公开(公告)号：CN114782874A

公开(公告)日：2022-07-22

申请号：CN202210525955.3

申请日：2022-05-16

Applicant: 中国计量大学 ,  杭州昊清科技有限公司

Inventor： 章东平 ,  雷羽文

IPC: G06V20/40 ,  G06V40/20 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06V10/764 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明属于深度学习、行为识别、图像识别技术领域，公开了一种基于人体姿态的抗疫防护用品穿戴行为规范检测方法，包括1、使用防护服穿戴行为识别算法进行视频流的行为识别；2、使用防护用品目标检测算法对当前帧的防护用品类别进行检测；3、设置行为发生时刻列表和目标动态检测算法，对穿戴流程是否规范进行检测，不满足穿戴规范流程的反馈至后台发出语音警报。本发明利用深度学习、行为识别、图像识别等技术对人体关键点特征进行学习处理，得到防护服穿戴行为步骤分类，结合目标检测算法达到防护用品穿戴流程规范检测效果。本方法能够快速检验防护用品穿戴流程是否规范，降低了医护人员和相关工作人员的感染风险，为防疫工作提供了有力支持。

公开(公告)号：CN113627474A

公开(公告)日：2021-11-09

申请号：CN202110764249.X

申请日：2021-07-06

Applicant: 中国计量大学

Inventor： 章东平 ,  雷羽文

IPC: G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于生成对抗网络的不同品种茶树图像识别方法，利用生成对抗网络对不同茶树组织器官图像数据集进行训练，得到另外的茶树组织器官图像，并将生成的数据和原始的数据进行一系列不同结合运算，最终通过分类器得到不同茶树品种的分类。其目的在于利用生成对抗网络、深度学习和图像处理等技术来实现不同品种茶树组织器官图像的生成和识别，进而提高不同茶树品种的识别分类准确率。