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公开(公告)号：CN119296183B
公开(公告)日：2025-04-18
申请号：CN202411816671.5
申请日：2024-12-11
Applicant: 华东交通大学
Abstract: 本发明属于图像识别领域，提出了一种基于多模态群体行为识别技术的交互行为识别方法及系统，通过设计一种多模态群体行为识别网络，包括图像分支子网络、文本分支子网络和关键点分支子网络，分别进行多模态特征处理，以避免通过单一模态信息进行识别时，由于群体间的交互行为和复杂的交互环境的因素，造成识别精度较低的问题，进一步符合实际检修情况，提高了整体识别的精度，又通过轻量化设计，提高了识别的效率，再进行群体之间和群体与交互目标之间的关系和交互增强，进一步的提高了识别的精度，避免了因为遮挡重叠造成的识别障碍，本发明提高了群体目标交互行为的识别准确性和效率。
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公开(公告)号：CN119206635B
公开(公告)日：2025-04-04
申请号：CN202411743386.5
申请日：2024-11-30
Applicant: 华东交通大学
IPC: G06V20/52 , G06V20/54 , G06V10/80 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本申请公开了一种基于数据融合的铁路检修群体行为识别方法及系统，属于群体行为识别技术领域；其中方法包括：对铁路检修监控视频的RGB数据进行特征处理，得到多个不同层级的提取特征，通过多尺度局部特征融合网络和时空注意力网络处理，以得到RGB时空注意力特征；获取RGB数据的坐标分支输出特征，将坐标分支输出特征与RGB时空注意力特征进行融合得到RGB目标特征；获取关键点数据中，对关键点数据进行处理得到关键点目标特征；最后，将RGB目标特征和关键点目标特征进行融合，得到识别特征；通过提取并融合不同尺度的关键特征，提高在铁路检修监控视频中复杂场景下群体行为识别的准确性和鲁棒性。
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公开(公告)号：CN119229541A
公开(公告)日：2024-12-31
申请号：CN202411755323.1
申请日：2024-12-03
Applicant: 华东交通大学
IPC: G06V40/20 , G06V10/26 , G06V10/82 , G06T7/194 , G06V10/74 , G06N3/0455 , G06N3/0475 , G06N3/094 , G06V20/40
Abstract: 本发明涉及图像识别领域，提出一种基于生成对抗网络的人体危险行为识别方法及系统，通过先对视频图像进行区域分割，对图像中的人体行为区域和背景区域进行分割，以避免背景因素的干扰，降低人体行为识别的难度，提高了识别的准确性，根据方向梯度算法提取人体行为特征和运动信息，丰富了动态特征信息，增强了上下文的联系，进而提高了在时间序列上的识别准确性，再根据包括信息增强模块的生成对抗网络生成预测人体行为特征，以获取最终识别结果，增强了长距离依赖关系，使预测进一步的符合实际情况，本发明提高了人体危险行为识别方法的准确性。
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公开(公告)号：CN117671297B
公开(公告)日：2024-06-18
申请号：CN202410146124.4
申请日：2024-02-02
Applicant: 华东交通大学
Abstract: 本发明公开了一种融合交互属性的行人重识别方法，具体包括以下步骤：构建行人图像数据库，对数据库中的行人图像进行小群体划分，以识别行人图像中的小群体；提取行人图像中行人的骨骼关键点，将小群体内的行人的骨骼关键点进行交互连接，以整合得到带有交互信息的动作骨骼图；通过图卷积网络提取动作骨骼图的交互信息，以提取得到行人图像数据库中行人的交互属性，本发明充分提取镜头下行人之间的关系信息，进行小群体划分，将这些信息用于交互行为识别，进一步挖掘镜头下行人的交互属性，将行人交互属性融入到行人重识别方法之中，为重识别提高效率和准确度。
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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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Patent Agency Ranking
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：CN105032836A
公开(公告)日：2015-11-11
申请号：CN201510517782.0
申请日：2015-08-23
Abstract: 本发明涉及自动化技术，尤其涉及一种机械手式自动插片装置，包括有机械手，还包括有分片机构、洗篮、洗篮平动机构，分片机构由底座、推板、料框、分片气缸组成，机械手的末端连接有真空吸枪，洗篮平动机构驱动洗篮在X/Y平面运动。本发明采用工业通用的六自由机械手作为自动插片的核心部件，分片机构和洗篮平移机构配合机械手，机械手沿固定轨迹运动，缩短了运动时间，提高了生产效率，开发周期也大幅减少；六自由机械手为工业级机械手，其通用性好，移植率高；整个装置自动程度高，可节约人工成本。
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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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