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公开(公告)号：CN104766051B
公开(公告)日：2018-08-31
申请号：CN201510126019.5
申请日：2015-03-20
IPC: G06K9/00
Abstract: 本发明公开了一种基于结构化的特征图的人体行为识别方法，所述方法包括：从样本中提取时空兴趣点，生成特征向量；以特征向量为初始值，利用预设函数完成隐条件随机场模型的参数训练，学习到具有中级语义信息的基元及其空间连接关系；而后将样本分割为时序单元，在时序单元内构建特征图，并映射到特征空间中；通过时序关系连接时序单元，构建链状图，提出时序图核；利用时序图核，对待识别行为视频分类识别。本发明应用HCRF完成对基元及其关联关系的学习，利用特征图完成对视频序列的描述，利用时序图核完成特征图在空间‑时间上的匹配，从而可以对不同长度和速度的行为序列进行匹配，不仅可以用于单人的行为，也可以用于多人的交互行为。
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公开(公告)号：CN104766051A
公开(公告)日：2015-07-08
申请号：CN201510126019.5
申请日：2015-03-20
IPC: G06K9/00
Abstract: 本发明公开了一种基于结构化的特征图的人体行为识别方法，所述方法包括：从样本中提取时空兴趣点，生成特征向量；以特征向量为初始值，利用预设函数完成隐条件随机场模型的参数训练，学习到具有中级语义信息的基元及其空间连接关系；而后将样本分割为时序单元，在时序单元内构建特征图，并映射到特征空间中；通过时序关系连接时序单元，构建链状图，提出时序图核；利用时序图核，对待识别行为视频分类识别。本发明应用HCRF完成对基元及其关联关系的学习，利用特征图完成对视频序列的描述，利用时序图核完成特征图在空间-时间上的匹配，从而可以对不同长度和速度的行为序列进行匹配，不仅可以用于单人的行为，也可以用于多人的交互行为。
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公开(公告)号：CN104575003B
公开(公告)日：2017-07-18
申请号：CN201310503592.4
申请日：2013-10-23
Abstract: 本发明是一种基于道路监控视频的车辆速度检测方法，包括如下步骤：①采用车道标示线识别法对车道进分割，剔除多余背景；②根据车道图片获取车道宽度信息；③计算每个像素点所代表的实际距离；④求解修正系数β，用以校正每个像素点所代表的实际车道距离；⑤计算车辆运动的光流，获取车辆的运动轨迹；⑥计算车辆实际运动距离；⑦距离修正，将车辆实际运动距离乘以修正系数；⑧速度计算。本发明采用视频图像分析技术，旨在降低车辆速度检测、超速行为记录的成本，同时本发明还起到扩大车辆速度监测范围作用，凡有摄像头的地方都可进行车辆速度监控。
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公开(公告)号：CN105631462A
公开(公告)日：2016-06-01
申请号：CN201410589024.5
申请日：2014-10-28
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明是结合置信度和贡献度的基于时空上下文的行为识别方法。弥补了经典的局部特征+词袋模型进行人体行为识别时的不足。本发明不仅描述了局部特征在空间域和时间域上的上下文交互信息，而且还考虑了特征与行为之间的关联关系。本发明包括：从关联规则中挖掘单词的置信度；从线性SVM中学习单词的贡献度；联合置信度和贡献度计算单词与对应行为的关联权值；根据时空交互关系和自身关联权值，计算上下文关联系数；累积与邻域内所有点的关联系数得到局部上下文描述子；利用上下文描述子累积直方图，生成特征序列用于行为分类。本发明采用机器学习及数据挖掘相关技术，旨在使人体行为识别算法更具判别性和鲁棒性。
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公开(公告)号：CN104575003A
公开(公告)日：2015-04-29
申请号：CN201310503592.4
申请日：2013-10-23
Abstract: 本发明是一种基于道路监控视频的车辆速度检测方法，包括如下步骤：①采用车道标示线识别法对车道进分割，剔除多余背景；②根据车道图片获取车道宽度信息；③计算每个像素点所代表的实际距离；④求解修正系数β，用以校正每个像素点所代表的实际车道距离；⑤计算车辆运动的光流，获取车辆的运动轨迹；⑥计算车辆实际运动距离；⑦距离修正，将车辆实际运动距离乘以修正系数；⑧速度计算。本发明采用视频图像分析技术，旨在降低车辆速度检测、超速行为记录的成本，同时本发明还起到扩大车辆速度监测范围作用，凡有摄像头的地方都可进行车辆速度监控。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113553886B
