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公开(公告)号：CN112858399A
公开(公告)日：2021-05-28
申请号：CN202110000520.2
申请日：2021-01-04
Applicant: 吉林大学
IPC: G01N27/12
Abstract: 一种基于CoWO4纳米粒子修饰的Fe2O3复合材料的乙酸乙酯气体传感器及其制备方法，属于气体传感器技术领域。由带有Pd金属叉指电极的Al2O3衬底、在Pd金属叉指电极和Al2O3衬底上采用涂覆技术制备的CoWo4纳米粒子修饰的Fe2O3复合材料敏感层组成。当CoWo4纳米粒子修饰在Fe2O3八面体材料上时，由于纳米尺寸的CoWo4纳米粒子具有很强的乙酸乙酯催化氧化能力，因此有利于提高气敏材料的气敏响应。本发明所述传感器具有较低的检测下限，同时本发明具有工艺简单、制得的乙酸乙酯气体传感器体积小、适于大批量生产的特点，因而具有重要的应用价值。
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公开(公告)号：CN105138570A
公开(公告)日：2015-12-09
申请号：CN201510442984.3
申请日：2015-07-26
Applicant: 吉林大学
IPC: G06F17/30
CPC classification number: G06F17/30705 , G06F17/30684
Abstract: 网络言论数据疑似犯罪度计算方法属智能安防技术领域，本发明提出了网络言论疑似犯罪度这一概念，定义它为社交网络上某ID通过其言论表现出来的犯罪可能性，以犯罪心理学为理论依据，总结出犯罪心理表现出的言论特征，提出了网络言论犯罪度的需求因素、情绪因素和准备因素影响模型；以文本分析技术手段、运用朴素贝叶斯分类器对需求因素进行判断，利用情感词典对情绪因素进行判断，构建了犯罪敏感词词典并结合机器学习的方法对准备因素进行判断，建立了网络言论疑似犯罪度理论框架和数学模型；本发明能将预警提前到犯罪心理形成和犯罪准备阶段，运用到实际网络中可全程自动分析预测大量数据，不需人为干预，可将安防系统智能化提升到更高层次。
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公开(公告)号：CN107578008B
公开(公告)日：2020-07-17
申请号：CN201710782008.1
申请日：2017-09-02
Applicant: 吉林大学
Abstract: 基于分块特征矩阵算法和SVM的疲劳状态检测方法属图像处理和模式识别技术领域，本发明通过面部特征分析判断驾驶员是否处于疲劳状态，首先获取驾驶员视频图像，进行光照补偿和人脸区域检测；然后在人脸区域进行眼部和嘴部区域检测；本发明利用眼部分块特征矩阵算法对眼部图像进行特征提取，可降低光照条件、戴眼镜对检测的影响；利用嘴部分块特征矩阵算法对嘴部图像进行特征提取，可减少牙齿外露、嘴部留有胡须对检测的干扰；利用SVM算法对提取特征后的图像进行分类，在小样本训练集情况下提高可靠性；本发明结合眼部和嘴部疲劳特征分析，在检测到驾驶员处于疲劳状态时发出警告信息，可减少交通事故的发生。
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公开(公告)号：CN106485219A
公开(公告)日：2017-03-08
申请号：CN201610883740.3
申请日：2016-10-11
Applicant: 吉林大学
IPC: G06K9/00
CPC classification number: G06K9/00302 , G06K9/00288
Abstract: 格拉斯曼流形上基于原型和Simile的表情识别方法属图像处理和模式识别技术领域，本发明包括下列步骤：选取CK+人脸表情数据库，人脸区域检测，图像尺寸归一化，将CK+数据库分为测试与训练样本集，在训练样本集基础上进行局部表情模型建立，基于学习原型对局部表情模型聚类，基于Simile分类器进行高级特征提取，采用SVM分类器进行表情识别；本发明只对局部表情区域进行建模，与对全脸进行建模相比能降低计算量；对表情局部特征进行进一步高级提取，能够更好地捕捉到人脸表情的微妙变化，提高自然场景下人脸表情的识别率，具有很好的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN112903751A
公开(公告)日：2021-06-04
申请号：CN202110000519.X
申请日：2021-01-04
Applicant: 吉林大学
IPC: G01N27/00
Abstract: 一种基于金钯合金修饰的SnS2敏感层的二甲苯气体传感器及其制备方法，属于气体传感器技术领域。该传感器从下至上依次由Al2O3衬底、Pd金属叉指电极、在带有Pd金属叉指电极的Al2O3衬底上采用涂覆技术制备的金钯合金修饰的SnS2敏感层组成。当金钯合金修饰在SnS2的表面上时，由于双金属的协同作用使得气体传感器有良好的气体响应和优异的气体选择性。同时本发明的工艺简单、制得的二甲苯气体传感器体积小、适于大批量生产，因而具有重要的应用价值。本发明具有制备方法简单、成本低廉、响应恢复速度快、有望大规模生产的特点，对二甲苯气体具有良好的检测性能。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109934042A
公开(公告)日：2019-06-25
