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公开(公告)号：CN114723535A
公开(公告)日：2022-07-08
申请号：CN202210484268.1
申请日：2022-05-06
Applicant: 华东交通大学
Abstract: 本发明公开了一种基于供应链与知识图谱的物品推荐方法、设备及介质，包括：获取样本用户和物品信息以及交互信息；从物品信息中提取供应链节点，以所有样本用户和供应链节点为实体构建供应链知识图谱；基于图谱中各实体及交互信息，使用TransHR算法对图谱进行表示学习；使用学习得到的供应链知识图谱，将每个物品均使用给定维度的向量表示，再基于物品的向量表示计算每两个物品的第一相似度；根据户对物品的历史评分，采用余弦相似度计算每两个物品的第二相似度；整合两个相似度，构建相似度矩阵；根据相似度矩阵对物品进行计算评分，按评分顺序向目标用户推荐物品。本发明可以缓解数据稀疏和冷启动对推荐的负面影响，提高推荐准确度。
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公开(公告)号：CN113159009A
公开(公告)日：2021-07-23
申请号：CN202110709599.6
申请日：2021-06-25
Applicant: 华东交通大学
Abstract: 本发明公开了一种车站预防逃票的智能监控识别方法及系统，先获取闸机入口前的行人视频；然后自动检测每个人的行为运动，以区分过闸机的行人和非行人，得到正过闸机的行人图像；再根据得到的正过闸机的行人图像，对人与人过闸机时之间的间隔距离进行计算，如果闸机开启一次的时间内连续两人及两人以上在通过闸机时相邻行人之间的间隔距离小于预设阈值，则自动截取图片存档并在记录中标注出来，通过将已存档的截取图片上传到与之相连的云端中，可以在下次此人进站时由车站的摄像视频进行匹配设别，对其实行惩罚措施或是直接在站内通过工作人员进行补票，具有监控识别准确、智能化程度高的优点。
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公开(公告)号：CN116824495B
公开(公告)日：2024-10-11
申请号：CN202310756542.0
申请日：2023-06-26
Applicant: 华东交通大学
IPC: G06V20/52 , G06V20/40 , G06V10/80 , G06V10/774 , G06V10/764
Abstract: 本发明提出一种危险行为识别方法、系统、存储介质及计算机设备，该方法包括：视频信息进行视频特征提取和音频特征提取；对每个样本中的视频特征和音频特征均依次进行编码和投影，得到投影视频特征和投影音频特征，并根据投影视频特征和投影音频特征计算得到关于视频模态和音频模态的总损失值，并根据总损失值进行迭代训练；根据对比学习模型得到关于投影视频特征和投影音频特征的融合特征，并将至少一段视频信息对应的融合特征输入到N个基分类器中进行训练，得到多分类器加权投票模型，行为类型结果包括有危险和无危险。本发明能够更全面、准确的信息去描述行为，并提高危险预测的准确性，进而实现对群体危险行为的识别预测。
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公开(公告)号：CN116363566B
公开(公告)日：2023-10-17
申请号：CN202310643957.7
申请日：2023-06-02
Applicant: 华东交通大学
IPC: G06V20/40 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06N5/02
Abstract: 本发明公开了一种基于关系知识图的目标交互关系识别方法，所述方法包括以下步骤：S1、构建用于判断多人交互场景中目标是否存在交互行为的交互估计框架；S2、基于所述交互估计框架提取输入训练图像中的特征信息，进而构建关系知识图；S3、提取待测试视频图像中目标的动作特征和交互目标位置特征以及背景物体特征，进而构建交互场景图，然后基于所构建的关系知识图和交互场景图对待测试视频图像中的多人交互关系进行识别判断。本发明通过提取输入视频图像中信息逻辑关系并构建关系知识图，并将关系知识图融入到交互关系的识别中，进而不同场景，不同物品，不同动作之间联系起来，有效增强了输入视频图像中交互关系的识别准确性。
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公开(公告)号：CN116503914A
公开(公告)日：2023-07-28
申请号：CN202310760280.5
申请日：2023-06-27
Applicant: 华东交通大学
IPC: G06V40/10 , G06V20/52 , G06V10/44 , G06V10/46 , G06V10/762 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/048
Abstract: 本发明提出行人重识别方法、系统、可读存储介质及计算机设备，该方法包括：对历史行人图像进行特征提取；沿着水平坐标和垂直坐标分别对特征张量进行编码，并将水平特征和垂直特征进行级联转换，并根据在水平方向和在垂直方向上的中间特征图获取注意力特征图；根据注意力特征图获取池化核域中每个激活值所对应的激活权重，以根据激活权重对池化核域内所有激活值的加权求和；将加权求和值编码映射到欧式空间，以计算出样本的类中心，并根据样本的类中心计算出类中心三元组损失，并根据类中心三元组损失迭代训练出行人重识别模型。本发明能够传统技术行人重识别准确率较低的问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116503914B
公开(公告)日：2023-09-01
