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公开(公告)号：CN116147944A
公开(公告)日：2023-05-23
申请号：CN202111359754.2
申请日：2021-11-17
Applicant: 西安电子科技大学青岛计算技术研究院 , 西安电子科技大学 , 西电科大(青岛)计算技术研究院有限公司
Abstract: 本发明是基于音频分析和机器学习的工业设备运行异常检测系统及方法。通过麦克风阵列现场采集工厂内设备运行的实时噪音数据，对采集到的噪音进行数字化处理，进一步分析其中蕴含的噪音特征，提取出能代表正常噪音和异常噪音若干类别的一组特征参数，通过特征来训练检测和分类的模型。在模型建立后，经过分析其噪音特征，与模型中的数据进行对比，向设备管理人员传递设备的实时运行状况，并且将这一簇样本存入模型中。本发明充分利用音频分析和机器学习的相关方法，加以归纳和学习，建立适当的模型，很大程度上提高了设备运行异常检测的效率和准确率。
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公开(公告)号：CN115272810A
公开(公告)日：2022-11-01
申请号：CN202210782225.1
申请日：2022-07-05
Applicant: 西安电子科技大学青岛计算技术研究院
Abstract: 本发明属于智能识别技术领域，公开了一种基于雷视融合的目标检测方法及系统、设备及介质，所述基于雷视融合的目标检测方法包括结合毫米波雷达与摄像头对边界划定范围进行全天候、全天时的探测入侵目标，并将得到的两类传感器数据根据传输协议上传服务器，依据设计的融合方案对入侵目标进行探测。本发明中融合毫米波雷达与摄像头数据，降低了周界安防检测时对入侵目标的漏检率以及提高了检测时的可靠性，同时提高了在雨天、雪天等特殊环境下的识别能力。本发明通过构建两阶段的融合检测方案，实现了两种数据融合检测周界入侵目标，实时获悉入侵目标速度、距离、类别等信息，有效提升了对目标检测的可靠性。
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公开(公告)号：CN116304893A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202111488721.8
申请日：2021-12-08
Applicant: 西安电子科技大学青岛计算技术研究院
IPC: G06F18/2411 , G06F18/23 , G06F18/21
Abstract: 本发明提供一种适用于大规模数据分类的SVM算法，属于数据分类技术领域，该适用于大规模数据分类的SVM算法包括如下步骤：S1，首先采用聚类算法求得聚类中心，并筛选出数据集；在处理初始样本数据时结合了聚类算法的思想，充分应用几何知识，划取圆域作为次边界向量的提取范围，同时加入KKT条件作为二次筛选，并通过求取样本点的正负类中心距离比对无标签样本进行分类，训练时审查样本均衡度，若正负类样本集失衡，则从次边界向量集寻找数据样本点加入新增训练集，直到样本点均衡，然后进行新一轮SVM训练，循环直到训练完所有样本数据集；该算法主要可应用于大规模的数据分类中，尤其对较高纬度的数据分类具有良好的分类效果。
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公开(公告)号：CN115620352A
公开(公告)日：2023-01-17
申请号：CN202110800422.7
申请日：2021-07-15
Applicant: 西安电子科技大学青岛计算技术研究院 , 西安电子科技大学 , 西电科大(青岛)计算技术研究院有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于毫米波77G雷达巡逻机器人的人脸识别算法及其系统，包括使用77G毫米波雷达对移动中的物体进行识别并判断其是否为行人，通过拍照分析是否具备人类的特征，分别进行多组采集；根据返回的数据进行处理，如果是行人则进行下一步，否则继续寻找下一个移动目标点；如果判断是行人，则会将行人的特征数据存储到远程数据库并开启声光报警器报警。本发明的基于毫米波77G雷达的巡逻机器人安防方法，自带报警和录像的功能，提高了识别行人的准确度，同时有效的避免了因物体识别造成的识别失误，雷达可以识别移动中的物体，可以提前避免与行人或车辆相撞，且雷达不受光线和天气的影响，具有十分独特的优势。
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