公开(公告)号：CN117034184A

公开(公告)日：2023-11-10

申请号：CN202310349095.7

申请日：2023-04-04

Applicant: 杭州电子科技大学

Inventor： 李竹 ,  李蕊 ,  刘小利 ,  韩凌云 ,  蔡苗 ,  王晏雯

IPC: G06F18/25 ,  G06V20/40 ,  G06V10/77 ,  G06V10/80

Abstract: 本发明公开了一种基于改进Transformer算法的肌肉震颤检测方法，采用麦克风及摄像头作为数据采集设备，同时获取行为视频、笔迹图像及语音信号；对于行为视频，采集手掌拍击、前臂回旋和脚掌打击三种动作特征，通过二维金字塔Transformer算法实现细粒度行为特征及变化趋势特征提取；对于笔迹图像，通过空间频率联合笔迹特征提取编码器进行编码；对于语音信号，通过Transformer编码器进行编码；同时，通过层级特征交互模型进行特征融合，进行不同行为间的层级最优特征交互；通过解码器及MLP head输出动作时肌肉震颤特征的具体表现，分别为不震颤、轻微震颤、中等震颤以及剧烈震颤。本发明实现多种模态特征数据的最优化融合，实现对人的多种不同程度肌肉震颤特征的精准识别。

公开(公告)号：CN118379445A

公开(公告)日：2024-07-23

申请号：CN202410459537.8

申请日：2024-04-17

Applicant: 杭州电子科技大学

Inventor： 李竹 ,  李蕊 ,  刘圆圆 ,  于海滨 ,  彭时林 ,  史剑光

IPC: G06T17/05 ,  G06T7/521 ,  G06T7/30 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048 ,  G06N3/08 ,  G01B11/00 ,  G01B11/02

Abstract: 本发明公开了基于双目视觉与深度学习的深海表生矿产地形重建方法，包括以下步骤：S10，通过固定基线距离的双目相机拍摄原始RGB图像；S20，通过绿色线激光扫描获得深度真值数据；S30，将原始RGB图像与深度真值数据经过对齐算法对齐；S40，使得原始RGB图像与深度真值数据之间进行像素级配准，从而获得一套完整的RGB‑D数据集；S50，将RGB‑D数据集用于三维双目深度感知网络的训练与测试；S60，生成深海表生矿产三维点云数据，从而恢复出深海表生矿产三维地形图。本发明针对深海表生矿产密集分布的特性，设计了一个可以精细化特征提取过程的水下双目深度感知网络，并最终利用该网络以及RGB‑D数据集获得精准的深海表生矿产三维地形点云数据。