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公开(公告)号：CN116563550A
公开(公告)日：2023-08-08
申请号：CN202310612783.8
申请日：2023-05-26
Applicant: 西安交通大学
IPC: G06V10/26 , G06V20/70 , G06V10/80 , G06N3/0464 , G06V10/774 , G06V10/82
Abstract: 本发明公开了一种基于混合注意力的滑坡解译语义分割方法、系统、装置及介质，包括：混合注意力模块采用并行双分支结构，并采用空间‑通道双向交互模块将两路提取到的不同的特征进行结合；使得模型能够同时学习到输入图像的空间特征和通道特征，能够在复杂地理环境精准地识别山体滑坡发生的位置。同时本发明通过多尺度特征互偿模块将每个阶段编码器的输出经过一个深度可分离卷积作为细粒度特征融合到下一个阶段的粗粒度特征中，在输入解码器之前再使用一个上采样模块将粗粒度特征赋给下一个阶段的细粒度特征，最终使得每个阶段的特征都具有全局语义视野，对不同的地形有了更好的泛化性，在滑坡分割上的效果达到最好。
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公开(公告)号：CN116128729A
公开(公告)日：2023-05-16
申请号：CN202310139179.8
申请日：2023-02-20
Applicant: 西安交通大学
IPC: G06T3/40 , G06V10/774 , G06V10/776 , G06V10/80 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/048 , G06N3/082
Abstract: 本发明提供一种人脸图像超分辨率重建方法、系统、电子设备及存储介质，旨在提升人脸图像的重建效果。方法包括：构建双通路调制融合人脸超分辨率重建模型，所述双通路调制融合人脸超分辨率重建模型至少包括：双通路调制融合模块；获取待重建的人脸图像数据集，将所述人脸图像数据集划分为训练集和测试集；通过所述训练集对所述双通路调制融合人脸超分辨率重建模型进行预设轮次的训练；通过所述测试集对经过预设轮次训练的所述双通路调制融合人脸超分辨率重建模型进行测试。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114399698B
公开(公告)日：2024-04-02
申请号：CN202111447015.9
申请日：2021-11-30
Applicant: 西安交通大学
IPC: G06V20/40 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06F3/0346 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G16H50/30
Abstract: 本发明公开了一种基于智能手表的洗手质量评分方法及系统，采集洗手过程的视频数据，并利用智能手表记录洗手过程中的加速度和角速度以及对应的时间戳，根据获得的视频数据对采集的加速度和角速度以及对应的时间戳进行标注，得到标注完成的洗手数据；搭建分类网络模型，并使用标注完成的洗手数据对搭建网络模型进行训练，得到训练好的网络模型；使用训练好的网络模型识别洗手动作以及洗手动作持续的时间，对洗手动作的每一步骤进行评分，根据评分给出洗手质量评分并将结果可视化。
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公开(公告)号：CN114376517A
公开(公告)日：2022-04-22
申请号：CN202111446994.6
申请日：2021-11-30
Applicant: 西安交通大学
IPC: A61B5/00
Abstract: 本发明公开了一种基于无线射频信号的生理指标测量方法及系统，消除原始信道状态信息序列中的噪声，得到信道状态信息序列数据；将信道状态信息序列数据作为输入，对信道状态信息序列数据进行分割，得到训练数据；对训练数据进行数据扩增；将数据扩增后的信道状态信息数据作为WiFi‑Net的输入张量，通过生成阶段将信道状态信息数据转换为具有空间编码模式的特征图，通过特征学习阶段进一步将具有空间编码模式的特征图映射为生理感知任务特征，利用生理感知任务特征估计人体生理指标。本发明无需额外硬件成本代替现有的体脂秤作为用户的日常健康监测工具，实现体脂率、肌肉率、骨含量和水含量的测量。
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公开(公告)号：CN114399698A
公开(公告)日：2022-04-26
申请号：CN202111447015.9
申请日：2021-11-30
Applicant: 西安交通大学
IPC: G06V20/40 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06K9/62 , G06F3/0346 , G06N3/04 , G06N3/08 , G16H50/30
Abstract: 本发明公开了一种基于智能手表的洗手质量评分方法及系统，采集洗手过程的视频数据，并利用智能手表记录洗手过程中的加速度和角速度以及对应的时间戳，根据获得的视频数据对采集的加速度和角速度以及对应的时间戳进行标注，得到标注完成的洗手数据；搭建分类网络模型，并使用标注完成的洗手数据对搭建网络模型进行训练，得到训练好的网络模型；使用训练好的网络模型识别洗手动作以及洗手动作持续的时间，对洗手动作的每一步骤进行评分，根据评分给出洗手质量评分并将结果可视化。
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公开(公告)号：CN116563167A
公开(公告)日：2023-08-08
申请号：CN202310612916.1
申请日：2023-05-26
Applicant: 西安交通大学
IPC: G06T5/00 , G06V10/80 , G06V10/54 , G06T3/40 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06V40/16
Abstract: 本发明公开了一种基于自适应纹理和频域感知的人脸图像重建方法、系统、装置及介质，通过自适应纹理感知模块对粗糙特征进行自注意力计算，然后利用该注意力矩阵搜索精细特征中相关性强的部分，再进行精细的自注意力计算。并采用多维感知模块增强特征在跨空间和跨通道的表达能力。同时使用基于小波变换的多频融合模块，融合来自编码器的中低频特征和来自解码器的高频特征。自适应纹理感知模块使得模型可以更精细的恢复图像中的复杂区域，多维感知模块增强了特征中重要的通道信息，而多频融合模块消除了原始特征中的高频噪声，同时将中低频的有效特征与恢复的高频细节进行融合，从而提升了模型对人脸图像的恢复能力和泛化能力。
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公开(公告)号：CN114419725A
公开(公告)日：2022-04-29
申请号：CN202111449911.9
申请日：2021-11-30
Applicant: 西安交通大学
Abstract: 本发明公开了一种基于无线射频信号的行为检测方法及系统，采集待测对象得到WiFi信息；对WiFi信息进行处理得到可输入时序Unet的检测数据；构建并训练时序Unet，得到时序Unet模型；将检测数据输入时序Unet模型中，得到检测结果。实现了N到N模式的行为事件检测的方法，即输入一段长为N的无线射频信号，输出为每一个采样时刻对应的动作类别；不仅可以检测行为类别，还能检测行为的起止时间，能够被用于对动作时间较敏感的下游任务中。
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