一种基于时空特征识别的人脸疲劳驾驶检测方法及装置

    公开(公告)号:CN110210382A

    公开(公告)日:2019-09-06

    申请号:CN201910465367.3

    申请日:2019-05-30

    IPC分类号: G06K9/00 G06N3/08

    摘要: 本发明涉及一种基于时空特征识别的人脸疲劳驾驶检测方法及装置,其中方法包括:步骤S1:从视频数据库中提取脸部表情图并预处理;步骤S2:提取训练集数据;步骤S3:将训练集数据用于AlexNet网络进行训练;步骤S4:对由待识别视频处理得到第一人脸描述符;步骤S5:将第一人脸描述符输入GhostVLAD层,得到单个固定的D维的第二人脸描述符;步骤S6:对输出的第二人脸描述符进行标准化,以及输出其识别结果;步骤S7:同一待识别视频中得到的各样本的识别结果,计算疲劳指标PERCLOS值、打哈欠频率和每分钟平均闭眼时长,并进一步按照加权求和得到疲劳驾驶指标以判断是否疲劳驾驶。与现有技术相比,本发明极大提高疲劳驾驶判断的准确率和可行性。

    一种基于孪生双流3D卷积神经网络的视频行人再识别方法

    公开(公告)号:CN111160115B

    公开(公告)日:2023-05-02

    申请号:CN201911260938.6

    申请日:2019-12-10

    摘要: 本发明涉及一种基于孪生双流3D卷积神经网络的视频行人再识别方法,基于孪生双流3D卷积神经网络的视频行人再识别方法,通过孪生双流3D卷积神经网络的硬线层将行人视频的每一帧图片提取成光流‑x特征图、光流‑y特征图、灰度特征图、水平坐标梯度特征图和垂直坐标梯度特征图;将光流特征图作为动作分支的输入来提取行人的动作信息,其余特征图作为外观分支的输入来提取行人的外观信息;将行人动作信息融合到提取出来的行人外观信息中;将动作信息和外观信息通过融合进行度量对比学习;对网络参数进行更新,并训练新的卷积神经网络;将目标行人图像与相似度排名第一的待识别行人图像进行关联。与现有技术相比,本发明具有更加接近于现实场景等优点。

    一种基于孪生双流3D卷积神经网络的视频行人再识别方法

    公开(公告)号:CN111160115A

    公开(公告)日:2020-05-15

    申请号:CN201911260938.6

    申请日:2019-12-10

    摘要: 本发明涉及一种基于孪生双流3D卷积神经网络的视频行人再识别方法,基于孪生双流3D卷积神经网络的视频行人再识别方法,通过孪生双流3D卷积神经网络的硬线层将行人视频的每一帧图片提取成光流-x特征图、光流-y特征图、灰度特征图、水平坐标梯度特征图和垂直坐标梯度特征图;将光流特征图作为动作分支的输入来提取行人的动作信息,其余特征图作为外观分支的输入来提取行人的外观信息;将行人动作信息融合到提取出来的行人外观信息中;将动作信息和外观信息通过融合进行度量对比学习;对网络参数进行更新,并训练新的卷积神经网络;将目标行人图像与相似度排名第一的待识别行人图像进行关联。与现有技术相比,本发明具有更加接近于现实场景等优点。

    一种基于人体骨骼相互学习的行人再识别方法

    公开(公告)号:CN109993116A

    公开(公告)日:2019-07-09

    申请号:CN201910252915.4

    申请日:2019-03-29

    IPC分类号: G06K9/00 G06N3/04 G06N3/08

    摘要: 本发明涉及一种基于人体骨骼相互学习的行人再识别方法,包括:(1)采用自下而上的方法估计行人姿势和骨架,并在此过程中标记行人的关节点,使用关节点分割法进行局部分割行人并执行局部块匹配;(2)通过自下而上方法以行人2D骨架为基础估计所述关节点距离来学习全局骨架信息,并执行全局骨架匹配;(3)采用基于生物特征的局部块匹配和整体骨架匹配进行相互学习,并分别训练分类损失和度量损失,将得到的相互学习损失分摊到全局特征匹配中,作为先验经验来指导和纠正全局匹配错误。与现有技术相比,本发明具有影响因素少、局部匹配准确性提升、识别准确率更高等优点。

    一种行人重识别时提取注意力特征图的方法

    公开(公告)号:CN118038485A

    公开(公告)日:2024-05-14

    申请号:CN202410072887.9

    申请日:2024-01-17

    摘要: 本发明涉及一种行人重识别时提取注意力特征图的方法,属于计算机视觉图像处理领域,包括如下步骤:获取行人图片F;在卷积神经网络最后一个layer层嵌入一个自相关注意力模块,在神经网络的其余layer层各嵌入一个并行组合注意力模块;将行人图片F输入卷积神经网络,经过各layer层的并行组合注意力模块和自相关注意力模块的处理;计算交叉熵损失LID、难样本挖掘三元组损失LT和中心损失LC,并将三个损失函数混合获得最终损失L;使用最终损失函数优化神经网络模型,计算平均准确率和CMC曲线,获得最终提取的注意力特征图。本发明通过并行组合注意力模块和自相关注意力模块相互补充,共同有助于行人重识别。

