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公开(公告)号：CN114202794B
公开(公告)日：2022-11-25
申请号：CN202210147360.9
申请日：2022-02-17
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本发明涉及人工智能算法技术领域，具体涉及一种基于人脸ppg信号的疲劳检测方法和装置，该方法包括以下步骤：步骤一，通过摄像头采集包含人脸的视频帧，进行人脸提取；步骤二，使用关键点检测方法，提取人脸关键点，进行头部运动检测；步骤三，对提取人脸进行预处理，通过疲劳分类模型并结合检测到的头部运动信息，得到疲劳检测结果。本发明针对于人脸的生理信号变化，采用深度学习训练的方式，增加疲劳检测与人脸生理信号变化的相关性，从而提高基于人脸的疲劳检测精度。
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公开(公告)号：CN115040089A
公开(公告)日：2022-09-13
申请号：CN202210981128.5
申请日：2022-08-16
Abstract: 本发明涉及非接触式生理信号检测领域，尤其涉及一种基于深度学习的脉搏波峰值检测与分类的方法和装置，该方法包括：步骤一，利用血氧仪采集人体指尖的脉搏波信号，采用滑动窗口的方式进行分帧处理，得到若干段短信号；步骤二，将若干段短信号按照时间顺序排列，输入到关键点检测模块中进行峰值检测和整理得到所有峰值点；步骤三，将步骤二得到的峰值点及采集得到的整段脉搏波信号输入到分类模块中，通过判断信号的强度、波动和平涩程度来对脉搏波信号进行分类，并记录。本发明能够有效应用于基于脉搏波的生物识别系统中，并提高识别的准确率。
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公开(公告)号：CN114677633A
公开(公告)日：2022-06-28
申请号：CN202210579638.X
申请日：2022-05-26
IPC: G06V20/40 , G06V20/52 , G06V40/10 , G06V10/82 , G06V10/80 , G06V10/74 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了基于多部件特征融合的行人检测多目标跟踪系统及方法，首先，获取行人图像数据集并进行行人多部件标注；其次，构造并训练基于多部件特征融合的行人检测多目标跟踪系统，系统包括沙漏模块、目标尺寸回归模块、目标中心点偏移回归模块、目标中心点热度图模块和多部件特征融合模块；然后，基于所述训练得到的模型进行推理获取单帧行人检测结果及多帧的行人融合特征；其次，计算当前帧检测得到的行人特征与前一帧轨迹的融合特征的相似度；最终，利用所述相似度矩阵进行数据关联，生成当前帧的行人轨迹，并更新轨迹的特征。本方法耗时较低，且对遮挡问题鲁棒性较好。
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公开(公告)号：CN114638272A
公开(公告)日：2022-06-17
申请号：CN202210541225.2
申请日：2022-05-19
IPC: G06K9/00 , G06K9/62 , A61B5/1455 , A61B5/117 , A61B5/00
Abstract: 本发明涉及非接触式生理信号检测领域，尤其涉及一种基于指尖脉搏波信号的身份识别方法和装置，该方法包括：步骤一，利用血氧仪采集人体指尖的脉搏波信号；步骤二，将采集到的脉搏波信号进行滤波、峰值检测、信号截取对齐以及计算导数并归一标准化的处理，同时保存对应的个人身份标识号；步骤三，重复步骤一至步骤二，将步骤二中得到的信号数据保存为数据集；步骤四，将数据集输入特征提取网络进行特征提取，后输入分类网络训练，训练完成后保存训练好的网络参数，得到训练好的身份识别模型；步骤五，利用训练好的身份识别模型，对输入的脉搏波信号进行识别，预测出对应身份。本发明相比现有的其他方法，具有更高的识别准确率的优点。
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公开(公告)号：CN113892930B
公开(公告)日：2022-04-22
申请号：CN202111504748.1
申请日：2021-12-10
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本发明公开了一种基于多尺度心率信号的面部心率测量方法。该方法将含有人脸面部区域的视频流逐帧进行皮肤分割，对特征提取模块进行训练，将人脸视频流输入训练好的特征提取模块中，输出为多个心率值，将所有输出心率值求平均，获得最终的心率预测值。本发明的方法可得到高精度心率估计值，实现无接触心率检测。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113435588B
