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公开(公告)号：CN118982927A
公开(公告)日：2024-11-19
申请号：CN202411414144.1
申请日：2024-10-11
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明涉及一种基于人工智能的社区交通流量预测与优化系统，属于交通管理技术领域。该系统包括数据采集模块、数据预处理模块、特征提取模块、模型预测模块、优化控制模块、用户接口模块；通过在社区主要路口和道路上布置摄像头和传感器，实时采集交通流量数据，结合GPS数据、历史交通数据和气象数据进行数据预处理。通过特征提取和选择，训练机器学习或深度学习模型，实现对社区交通流量的精准预测。系统部署后，通过可视化界面展示预测结果，并根据预测结果动态调整交通信号灯时长，优化交通流量，从而提高交通管理效率，缓解交通拥堵问题。
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公开(公告)号：CN111380503B
公开(公告)日：2020-09-25
申请号：CN202010471623.2
申请日：2020-05-29
Applicant: 电子科技大学
Inventor： 周书田
Abstract: 本发明公开了一种采用激光辅助标定的单目相机测距方法，涉及测距计算领域。本发明采用激光投影的方式在前方的水平面标定出一个边长已知的矩形；然后采用单目相机，采集包含标定矩形和带测距目标的图像；再根据已知标定矩形将采集到的图像投影成鸟瞰图，最后根据标定矩形的实际边长，计算出待测距目标到参照位置的距离。本发明提供的免相机建模的单目相机激光辅助标定测距方法摆脱了对单目传感器建模的复杂过程，把对于相机建模的必要性巧妙地转化为陆地水平面和相机鸟瞰平面之间的透视投影关系，极大减少了测距误差，同时精简了单目测距的过程，得到有效准确稳定的单目摄像头测距结果。
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公开(公告)号：CN118967505B
公开(公告)日：2025-02-28
申请号：CN202411407966.7
申请日：2024-10-10
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明提供了一种基于低秩张量估计与深度学习的随机噪声去除方法，属于遥感图像信号处理领域。本方法包括构建数学模型、利用交替方向乘子法求解，并基于交替方向乘子法构建深度学习网络和利用深度学习方法，在一定数量标注好的数据上调参三个步骤。本发明相较于基于低秩张量估计的方法，其重要参数利用深度学习方法在一定数量的标注数据上自动调参，避免繁复的人工调参；本发明相较于基于深度学习的方法，其方法具有高可解释性，在安全敏感的作业中更可信。
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公开(公告)号：CN118918629B
公开(公告)日：2024-12-24
申请号：CN202411409750.4
申请日：2024-10-10
Applicant: 电子科技大学
IPC: G06V40/16 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06Q50/26 , G06F16/51 , G08B21/02
Abstract: 本发明提供了一种基于人脸识别技术的社区儿童安全追踪系统，属于安全监控技术领域。该系统包括：数据库模块、监控模块、人脸识别模块、显示模块、报警模块、数据分析模块、人脸特征底库修正模块；本发明基于人脸识别技术，实现了对儿童的实时、精确、安全的追踪和监控，解决了传统监控系统监控盲区大、实时性差、效率低的问题，有效提升了社区儿童的安全保障水平；在传统监控图像中容易出现过曝或者太暗的问题，本发明中的数据分析模块使用非对称均衡化方法使图像的暗部区域被增强，亮部保持适当亮度，从而整体提升了图像的细节和可见性，让人脸图像更加清晰，提高识别正确率。
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公开(公告)号：CN118917441B
公开(公告)日：2024-12-13
申请号：CN202411406002.0
申请日：2024-10-10
Applicant: 电子科技大学
IPC: G06N20/00 , G06F18/214 , G06F18/2131 , G06F18/23
Abstract: 本发明提出一种面向边缘异构环境的联邦学习方法，属于联邦学习领域。所述方法包括：S1：服务器检测边缘客户端的注册信息并对边缘客户端进行性能检测，剔除不符合系统标准的边缘客户端，选择符合要求的边缘客户端，获得边缘客户端集；S2：边缘客户端进行本地模型训练，服务器接收训练模型，利用小波聚类算法进行边缘客户端分区，获得符合数据分布情况的边缘客户端分区结果；S3：服务器从各边缘客户端分区中随机选取部分边缘客户端参与训练，边缘客户端自适应地进行本地训练，服务器根据边缘客户端本地训练情况计算权重，进行模型聚合，保存训练后的模型。本发明能够提高模型训练的精度与效率，保证模型训练效果，推动边缘智能技术的发展。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118918629A
