-
公开(公告)号：CN105631420A
公开(公告)日：2016-06-01
申请号：CN201510995238.7
申请日：2015-12-23
Applicant: 武汉工程大学
CPC classification number: G06K9/00342 , G06K9/6269
Abstract: 本发明公开了一种基于3D骨架的多视角室内人体行为识别方法，包括以下步骤：1)获取人体运动在正视角、斜视角和侧视角三个角度的视频；所述视频包括训练视频和测试视频；2)通过体感设备提取视频中人体骨架3D特征；所述三维骨架特征包括全局运动特征和手臂、腿部局部运动特征；3)训练模型；通过训练视频中的人体骨架3D特征进行特征描述，得到训练特征集；具体如下：对三维骨架特征进行在线字典学习；然后稀疏主成分分析进行降维，形成特征集数据集；4)输入测试视频的样本的特征集，通过线性支持向量机(LSVM)进行识别。本发明方法实现了多角度动作的分类识别，克服了单视角识别算法的局限性，更具有研究价值和实际应用价值。
-
公开(公告)号：CN105243636A
公开(公告)日：2016-01-13
申请号：CN201510852303.0
申请日：2015-11-27
Applicant: 武汉工程大学
IPC: G06T3/00
CPC classification number: G06T3/0093
Abstract: 本发明公开了一种基于MRLS-TPS的图像变形方法及系统，该方法包括以下步骤：S1、输入原图像、权值参数α和正则化参数λ，并从原图像中选取控制点集合和该控制点集合对应的目标点集合S2、取径向基函数作为TPS核，根据TPS核构建控制点集合的核矩阵K，并根据TPS模型构建变形映射模拟函数fp，fp可以分解为一个全局的仿射变换矩阵A和一个局部的弯曲函数gp；S3、根据S2中的公式求解原图像中每个像素点的权重矩阵W、核向量Kp及变形映射函数fp；S4、根据变形映射函数的集合{fp(p)}，通过逆向映射获得变形图像。本发明的优点为：(1)变形后的图像可以很好地保留细节；(2)变形函数具有简单封闭解；(3)它具有非常高的计算效率。
-
公开(公告)号：CN115017511B
公开(公告)日：2025-01-10
申请号：CN202210469716.0
申请日：2022-04-28
Applicant: 武汉工程大学 , 武汉引行科技有限公司
IPC: G06F21/57 , G06F21/56 , G06F18/214 , G06F8/41 , G06N3/042 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06N3/084
Abstract: 本发明提供一种源代码漏洞检测方法、装置以及存储介质，属于代码检测技术领域，方法包括：S1：分别对各个原始源代码数据的数据预处理得到预处理后源代码数据；S2：按照预设比例对多个预处理后源代码数据的划分得到训练集，验证集和测试集；S3：对训练集的代码图编码得到多个代码图数据；S4：根据多个代码图数据、验证集和测试集对训练模型的模型分析得到检测模型；S5：通过检测模型对待检测源代码数据的检测分析得到检测结果。本发明实现了函数级的自动代码漏洞检测，能在源代码中快速、高效地完成代码漏洞检测任务，解决了代码静态分析工具进行漏洞检测上存在的误报率高、漏报率高的技术问题。
-
公开(公告)号：CN112949438B
公开(公告)日：2022-09-30
申请号：CN202110195714.2
申请日：2021-02-19
Applicant: 武汉工程大学 , 武汉引行科技有限公司
IPC: G06V20/68 , G06V10/44 , G06V10/56 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06T7/00 , G06T7/62 , G06T7/90
Abstract: 本发明是涉及农业与人工智能领域，尤其是一种基于贝叶斯网络的水果视觉分类方法及系统。本发明通过获取待分类水果的待分类水果数据，并进行预处理得到多个待分类水果视觉特征值；分别对每个所述待分类水果视觉特征值进行离散化处理后，输入至预先训练好的水果分类贝叶斯网络模型进行处理，得到所述待分类水果在多个等级分类下的等级分类概率；根据多个所述等级分类概率对所述待分类水果进行等级分类。本发明实现了水果的精确分类，有效地降低在水果分拣中所花费的人力物力。通过构建复杂的水果分类的贝叶斯网络模型可实现水果的精确分类，实现降低人力物力，达到水果的快速分类。
-
公开(公告)号：CN111531582B
公开(公告)日：2022-09-20
申请号：CN202010343392.7
申请日：2020-04-27
Applicant: 武汉工程大学
Abstract: 本发明提供一种基于视觉的工业机器人故障检测方法及系统，其中，方法包括以下步骤：S1:获取工业机器人正常工作下的作业视频，并根据所述作业视频计算最长公共哈希子序列，所述最长公共哈希子序列包含多个哈希值，所述最长公共哈希子序列用于表示工业机器人的周期性动作模式，执行S2；S2:实时采集工业机器人的工作图像，分离出工业机器人，形成第二作业图像，计算所述第二作业图像的哈希值，记为h1,执行S3；S3:将所述哈希值h1与所述最长公共哈希子序列进行顺序极近似值匹配，若匹配成功，则执行S2,若匹配失败，则检测到异常动作，控制工业机器人急停，通过采集作业图像的方式对工业机器人进行故障检测，不仅成本低、采集难度小，抗干扰能力强。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115017511A
