与混合交通、多变天气环境进行交互，从而确保车辆尽可能多的掌握所在时空信息；可取代现有自动驾驶技术在同等路况下的保守算法策略，实现复杂路况下的安全自动驾驶。
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公开(公告)号：CN113762195A
公开(公告)日：2021-12-07
申请号：CN202111084371.9
申请日：2021-09-16
Applicant: 复旦大学
Abstract: 本发明公开了一种基于路侧RSU的点云语义分割与理解方法；该方法包括以下步骤：步骤一、获取道路场景点云数据，基于球映射的方法，将3D点云转换为2D距离图像；步骤二、对2D距离图像进行2D全卷积语义分割，获得2D图片语义分割的结果；步骤三、将2D图片语义分割的结果用距离信息、像素坐标和传感器参数映射到3D空间中，2D距离图像与对应于每个点的图像坐标进行配对和索引；步骤四、基于3D后处理清除一些错误的离散化点，获取最终3D点云的语义分割结果。本发明方法能够准确、快速的、实时的实现移动小目标的点云语义分割，使自主机器能够及时做出决策。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113553911A
公开(公告)日：2021-10-26
申请号：CN202110709271.4
申请日：2021-06-25
Applicant: 复旦大学
Abstract: 本发明属于人脸识别技术领域，提供了融合SURF特征和卷积神经网络的小样本人脸表情识别方法，通过使用SURF特征和卷积神经网络的协同工作，首先通过卷积神经网络中的dropout层不同节点的保留概率筛选出相对合适的卷积神经网络，之后使用SURF算法提取出表情图像的特征，提高小数据的性能，然后采用简单平均的方法对模型进行融合，从而减少误差、避免过拟合，实现使用少量样本就能训练模型且进一步提高了人脸表情识别的准确率。所以，本发明的融合SURF特征和卷积神经网络的小样本人脸表情识别方法降低了在人脸表情识别过程中训练样本的成本，解决了CNN需要大量数据训练的问题，提高了小样本下表情识别的准确率。
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公开(公告)号：CN112998710A
公开(公告)日：2021-06-22
申请号：CN202110271226.5
申请日：2021-03-12
Applicant: 复旦大学
Abstract: 本发明涉及一种驾驶员状态监测装置，包括监测盒子和导联脑电帽，其中，监测盒子包括壳体，摄像头、信号灯、显示屏和集成电路板，显示屏和摄像头均位于壳体的正面，集成电路板位于壳体的内部并且连接摄像头、信号灯和显示屏，集成电路板集成无线接收模块和主芯片；导联脑电帽包括防水织物带、监测电极和监测单元，防水织物带的两端设有连接单元，监测电极分布在防水织物带中间一侧，监测单元位于防水织物带中间的另一侧并且连接监测电极，监测单元集成无线发送模块、数模转换器和信号放大器。与现有技术相比，本发明可以同步监测驾驶员的脑电波信号，结合人脸识别技术可以对心理活动更加精确的预判，从而对驾驶员进行及时的提醒，监测效果更佳。
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公开(公告)号：CN112947455A
公开(公告)日：2021-06-11
申请号：CN202110207950.1
申请日：2021-02-25
Applicant: 复旦大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明涉及一种基于视觉脑机交互的高速公路自动驾驶系统和方法，该系统包括导标组件以及相互交互的脑机模块和车辆自动定位驾驶模块，所述的脑机模块包括信号采集装置、信号放大装置和信号处理装置，所述的信号采集装置穿戴于驾驶员头部，用于采集驾驶员的视觉刺激脑电信号，所述的信号采集装置通过信号放大装置与信号处理装置通信连接，所述的车辆自动定位驾驶模块为车辆自带的定位及自动驾驶模块，与信号处理装置通信连接，所述的导标组件设置于高速公路路边，用于发射闪光信号，与现有技术相比，本发明具有定位精确等优点。
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公开(公告)号：CN119152507B
公开(公告)日：2025-05-09
申请号：CN202411650693.9
申请日：2024-11-19
Applicant: 复旦大学义乌研究院
IPC: G06V20/70 , G06V10/26 , G06V10/82 , G06V10/80 , G06V10/764 , G06V10/10 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/09
Abstract: 本申请涉及一种图像的语义分割方法及电子设备。其中，该方法包括：在待处理图像中裁剪局部窗口，以及在对待处理图像进行下采样得到的下采样图像中裁剪两种不同分辨率大小的上下文窗口；分别对局部窗口和两种上下文窗口进行特征编码，得到对应的卷积特征图；基于卷积特征图，分别对局部窗口和其自身、局部窗口分别和两种上下文窗口进行注意力计算，并加权融合，得到局部窗口的注意力特征图；基于局部窗口的卷积特征图和注意力特征图得到局部窗口的融合特征图；基于局部窗口的融合特征图对局部窗口进行语义分割处理。本申请解决了针对超高分辨率的病理切片图像局部窗口如何理解和融合上下文语义，基于局部窗口难以实现精确语义分割的技术问题。
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公开(公告)号：CN112998710B
公开(公告)日：2025-04-29
申请号：CN202110271226.5
申请日：2021-03-12
Applicant: 复旦大学
Abstract: 本发明涉及一种驾驶员状态监测装置，包括监测盒子和导联脑电帽，其中，监测盒子包括壳体，摄像头、信号灯、显示屏和集成电路板，显示屏和摄像头均位于壳体的正面，集成电路板位于壳体的内部并且连接摄像头、信号灯和显示屏，集成电路板集成无线接收模块和主芯片；导联脑电帽包括防水织物带、监测电极和监测单元，防水织物带的两端设有连接单元，监测电极分布在防水织物带中间一侧，监测单元位于防水织物带中间的另一侧并且连接监测电极，监测单元集成无线发送模块、数模转换器和信号放大器。与现有技术相比，本发明可以同步监测驾驶员的脑电波信号，结合人脸识别技术可以对心理活动更加精确的预判，从而对驾驶员进行及时的提醒，监测效果更佳。
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