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公开(公告)号：CN116168446A
公开(公告)日：2023-05-26
申请号：CN202211701569.1
申请日：2022-12-28
Applicant: 西北工业大学
Abstract: 本发明公开了一种轻量级步态性别识别方法，首先对原人像步态图片进行灰度化及二值化转换、形态学处理、人像轮廓提取和人像骨骼提取；接着基于人体运动学提取与人像宽高比、人像质心高度、下肢分区角度和下肢分区距离相关的41个步态特征；随后采用单因素方差分析方法分析各个特征对性别的影响，筛选出7个特征组成最有效的特征组合；最后采用支持向量机方法进行性别分类。本发明方法可以有效进行性别识别；能够提高识别精度，同时显著减少数据量，使模型轻量化。
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公开(公告)号：CN116312547A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202211684383.X
申请日：2022-12-27
Applicant: 西北工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于树莓派的轻量级语音输入实时检测方法，在树莓派端使用麦克风对环境音频进行录制，在用户说话时对语音声纹与预设声纹进行对比，以判断是否唤醒语音录制功能，进行后续语音交互。本发明利用以下原理：(1)基于短时能量的音频人声检测，用于低功耗从环境音频中检测是否含有人声；(2)基于LSTM神经网络的人声声纹提取，将时域的音频信号转换并处理成基于频域的声纹特征；(3)适用于树莓派端的神经网络轻量化技术，优化网络体积与推理时延，提高在树莓派端运行的实时性。本发明构建树莓派端离线可用的实时语音唤醒模块与语音输入提取模块，使其具有更强的实时性与更低的网络环境需求，以提供更优的交互体验。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118350444A
公开(公告)日：2024-07-16
申请号：CN202410467544.2
申请日：2024-04-18
Applicant: 西北工业大学
IPC: G06N3/092 , G06N3/0895 , G06N3/006
Abstract: 本发明涉及深度强化学习的智能感知决策技术领域，具体涉及一种基于自监督持续学习的强化学习模型环境自适应方法、系统、设备、程序产品及介质，包括：获取智能体与原环境交互过程中的当前时刻智能体的状态、当前智能体采取的行动、下一时刻智能体的状态以及奖励值；获取多目标神经网络；获取更新后的自监督学习网络的损失函数；获取新环境下的多目标神经网络；获取智能体在新环境的当前时刻采取的行动。本发明使得多目标神经网络的状态编码网络自演化过程中，不会灾难性遗忘原环境的同时也能适应新环境。
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公开(公告)号：CN118212690A
公开(公告)日：2024-06-18
申请号：CN202410333198.9
申请日：2024-03-22
Applicant: 西北工业大学
IPC: G06V40/20 , G06V10/44 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/044 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本申请的实施例涉及机器视觉技术领域，公开了一种基于视觉的手势识别模仿对比学习非遗手工艺的方法，包括：基于收集到的非遗手工艺制作过程的视频生成训练集，并对训练样本进行标签标注；将训练样本输入至初始模型，基于标签和预设的损失函数对初始模型进行迭代训练至收敛，得到训练完成的视觉手势识别模型；将用户的实践视频输入至视觉手势识别模型，供视觉手势识别模型参照教学视频进行手势识别和对比，获取对用户的手势动作的判别结果；若判别结果为不标准，则基于用户的手势动作与教学视频中的标准手势动作之间的差距，生成修正建议，并反馈给用户，从而有效提升学习者学习非遗手工艺的效率，为保护和传承非物质文化遗产做出了卓越的贡献。
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公开(公告)号：CN116088988A
公开(公告)日：2023-05-09
申请号：CN202310008076.8
申请日：2023-01-04
Applicant: 西北工业大学
IPC: G06F9/451 , G06F3/0481 , G06F16/954
Abstract: 本发明公开了一种用于手机软件的旅游路线展示方法，基于react native实现，主要分为以下几个模块：特色路线介绍模块采用滑动卡片形式对不同主题的旅游路线进行简介，路线详情模块展示旅游路线的评分信息及路线长度，路线地图展示页面在地图上设立三维标记并在地图上绘制对应路线，底部采用滚动卡片展示景点图片及信息，滑动图片到相应景点后地图自动调整视角聚焦到相应景点，点击滑动卡片后可以显示相关的地图软件安装信息，可以唤起地图软件进行景点导航。本发明可以对不同主题的旅游路线进行展示，能够美观的展示对应的旅游信息，改善游客的游览体验。
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公开(公告)号：CN119106687A
公开(公告)日：2024-12-10
申请号：CN202411094919.1
申请日：2024-08-11
Applicant: 西北工业大学
IPC: G06F40/35 , G06N5/022 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种基于用户信念的情感支持对话方法，利用过去的对话信息、用户性格、情绪、场景共同构成用户的特征向量，然后基于大语言模型代理和知识图谱的方式，生成发散性扩充模型，得出用户情景向量。基于心智理论的一致性算法，在信息流一致性和连贯性的前提下，生成一致性检验模型，将情景向量映射为用户的信念向量，加入到信念库中。本方法从生成式人工智能的角度，模拟了人与系统之间的认知过程，总体上分为三步——觉察、猜测、验证。在动态获取了对话的基本信息之后，利用发散性扩充模型通过生成详细的描述文本和知识链，增强了对用户的认知。随后经过一致性模型确保了信念信息的动态更新情况与用户真实情况的高度相关性。
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公开(公告)号：CN116245138A
公开(公告)日：2023-06-09
申请号：CN202211715541.3
申请日：2022-12-28
Applicant: 西北工业大学
IPC: G06N3/04 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06V10/40 , G06T7/11
Abstract: 本发明公开了一种基于零样本泛化的强化学习模型环境自适应方法，首先从模型与环境交互得到训练数据中随机取出两组数据，对其中一组状态图像进行数据增强，然后分别对增强和未增强原状态图像进行语义编码，通过IBN模块与注意力模块提取风格无关语义信息与关键内容语义信息，再分别通过Q函数得到预测值，最后联合两组数据的预测误差更新增强数据的编码器。
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