    一种基于网格划分骨骼的行为预测方法

    公开(公告)号:CN112052786B

    公开(公告)日:2023-08-22

    申请号:CN202010913366.3

    申请日:2020-09-03

    摘要: 本发明涉及一种基于网格划分骨骼的行为预测方法,预测结果包括下一帧中各关节点的运动类型,下一帧中各关节点的运动类型的确定过程为:首先对测试视频帧进行密集网格划分,并根据划分网格的图像特点判断出密集网格中心o作为固定关节点;然后根据行人骨架特征点的分布特征及其与行人运动姿态的内涵关系规定多个关节点作为关键关节点;接着学习规定的各个关节点到o的距离度量特征和角度度量特征,并将二者关联得到行人的行为特征;最后计算下一帧中各关节点对应各运动类型的概率,确定下一帧中各关节点的运动类型。本发明的预测方法较为简单,能够准确预测下一帧中各关节点的运动类型,同时不需要大量的训练样本对模型框架进行训练。

    基于双流分块网络的行人重识别方法、电子设备和介质

    公开(公告)号:CN115984765A

    公开(公告)日:2023-04-18

    申请号:CN202211562611.6

    申请日:2022-12-07

    摘要: 本发明涉及一种基于双流分块网络的行人重识别方法,将多张具有同一人物的行人图像输入预先构建并训练好的网络模型中,生成行人重识别结果,网络模型包括特征提取模块、双流分块模块和损失连接模块,特征提取模块对行人图像进行特征提取,生成全局特征图;双流分块模块包括四个网络分支,第一网络分支用以生成每个局部特征动态匹配后的Triplet loss,第二网络分支用以生成全局特征图改变维度后的Triplet loss,第三网络分支用以生成全局特征图经全连接层处理后的交叉熵损失,第四网络分支用以生成每个水平分块特征经全连接层处理后的交叉熵损失;损失连接模块用以将四个网络分支生成的损失相加。与现有技术相比,本发明能够高效、准确地进行行人重识别。

    一种画笔清洗装置
    18.
    发明授权

    公开(公告)号:CN109866549B

    公开(公告)日:2020-09-11

    申请号:CN201910221529.9

    申请日:2019-03-22

    IPC分类号: B44D3/00 B43K13/02

    摘要: 本发明属于美术工具清洗技术领域,具体涉及一种画笔清洗装置,包括顶端开口的箱体,及设置在箱体内的电源、单片机、限位单元、供液单元、淋洗单元和揉搓单元,电源分别连接单片机、限位单元、供液单元和揉搓单元,提供运转所需电能;单片机的驱动模块分别连接限位单元、供液单元和揉搓单元,控制限位单元、供液单元和揉搓单元的运转;供液单元连通淋洗单元,提供淋洗单元淋洗用水和/或清洗剂;箱体的底面上设置排水孔,排水孔连通排水管。该装置及时、快速、精准的完成自动化清洗,操作便捷,一次清洗大批量画笔,并同时完成油溶性颜料和水溶性颜料的清洗,节约时间和资源,清洗效率高,不产生多余污染物,防飞溅,不损害健康,节能环保。

    一种车载监测装置及应用
    19.
    发明公开

    公开(公告)号:CN110311971A

    公开(公告)日:2019-10-08

    申请号:CN201910569554.6

    申请日:2019-06-27

    IPC分类号: H04L29/08 B60W40/09 B60W40/08

    摘要: 本发明涉及一种车载监测装置及应用,其中装置包括车速传感器、踏板传感器、车外摄像头、车内摄像头、控制模块和数据收发单元,车外摄像头、车内摄像头车速传感器、踏板传感器和数据收发单元均与控制模块连接,控制模块实现以下内容:车外摄像头持续采集道路信息,控制模块持续分析道路信息,当分析得到预设事件发生时,调用车内摄像头采集的图像,以及车速传感器和踏板传感器采集的信息判断是否存在危险驾驶行为或驾驶倾向,并上报云端;车内摄像头持续采集驾驶员的图像信息,控制模块持续分析驾驶员的行为,并在发现驾驶员存在危险驾驶行为后上报云端。与现有技术相比,本发明具有采集数据全面等优点。

    磁流变液腿部训练器
    20.
    实用新型

    公开(公告)号:CN205494800U

    公开(公告)日:2016-08-24

    申请号:CN201620228259.6

    申请日:2016-03-23

    发明人: 朱剑 任洪娟 魏丹

    IPC分类号: A63B22/04 A63B21/005

    摘要: 本实用新型涉及一种磁流变液腿部训练器,包括机架、磁流变液阻尼器及其固定支架、复位弹簧、脚踏板;所述固定支架固定在机架上,磁流变液阻尼器下部与固定支架的上部铰接,磁流变液阻尼器上部与脚踏板固定连接;脚踏板与机架铰接;脚踏板与磁流变液阻尼器之间还设置复位弹簧,用于将脚踏板向上复位。本实用新型可以调节通过调节输入电流来调节磁流变液阻尼器的阻力,从而调节锻炼强度;可根据锻炼者自身的情况对锻炼效果进行调节,适应范围更广;采用复位弹簧,脚踏板可自动向上复位,提高了锻炼的方便性;结构紧凑,设计巧妙;把手的设置进一步提高锻炼的舒适度;通过使用磁流变液阻尼器,调节电流即可调节磁流变液的屈服应力,加大了阻力,使得训练者需要更大的力量来训练。