公开(公告)日：2022-01-04
申请号：CN202110988504.9
申请日：2021-08-26
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本发明公开了基于深度卷积神经网络BN层尺度系数的卷积核嫁接方法，首先设置两组不同的训练策略；然后采用两组策略训练同构的两个深度卷积神经网络，训练过程中，对两个深度卷积神经网络的BN层尺度系数进行稀疏化；同时采用特征图学习的方式，保持两个深度卷积神经网络的层内卷积核权值分布的一致性；根据BN层尺度系数，每隔一定迭代次数，将其中一个深度卷积神经网络层内BN层对应尺度系数小的卷积核，替换为另一个深度卷积神经网络层内BN层对应尺度系数大的卷积核。
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公开(公告)号：CN113837152A
公开(公告)日：2021-12-24
申请号：CN202111410772.9
申请日：2021-11-25
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本发明公开了一种表格图片文本智能检测方法及系统，系统包含文本自动检测模块、位置变换矩阵模块和位置加权模块。方法包括：S1，检测目标表格图片当中所有可能的文本；S2，自动生成相对位置关系的变换矩阵；S3，通过位置加权，计算最终检测结果。本发明针对表格图片文本，采用深度学习训练的方式，通过将通用自动文本检测方法与表格文本之间相对位置相结合，不仅依赖于文本目标自身的位置，还依赖于文本间的相对位置关系，最终以位置变换矩阵的形式表示，还通过对目标检测结果进行加权来确认每个目标的具体位置，从而提高表格图片文本检测精度。
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公开(公告)号：CN113822262A
公开(公告)日：2021-12-21
申请号：CN202111412831.6
申请日：2021-11-25
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本发明公开了一种基于无监督学习的行人重识别方法，在特征存储器中只保存聚类得到的类中心，采用分组采样的方式获取小样本集，并结合难例挖掘的方法更新存储器中的特征向量和特征提取网络模型参数，实现了在无标签数据集上的伪标签自动生成，增强了模型对于噪声数据的鲁棒性，大大减小了存储器对于内存空间的高额要求。本发明剔除了离群样本点对聚类中心的干扰，避免了随机采样导致的过拟合等问题，在小样本迭代过程中不更改数据标签，降低了标签跳变等噪声数据对于模型稳定性的影响，加速了模型的收敛，提高行人重识别模型在不同场景下的泛化能力。
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公开(公告)号：CN113255899B
公开(公告)日：2021-10-12
申请号：CN202110673166.X
申请日：2021-06-17
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本发明公开了一种通道自关联的知识蒸馏方法与系统包括以下步骤：步骤S1：向教师模型和学生模型中输入相同的图片数据，得到学生模型和教师模型的图片特征，选定学生模型和教师模型中需要进行知识蒸馏的特征层；步骤S2：将选定的学生模型和教师模型特征层的通道进行通道自关联；步骤S3：自关联后的教师模型通道通过加权方式传输知识至学生模型通道；步骤S4：根据关联的通道蒸馏知识，并进行训练，在训练时同时优化自关联的二维矩阵和学生模型；S5：部署训练好的学生模型，输入图片数据进行推理测试。
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公开(公告)号：CN112580614B
公开(公告)日：2021-06-08
申请号：CN202110210499.9
申请日：2021-02-25
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本发明公开了一种基于注意力机制的手绘草图识别方法，该方法包括将原始手绘草图输入到一个深度卷积神经网络中，得到最后一个卷积层输出的特征图；将特征图输入到一个通道注意力模块中，得到基于通道注意力优化后的特征图；训练一个用于预测手绘草图垂直翻转的分类网络，将原始手绘草图输入到训练好的分类网络中，得到垂直翻转空间注意力图；联合基于通道注意力优化后的特征图和垂直翻转空间注意力图，计算得到垂直翻转空间注意力优化后的特征图；最后经过全连接层输出识别的结果。本发明的优点：采用通道注意力和垂直翻转空间注意力对卷积神经网络的特征进行优化，能够使网络关注于学习更有判别力的部分，从而有效提高手绘草图的识别精度。
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