公开(公告)号：CN107330980A

公开(公告)日：2017-11-07

申请号：CN201710546420.3

申请日：2017-07-06

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 黄俊 ,  谢振超

IPC: G06T19/00 ,  G06T19/20

Abstract: 本发明请求保护一种基于无标志物的虚拟家具布置系统，其特征在于它包括特征检测与跟踪模块、三维重建与注册定位模块、人机交互模块、服务器存储模块、功能拓展模块五部分。其中特征检测与跟踪模块负责对室内环境图像进行特征点检测与跟踪，获得图像的特征信息；三维重建与注册定位模块将获得的特征信息进行处理，建立新坐标系和注册平面，将虚拟家具显示到注册平面上；用户通过人机交互模块调整虚拟家具的位置和大小以适应真实场景；服务器存储模块用来保存家具模型和装扮信息；功能拓展模块提供家具布置系统的个性化定制功能。

公开(公告)号：CN107145878A

公开(公告)日：2017-09-08

申请号：CN201710403573.2

申请日：2017-06-01

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 周绍艳 ,  黄俊 ,  谭钦红 ,  刘科征 ,  王君龙 ,  施新岚 ,  张磊 ,  谢振超

IPC: G06K9/00 ,  G06K9/62

CPC classification number: G06K9/00335 ,  G06K9/00892 ,  G06K9/6256 ,  G06K9/6267 ,  G06K2009/00939

Abstract: 本发明请求保护一种基于深度学习的老人异常行为检测方法，属于深度学习领域。本发明通过多种传感器采集老人的体征信息、位置信息、图像信息，联合检测联合判断老人的异常行为，降低误判概率。首先根据多种传感器数据进行信号预处理，将处理的数据输入已训练好的BP神经网络获得老人身体状况，然后根据原始图像，对图像进行预处理后送入3D卷积神经网络提取特征向量，通过Softmax分类器识别老人的多种行为，再综合老人位置信息与驻留时长，根据模糊逻辑推理判断老人行为是否异常。本发明采用联合检测方法，通过深度学习，模糊逻辑推理对老人异常行为进行联合判断，降低了误判率，提高了检测的准确性。