公开(公告)日：2022-09-06
申请号：CN202210469716.0
申请日：2022-04-28
Applicant: 武汉工程大学 , 武汉引行科技有限公司
Abstract: 本发明提供一种源代码漏洞检测方法、装置以及存储介质，属于代码检测技术领域，方法包括：S1：分别对各个原始源代码数据的数据预处理得到预处理后源代码数据；S2：按照预设比例对多个预处理后源代码数据的划分得到训练集，验证集和测试集；S3：对训练集的代码图编码得到多个代码图数据；S4：根据多个代码图数据、验证集和测试集对训练模型的模型分析得到检测模型；S5：通过检测模型对待检测源代码数据的检测分析得到检测结果。本发明实现了函数级的自动代码漏洞检测，能在源代码中快速、高效地完成代码漏洞检测任务，解决了代码静态分析工具进行漏洞检测上存在的误报率高、漏报率高的技术问题。
-
公开(公告)号：CN114926898A
公开(公告)日：2022-08-19
申请号：CN202210494498.6
申请日：2022-05-07
Applicant: 武汉工程大学 , 武汉引行科技有限公司
IPC: G06V40/20 , G06V10/75 , G06T7/136 , G06T7/194 , G06V10/762 , G06V10/764 , G06V10/44 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种手势识别模型训练及手势识别方法、装置、设备及介质，涉及计算机视觉技术领域，手势识别模型训练方法包括：拍摄手部配戴有红色系手套的多张手势图像，对每张手势图像依次进行从RGB色彩空间转换成YCrCb空间、图像前景背景划分、二值化处理，得到手势分割图像；构建卷积神经网络结构，利用多张手势分割图像对卷积神经网络结构进行训练，得到手势识别模型。手势识别方法为：将待识别的图片或视频输入手势识别模型中，利用手势识别模型对待识别的图片或视频进行手势识别。本发明对图像中的手势分割效果好，通过本发明进行手势识别的识别准确率可明显提高。
-
公开(公告)号：CN114611530A
公开(公告)日：2022-06-10
申请号：CN202210162374.8
申请日：2022-02-22
Applicant: 武汉工程大学 , 武汉逸锦科技有限公司
IPC: G06F40/56 , G06F40/242 , G06F16/33 , G06V30/142 , G06V30/413 , G06V10/82
Abstract: 本申请涉及一种阅读交互装置、方法、计算机设备和阅读笔，属于图像处理技术领域。装置包括图像采集模块和雾端连接模块；图像采集模块，用于获取包括目标文字区域的图像；雾端连接模块，用于和外接雾端建立连接，通过外接雾端中的学习软件对包括目标文字区域的图像进行相应的处理；其中，外接雾端为存储有学习软件的平台，学习软件为基于自然语言处理技术的算法模型。本申请通过与外接雾端建立连接，可以利用外接雾端中的学习软件对获取的包括目标文字区域的图像进行相应的处理，不占用阅读交互装置自身的资源。学习软件为基于自然语言处理技术的算法模型，可具备不同的处理方式，使得本申请中阅读交互装置的应用场景更加丰富，用户体验感更好。
-
公开(公告)号：CN110490236B
公开(公告)日：2021-08-24
申请号：CN201910690299.0
申请日：2019-07-29
Applicant: 武汉工程大学 , 武汉引行科技有限公司 , 武汉创逸灵科技有限公司
Abstract: 本发明涉及一种基于神经网络的自动图像标注方法、系统、装置和介质，利用预先训练好的卷积神经网络模型提取实验数据集的图像特征；根据图像特征，在训练集中计算得到待标注图像的邻域图像集和对应的第一标签域；构建第一标签域与训练集对应的第二标签域之间的标签语义关联模型，根据标签语义关联模型，在第二标签域中计算得到与每个第一标签相关联的第三标签域；计算待标注图像与每个邻域图像之间的相似度，根据所有相似度得到每个第一标签成为目标标签的第一概率，并根据所有第一概率和标签语义关联模型得到每个第三标签成为目标标签的第二概率；根据所有相似度、所有第一概率和所有第二概率，得到目标标签，并根据目标标签完成标注。
-
公开(公告)号：CN111709319A
公开(公告)日：2020-09-25
申请号：CN202010466840.2
申请日：2020-05-28
Applicant: 武汉工程大学 , 武汉引行科技有限公司
Abstract: 本发明提供一种铁路工机具清点方法及装置，方法包括：从公共数据库中读取多个工机具样本图像，并对多个所述工机具样本图像进行预处理，通过经预处理后的多个所述工机具样本图像得到训练图像数据集；构建目标检测网络，通过所述训练图像数据集对所述目标检测网络进行训练处理，得到目标检测模型；通过拍摄设备对出工现场进行图像采集，得到待处理图像；根据所述目标检测模型对所述待处理图像进行比对分析，得到遗失工机具类别的名称和数量。本发明实现了对工机具的准确检测与清点，可满足实际应用需求，且不需要人工提取工机具的图像特征，节省了时间的同时也提高了实时性和准确率，为智能铁路运维奠定了技术基础。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
72
records
(took 0.023 seconds)
