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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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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110633604B
公开(公告)日：2023-04-25
申请号：CN201810662632.2
申请日：2018-06-25
Applicant: 富士通株式会社
IPC: G06V40/16 , G06V10/774 , G06V10/764
Abstract: 本公开涉及信息处理方法和信息处理装置。根据本公开的信息处理方法使用多个训练样本对分类模型进行训练，并且包括如下步骤：基于多个训练样本中的典型样本来调整多个训练样本的特征向量在特征空间中的分布；以及使用经调整的多个训练样本的特征向量对分类模型进行训练。通过根据本公开的技术，可以通过在训练之前对训练样本进行预先调整，使得能够在训练过程中减小属于同一类别的训练样本之间的区分性并且增加属于不同类别的训练样本之间的区分性。经过这样训练的分类模型能够对在极端条件下取得的样本进行准确的分类。
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公开(公告)号：CN109815971B
公开(公告)日：2023-03-10
申请号：CN201711159683.5
申请日：2017-11-20
Applicant: 富士通株式会社
IPC: G06F18/2411 , G06F18/2413 , G06F18/21 , G06N3/0464 , G06N3/047 , G06N3/08
Abstract: 公开了一种信息处理方法和信息处理装置，其中信息处理方法包括：将多个样本分别输入到分类器中以提取表征每个样本的特征的特征向量；以及对于多个样本，通过使损失函数最小化来更新分类器的参数，其中，损失函数与用于衡量属于同一类的样本的特征向量之间的距离的类内距离正相关，与用于衡量属于不同类的样本的特征向量之间的距离的类间距离负相关，其中，多个样本中的每个样本的类内距离均小于第一阈值，两个不同的类之间的类间距离大于第二阈值，并且第二阈值大于第一阈值的两倍。根据本公开的实施例，可以提高提取的样本的特征的可判别性。
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公开(公告)号：CN114764907A
公开(公告)日：2022-07-19
申请号：CN202110049267.X
申请日：2021-01-14
Applicant: 富士通株式会社
Abstract: 本公开内容涉及用于计算机视觉的车道线端点确定方法、车道线端点确定装置以及存储介质。根据本公开内容的一个实施例，该车道线端点确定方法包括：使用交通对象提取模型从针对道路拍摄的图像提取包含虚线车道分界线的子图像块；识别子图像块中的长度大于预定长度阈值的多条线段；在子图像块中基于多条线段确定与虚线车道分界线关联的矩形图像块；将矩形图像块转换为二值化图像；对二值化图进行平滑处理；以及基于平滑后的二值化图像识别子图像块中的虚线车道分界线段的端点。本公开内容的方法、装置和存储介质的有益效果至少包括以下之一：鲁棒性好和准确度高。
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公开(公告)号：CN114332523A
公开(公告)日：2022-04-12
申请号：CN202011061801.0
申请日：2020-09-30
Applicant: 富士通株式会社
Abstract: 本申请公开一种利用预先训练的分类模型进行分类的装置和方法以及计算机可读存储介质。上述装置包括：特征提取单元，被配置成利用预先训练的分类模型的特征提取层提取待分类的目标图像组所包括的多个图像中的每个图像的特征；贡献计算单元，被配置成利用预先训练的分类模型的贡献计算层计算多个图像中的每个图像对目标图像组的分类结果的贡献；特征融合单元，被配置成基于通过贡献计算单元所计算出的多个图像的贡献，对通过特征提取单元提取的多个图像的特征进行融合，从而获得融合后的特征作为目标图像组的特征；以及分类单元，被配置成基于目标图像组的特征，对目标图像组进行分类。
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