公开(公告)日：2024-11-08
申请号：CN202411409750.4
申请日：2024-10-10
Applicant: 电子科技大学
IPC: G06V40/16 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06Q50/26 , G06F16/51 , G08B21/02
Abstract: 本发明提供了一种基于人脸识别技术的社区儿童安全追踪系统，属于安全监控技术领域。该系统包括：数据库模块、监控模块、人脸识别模块、显示模块、报警模块、数据分析模块、人脸特征底库修正模块；本发明基于人脸识别技术，实现了对儿童的实时、精确、安全的追踪和监控，解决了传统监控系统监控盲区大、实时性差、效率低的问题，有效提升了社区儿童的安全保障水平；在传统监控图像中容易出现过曝或者太暗的问题，本发明中的数据分析模块使用非对称均衡化方法使图像的暗部区域被增强，亮部保持适当亮度，从而整体提升了图像的细节和可见性，让人脸图像更加清晰，提高识别正确率。
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公开(公告)号：CN111380503A
公开(公告)日：2020-07-07
申请号：CN202010471623.2
申请日：2020-05-29
Applicant: 电子科技大学
Inventor： 周书田
Abstract: 本发明公开了一种采用激光辅助标定的单目相机测距方法，涉及测距计算领域。本发明采用激光投影的方式在前方的水平面标定出一个边长已知的矩形；然后采用单目相机，采集包含标定矩形和带测距目标的图像；再根据已知标定矩形将采集到的图像投影成鸟瞰图，最后根据标定矩形的实际边长，计算出待测距目标到参照位置的距离。本发明提供的免相机建模的单目相机激光辅助标定测距方法摆脱了对单目传感器建模的复杂过程，把对于相机建模的必要性巧妙地转化为陆地水平面和相机鸟瞰平面之间的透视投影关系，极大减少了测距误差，同时精简了单目测距的过程，得到有效准确稳定的单目摄像头测距结果。
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公开(公告)号：CN118967505A
公开(公告)日：2024-11-15
申请号：CN202411407966.7
申请日：2024-10-10
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明提供了一种基于低秩张量估计与深度学习的随机噪声去除方法，属于遥感图像信号处理领域。本方法包括构建数学模型、利用交替方向乘子法求解，并基于交替方向乘子法构建深度学习网络和利用深度学习方法，在一定数量标注好的数据上调参三个步骤。本发明相较于基于低秩张量估计的方法，其重要参数利用深度学习方法在一定数量的标注数据上自动调参，避免繁复的人工调参；本发明相较于基于深度学习的方法，其方法具有高可解释性，在安全敏感的作业中更可信。
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公开(公告)号：CN118917441A
公开(公告)日：2024-11-08
申请号：CN202411406002.0
申请日：2024-10-10
Applicant: 电子科技大学
IPC: G06N20/00 , G06F18/214 , G06F18/2131 , G06F18/23
Abstract: 本发明提出一种面向边缘异构环境的联邦学习方法，属于联邦学习领域。所述方法包括：S1：服务器检测边缘客户端的注册信息并对边缘客户端进行性能检测，剔除不符合系统标准的边缘客户端，选择符合要求的边缘客户端，获得边缘客户端集；S2：边缘客户端进行本地模型训练，服务器接收训练模型，利用小波聚类算法进行边缘客户端分区，获得符合数据分布情况的边缘客户端分区结果；S3：服务器从各边缘客户端分区中随机选取部分边缘客户端参与训练，边缘客户端自适应地进行本地训练，服务器根据边缘客户端本地训练情况计算权重，进行模型聚合，保存训练后的模型。本发明能够提高模型训练的精度与效率，保证模型训练效果，推动边缘智能技术的发展。
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公开(公告)号：CN215068279U
公开(公告)日：2021-12-07
申请号：CN202120885233.X
申请日：2021-04-27
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本实用新型提供一种基于方舱医院的情绪识别和安抚系统，属于面部识别技术领域，包括面部表情采集模块、数据维度转换器、特征提取器、情绪匹配模块、显示模块、焦虑等级匹配模块和安抚模块，安抚模块包括多个安抚执行器；面部表情采集模块经数据维度转换器、特征提取器、情绪匹配模块连接显示模块；焦虑等级匹配模块的输入端连接特征提取器的输出端，输出端分别连接安抚模块中对应的安抚执行器。本实用新型提出的系统可准确监控患者人脸情绪，并通过不同安抚手段安抚患者的焦虑情绪，提升方舱医院的工作效率。
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