公开(公告)号：CN119479072A

公开(公告)日：2025-02-18

申请号：CN202411580585.9

申请日：2024-11-07

Applicant: 华侨大学 ,  厦门五卓未来科技有限公司

Inventor： 刘奕清 ,  周林 ,  林守捷 ,  柯毅东 ,  郑琳潇

IPC: G06V40/20 ,  G06V10/25 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06V10/80 ,  G06V10/40 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开一种轻量化手势识别方法、系统、电子设备及存储介质，涉及计算机视觉技术领域。所述方法包括：获取待检测数据；所述待检测数据包括图片数据和视频数据；将所述待检测手势输入训练好的手势识别模型进行预测，并输出当前帧的手势位置及手势类别；所述手势类别包括one手势、five手势、fist手势、ok手势以及yeah手势；所述手势识别模型是基于YOLOv8n基础网络、GB‑C2f目标检测模块和F‑FPN融合型特征金字塔网络构建的。本发明能够提高手势识别的推理速度和检测精度。

公开(公告)号：CN119442034A

公开(公告)日：2025-02-14

申请号：CN202411578471.0

申请日：2024-11-07

Applicant: 华侨大学 ,  厦门五卓未来科技有限公司

Inventor： 周林 ,  舒旭童 ,  林守捷 ,  柯毅东 ,  郑琳潇

IPC: G06F18/2415 ,  G06F18/213 ,  G06F18/10 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/047 ,  G06N3/084 ,  G06F123/02

Abstract: 本发明提供了一种基于人工智能对轴承故障的分类方法、装置、设备、及存储介质，通过获取由传感器采集到的轴承转动信号，并将所述轴承转动信号进行预处理后进行连续小波变换，以生成二维时频图；接着，调用预训练的鉴别器对所述二维时频图进行滑动特征提取，以生成高度特征和宽度特征，并通过注意力机制根据所述高度特征和所述宽度特征识别出关键特征；再接着，将所述关键特征进行转为一维的特征向量，并将所述一维的特征向量通过多个卷积层和全连接层对所述关键特征进行分类，并输出对应的故障类别，其中，所述故障类别包括内圈故障、外圈故障、以及滚动体故障。解决了现有时域或频域分析中难以捕捉复杂信号特征的问题。

公开(公告)号：CN118097778A

公开(公告)日：2024-05-28

申请号：CN202410211627.5

申请日：2024-02-27

Applicant: 华侨大学

Inventor： 周林 ,  郑琳潇 ,  鲁紫君 ,  练秋芳 ,  刘奕清 ,  曾金伟 ,  史天健 ,  张跃坤

IPC: G06V40/20 ,  G06V20/40 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/08 ,  G16H20/30

Abstract: 本发明提供了一种康复动作识别方法、装置及计算机存储介质，该方法包括：S1、采集第一视频；S2、根据第一采样步长和第一视频，得到第一图像序列；以及，根据第二采样步长和第一视频，得到第二图像序列；S3、根据第一图像，得到第一图像中的第一目标对象的位置信息，第一图像为第一图像序列中的每一帧图像；S4、根据第二图像序列和第一目标对象的位置信息，得到第一目标对象图像序列；S5、根据第一图像序列和第一目标对象图像序列，得到第一视频中康复动作的类别。本发明可以不用穿戴复杂的设备，随时随地对患者在康复训练中的各种动作进行准确识别。