申请号：CN202310760280.5
申请日：2023-06-27
Applicant: 华东交通大学
IPC: G06V40/10 , G06V20/52 , G06V10/44 , G06V10/46 , G06V10/762 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/048
Abstract: 本发明提出行人重识别方法、系统、可读存储介质及计算机设备，该方法包括：对历史行人图像进行特征提取；沿着水平坐标和垂直坐标分别对特征张量进行编码，并将水平特征和垂直特征进行级联转换，并根据在水平方向和在垂直方向上的中间特征图获取注意力特征图；根据注意力特征图获取池化核域中每个激活值所对应的激活权重，以根据激活权重对池化核域内所有激活值的加权求和；将加权求和值编码映射到欧式空间，以计算出样本的类中心，并根据样本的类中心计算出类中心三元组损失，并根据类中心三元组损失迭代训练出行人重识别模型。本发明能够传统技术行人重识别准确率较低的问题。
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公开(公告)号：CN113283387B
公开(公告)日：2022-11-11
申请号：CN202110694921.2
申请日：2021-06-23
Applicant: 华东交通大学
IPC: G06V20/52 , G06V10/762 , G06V10/764 , G06N20/00
Abstract: 本发明公开了一种群体异常行为检测方法和装置，包括获取输入图像，将输入图像分成预设个方块，根据哈里斯角检测法和预设的筛选条件求解得到每个方块内的有效光流向量；构建概率模型用以表示每个方块的有效光流向量在预设数量个方向上的分布，结合预设的聚类约束条件，确定每个方块内群体的方向模型，并对所有方块的方向模型进行方向聚类得到方向聚类集合；根据方向聚类集合进行稀疏编码和更新字典得到完备字典集合，根据完备字典集合和方向聚类集合得到各方向的稀疏表示系数，根据各方向的稀疏表示系数构建损失函数，当损失函数的值大于预设的阈值时，可确定对应方向上的群体处于异常状态，得到事故发生方位。在监控领域具有更大的安保价值。
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公开(公告)号：CN115034837A
公开(公告)日：2022-09-09
申请号：CN202210975174.4
申请日：2022-08-15
Applicant: 华东交通大学
IPC: G06Q30/02 , G06F40/295 , G06F40/194 , G06F16/36
Abstract: 本发明公开了一种基于知识图谱的产品销量预测方法、设备和介质，方法：根据产品文本信息构建销量知识图谱；对图谱的实体与关系构建对应的二分图；采用Node2vec算法学习二分图各节点向量作为初始向量；采用CrossE方法对初始向量进行交互嵌入；利用已知销量区间的历史产品文本信息，获得给定“销量区间”的再表示向量；利用未知销量区间的产品文本信息，获得三元组“产品‑销量区间”中头实体和关系的再表示向量，计算对应的组合表示向量，即为对应尾实体“销量区间”的预测向量；根据预测向量和组合表示向量计算相似度，取其中相似度最大值对应的“销量区间”，即为产品预测的销量区间。本发明对产品销售的预测准确性高。
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公开(公告)号：CN112528966B
公开(公告)日：2021-05-14
申请号：CN202110161295.0
申请日：2021-02-05
Applicant: 华东交通大学
Abstract: 本发明公开了一种取款人周边环境智能监控识别方法、装置及介质，其方法包括视频监控、目标跟踪、交互行为检测和识别；目标跟踪为：当视频监控到取款机周边有人进入时，采用马尔可夫蒙特卡洛将监控视频中的人体作为目标进行多目标跟踪，得到包括多目标跟踪轨迹的跟踪视频；交互行为检测为：从跟踪视频提取特征并构建组合特征，以通过卷积神经网络算法判断人体目标的面部头像及其特征点，进而用于判断头部姿态和目光角度是否异常，并在异常的情况下对其进行交互行为检测；交互行为识别为：若存在交互行为，则进一步判别该交互行为的类型。本发明能够实时对取款区域内的人与物进行监控，并且对人的行为进行自动检测和识别。
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公开(公告)号：CN116524602B
公开(公告)日：2023-09-19
申请号：CN202310799907.8
申请日：2023-07-03
Applicant: 华东交通大学
IPC: G06V40/20 , G06V20/40 , G06V10/62 , G06V10/80 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/766 , G06V10/82
Abstract: 本申请公开了基于步态特征的换衣行人重识别方法及系统，方法包括如下步骤：将待识别行人图像划分为训练集和测试集；将训练集输入换衣行人重识别网络模型进行特征识别，获取肢体特征和步态特征，将两个特征进行特征融合处理，获取训练集的融合特征；根据获取的训练集的融合特征，获取训练集的融合特征的损失值；根据损失值和真实值之间的误差值，获取优化后的换衣行人重识别网络模型；将测试集输入优化后的换衣行人重识别网络模型进行特征识别，获取换衣行人的重识别结果。本申请提供的基于步态特征的换衣行人重识别方法，基于肢体特征和步态特征，实现对换衣行人的重识别，以减少网络模型对服装特征的依赖，实现对行人换衣后的准确识别。
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