公开(公告)日：2024-08-02
申请号：CN202010338080.7
申请日：2020-04-26
Applicant: 富士通株式会社
Abstract: 本公开内容涉及用于监视洗手过程的装置、方法以及存储介质。根据本公开内容的一个实施例，该用于监视洗手过程的装置包括：存储有指令的存储器；以及处理器，处理器能够执行从存储器获取的指令，使得以并行运行多个模块的方式实现监视洗手过程；其中，多个模块包括：分类模块，用于基于基准洗手动作集确定基于洗手过程生成的双手图像序列中的选中双手图像的动作类型属性；以及计数模块，用于基于选中基准洗手动作、双手图像序列及双手图像序列中的双手图像的已确定的动作类型属性，确定选中基准洗手动作的已执行次数。本公开内容的方法、装置和存储介质的有益效果至少包括：全面准确评估洗手人员的洗手过程的执行质量。
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公开(公告)号：CN118053012A
公开(公告)日：2024-05-17
申请号：CN202211460259.5
申请日：2022-11-17
Applicant: 富士通株式会社
IPC: G06V10/764 , G06V10/774
Abstract: 本申请公开一种信息处理装置、信息处理方法和计算机可读记录介质。该信息处理装置包括：模型建立单元，被配置成对基于级联分离网络的第一模型添加对象部分解码器，以建立包括对象部分解码器的第一模型作为第二模型；以及模型训练单元，被配置成基于损失函数，利用训练图像集对第二模型进行训练，以获得用于对待预测图像进行预测的经训练的第二模型。对象部分解码器用于预测预定对象的预定部分的位置。损失函数包括针对预定对象的预定部分的位置的第一损失函数。第二模型中的交互解码器的输入查询向量是基于第二模型中的对象对解码器的输出向量和对象部分解码器的输出向量两者的。
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公开(公告)号：CN111128222B
公开(公告)日：2023-09-08
申请号：CN201811276692.7
申请日：2018-10-30
Applicant: 富士通株式会社
IPC: G10L21/0272 , G10L25/30
Abstract: 本发明涉及一种语音分离方法，包括：使用基于核的至少一个卷积滤波器对语音数据进行第一卷积运算；对经第一卷积运算的数据执行降采样；使用激活函数处理经降采样后的数据；对经激活函数处理后的数据进行第二卷积运算；通过应用至少一个深度神经网络模型识别经第二卷积运算后的数据与讲话人间的对应关系；根据对应关系提取与讲话人对应的数据；使用全连接层处理所提取的数据；对经全连接层处理的数据分别进行第二卷积运算的逆运算和第一卷积运算的逆运算以生成对应于讲话人的语音数据。
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公开(公告)号：CN116362313A
公开(公告)日：2023-06-30
申请号：CN202111581419.7
申请日：2021-12-22
Applicant: 富士通株式会社
IPC: G06N3/08 , G06N3/0464 , G06V40/16
Abstract: 公开了一种训练神经网络的方法和设备以及图像识别方法。神经网络包括第一模型和第二模型。该训练神经网络的方法包括：从第一图像中获得第二图像，第二图像的质量低于第一图像；将第一图像输入神经网络的第一模型，并且将第二图像输入神经网络的第二模型；计算第一模型和第二模型各自的注意力图和梯度图；基于第一模型的梯度图和注意力图的点积的矩阵以及第二模型的梯度图和注意力图的点积的矩阵来构建损失函数；和通过使损失函数最小来训练神经网络。
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公开(公告)号：CN116129511A
公开(公告)日：2023-05-16
申请号：CN202111333848.2
申请日：2021-11-11
Applicant: 富士通株式会社
IPC: G06V40/20 , G06V20/40 , G06T7/11 , G06Q20/18 , G06V10/774
Abstract: 本公开涉及一种图像处理装置、图像处理方法和机器可读存储介质。图像处理装置包括：识别单元，其基于与图像中的手有关的第一信息来识别手部动作是否为预定动作；确定单元，其在识别出的手部动作是预定动作的情况下，确定可能存在与预定动作相关的人物交互的候选区域，候选区域用于判定候选区域中是否存在物体；以及判定单元，其判定候选区域中是否存在物体。该图像处理装置可以有效地检测视频帧的图像中的人手与物体的交互。
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