申请号：CN201711345054.1
申请日：2017-12-15
Applicant: 吉林大学
IPC: G06K9/00
Abstract: 基于卷积神经网络的自适应视频对象行为轨迹分析方法属图像工程和机器视觉技术领域，本发明针对现实场景中的监控视频，采用核相关滤波算法对视频对象进行有效地检测跟踪，从而生成有向曲线的轨迹图，再基于深度学习利用卷积神经网络，自适应地训练学习当前场景下的正常行为轨迹，最终对可疑行为进行判别；本发明将深度学习用于视频对象的行为分析中，能自适应地学习场景中的正常行为轨迹，无需人为定义，从而保障了可疑行为判定的可靠性，在现实场景中可不断扩展使用背景，检测跟踪部分利用循环矩阵特性，且深度学习的输入为二维轨迹图，既保留了视频的时空特征，又最大限度确保了实时性。
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公开(公告)号：CN109063594A
公开(公告)日：2018-12-21
申请号：CN201810767515.2
申请日：2018-07-13
Applicant: 吉林大学
CPC classification number: G06K9/0063 , G06K9/4642 , G06K9/6256 , G06K9/6269 , G06K2209/21 , G06N3/0454 , G06N3/08
Abstract: 基于YOLOv2的遥感图像快速目标检测方法属图像处理和模式识别技术领域，本发明实现了对遥感图像中的重要目标的快速检测；首先构建了遥感图像数据集用于模型的训练及性能检测；然后提出了一种适用于遥感图像分类的卷积神经网络结构用于特征提取，进而构建目标检测网络。针对卷积神经网络对小目标检测能力差这一问题，本发明采用增加训练尺度、批量正则化等方法提升了网络的性能。本发明定义了偏移因子校正目标位置，利用SVM分类器对检测结果进行目标背景二次分类，在保证检测精度的同时保障了检测速度，实现了端到端检测。最重要的是，模型允许将新数据的检测结果扩充到训练数据集中，从而更新训练目标检测网络，不断提升模型的泛化能力。
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公开(公告)号：CN104809455B
公开(公告)日：2017-12-19
申请号：CN201510256419.8
申请日：2015-05-19
Applicant: 吉林大学
IPC: G06K9/00
Abstract: 基于可判别性二叉树投票的动作识别方法属计算机视觉技术领域，本发明提出一种人动作行为分析和准确定位的方法，主要分为训练部分和检测部分，训练部分将连续动作分解成时空立方块，提取立方块低维特征，在二叉树构建过程中，通过最小化目标类别不确定性和立体块中心偏移不确定性分裂左右结点，使得叶结点中立体块集合纯度最高，当二叉树达到最大深度或者叶结点立体块数低于阈值时，二叉树构建完成；检测部分将检测立体块遍历二叉树集，叶结点为到达的立体块进行投票，在动作空间寻求最大值，确定动作类别和目标中心位置，实验结果证明，在低分辨率、图像特征明显的视频序列中，本发明能准确判断人物的动作类别和人物位置。
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公开(公告)号：CN104809455A
公开(公告)日：2015-07-29
申请号：CN201510256419.8
申请日：2015-05-19
Applicant: 吉林大学
IPC: G06K9/00
CPC classification number: G06K9/00342 , G06K9/00348 , G06K9/00369
Abstract: 基于可判别性二叉树投票的动作识别方法属计算机视觉技术领域，本发明提出一种人动作行为分析和准确定位的方法，主要分为训练部分和检测部分，训练部分将连续动作分解成时空立方块，提取立方块低维特征，在二叉树构建过程中，通过最小化目标类别不确定性和立体块中心偏移不确定性分裂左右结点，使得叶结点中立体块集合纯度最高，当二叉树达到最大深度或者叶结点立体块数低于阈值时，二叉树构建完成；检测部分将检测立体块遍历二叉树集，叶结点为到达的立体块进行投票，在动作空间寻求最大值，确定动作类别和目标中心位置，实验结果证明，在低分辨率、图像特征明显的视频序列中，本发明能准确判断人物的动作类别和人物位置。
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公开(公告)号：CN112903751B
公开(公告)日：2021-11-12
申请号：CN202110000519.X
申请日：2021-01-04
Applicant: 吉林大学
IPC: G01N27/00
Abstract: 一种基于金钯合金修饰的SnS2敏感层的二甲苯气体传感器及其制备方法，属于气体传感器技术领域。该传感器从下至上依次由Al2O3衬底、Pd金属叉指电极、在带有Pd金属叉指电极的Al2O3衬底上采用涂覆技术制备的金钯合金修饰的SnS2敏感层组成。当金钯合金修饰在SnS2的表面上时，由于双金属的协同作用使得气体传感器有良好的气体响应和优异的气体选择性。同时本发明的工艺简单、制得的二甲苯气体传感器体积小、适于大批量生产，因而具有重要的应用价值。本发明具有制备方法简单、成本低廉、响应恢复速度快、有望大规模生产的特点，对二甲苯气体具有良好的检测性能。
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