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公开(公告)号：CN114821111B
公开(公告)日：2024-07-02
申请号：CN202210531686.1
申请日：2022-05-16
申请人： 合肥工业大学
IPC分类号： G06V10/44 , G06V10/762 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06F18/213 , G06F18/23213 , G06F18/2415 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/0442
摘要： 本发明涉及一种基于无线信号的交互方法和系统，通过无线信号的信道状态信息获取目标的定位和动态动作，基于目标的定位与动态动作判断目标的动作是否违规，通过报警的方式与目标进行交互。由于采用无线信号进行定位和动作识别，因此覆盖范围广且不会包含目标的隐私信息，同时仅对无线信号的信道状态信息进行运算处理，因此可以降低计算量，提高交互效率。
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公开(公告)号：CN117373116A
公开(公告)日：2024-01-09
申请号：CN202311302738.9
申请日：2023-10-10
申请人： 合肥工业大学
IPC分类号： G06V40/20 , G06V20/40 , G06V10/44 , G06V10/80 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06N3/042 , G06N3/047 , G06N3/082
摘要： 本发明公开了一种基于图神经网络的轻量级特征保留的人体动作检测方法，技术领域为计算机视觉和人工智能领域，包括：获取人体行为视频数据集，将所述人体行为视频数据集进行处理，获得骨架图数据集；构建主干时空图卷积神经网络，将所述骨架图数据集输入至所述主干时空图卷积神经网络中进行训练后优化，获得轻量级动作识别模型；构建循环生成网络，将所述骨架图数据集输入至所述循环生成网络中训练后优化，获得重要特征的动作识别模型；将所述轻量级动作识别模型和所述重要特征的动作识别模型进行融合，获得人体动作检测模型，基于所述人体动作检测模型对人体动作进行检测。本发明的模型与目前主流的动作检测方法进行比较，均取得较好的性能。
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公开(公告)号：CN116908198A
公开(公告)日：2023-10-20
申请号：CN202310631372.3
申请日：2023-05-31
申请人： 合肥工业大学智能制造技术研究院
摘要： 本发明适用于锂电技术，提供了一种锂电电池帽缺陷检测设备，包括：测量模块；分析采集模块，所述分析采集模块包括分析采集单元、隔板组件和密封滑板，所述隔板组件转动连接于分析采集单元的周侧；控制单元，所述控制单元与测量模块和分析采集模块电性连接；本发明还提供一种锂电电池帽缺陷检测设备的其检测方法，传送带输送锂电池到达测量模块下方，所述测量模块对锂电池外观尺寸数据完成初步分析测量，所述隔板组件通过转动配合密封滑板在传送带上的锂电池外侧形成封闭的测试空间，所述分析采集单元对位于测试空间内的锂电池发射测试信号获取数据信息，减少不同的锂电池之间的相互干扰，增强数据分析的准确性。
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公开(公告)号：CN115905908A
公开(公告)日：2023-04-04
申请号：CN202211120460.9
申请日：2022-09-15
申请人： 合肥工业大学
IPC分类号： G06F18/24 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06V10/82 , G06V40/20
摘要： 本发明属于无线信号动作识别领域，具体涉及一种基于无线信号的动作识别方法，包括：基于无线信号采集识别区域的信道状态信息；根据所述信道状态信息通过SOM聚类算法获取信道状态信息数据序列；根据所述信道状态信息数据序列生成对应的特征图像；将所述特征图像输入至卷积神经网络模型中，以得到特征矩阵；采用聚谱类算法聚类得到所述特征矩阵对应的定位信息；将所述特征矩阵输入至Bi‑LSTM神经网络中，以得到所述特征矩阵对应的动作类型。本发明解决了现有违规动作行为检测与纠正需要耗费大量人力、公共区域违规行为纠正成本高的问题，合理调配资源，更好地应用于违规动作检测与纠正场景。
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公开(公告)号：CN115661565A
公开(公告)日：2023-01-31
申请号：CN202211120391.1
申请日：2022-09-15
申请人： 合肥工业大学
IPC分类号： G06V10/774 , G06N3/0499 , G06N3/08 , G06V10/764 , G06V10/77
摘要： 本发明属于深度学习与目标检测领域，具体涉及一种基于混合域与协同训练跨域检测模型的自训练方法，包括：采集源域数据集和目标域数据集；将所述源域数据集和所述目标域数据集输入至CycleGAN网络中，以得到混合域数据集；将所述混合域数据集输入至协同训练模型中进行训练，得到初始训练模型；将所述目标域数据集输入至所述初始训练模型中，以得到所述目标域的位置和类别信息并将其标记为所述目标域的伪标签，同时还计算得到模型优化参数；将所述标记有伪标签的目标域数据集、模型优化参数和混合域数据集输入至所述初始训练模型中进行训练，以得到基于混合域与协同训练跨域检测模型。
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公开(公告)号：CN113222026B
公开(公告)日：2022-11-11
申请号：CN202110539044.1
申请日：2021-05-18
申请人： 合肥工业大学
摘要： 本发明提供了一种机务段场景视觉问答方法、系统及服务器，采用机车正常状态和动作前状态的两种机务段场景的图像数据，创建具有双重注意力与动态描述的第一视觉问答模型，通过对两个模块的联合训练，极大地提升在多个需要机车做出反应的场景变化对象同时出现以及场景内干扰物较多情况下的场景视觉问答能力、提高了复杂环境下机务段场景的检测效果，同时提升对于机务段场景视频的动态判断与描述能力，在需引起机车反应的机务段场景对象动态变化时，保持高稳定性的描述，满足了复杂度极高的工业的使用需求。
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公开(公告)号：CN114047195A
公开(公告)日：2022-02-15
申请号：CN202111333918.4
申请日：2021-11-11
申请人： 合肥工业大学智能制造技术研究院
IPC分类号： G01N21/89 , G01N21/892
摘要： 本发明公开了一种新能源电池帽缺陷检测方法，在上料盘上将电池帽按照顺序要求和姿态要求排列好之后，转入输送带；输送带运输电池帽依次通过第一检测装置、变位机、第二检测装置和分选机；电池帽以弧焊面向上的形式运动到第一检测装置，第一检测装置对电池帽的弧焊面拍照取样，并将数据发送给主控系统；变位机将电池帽进行180°翻转，使得电池帽点焊面朝上；第二检测装置对电池帽的电焊面拍照取样，并将数据发送给主控系统；主控系统根据其内的识别模型判断电池帽的状态并将识别结果发送到分选机；分选机根据识别结果对电池帽进行分类。同时设置相应的系统，本发明采用双工位的检测方式，保证每部相机能采集到工件缺陷数据，确保数据的准确性。
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公开(公告)号：CN114692831B
公开(公告)日：2024-08-27
申请号：CN202210304788.X
申请日：2022-03-23
申请人： 合肥工业大学
IPC分类号： G06N3/0464 , G06F17/14 , G06V10/764 , G06V10/82
摘要： 本发明公开了针对可变分辨率计算可变卷积核的方法，小波变换中各窗函数的时间分辨率和频率分辨率均不同，小波变换的时频图像中各窗口的时域宽度和频域宽度均不同，根据时频图像中各窗口的时域宽度频域宽度，分别确定与时频图像中各窗口进行卷积的卷积核大小。本发明根据时频图像中各窗口的时域宽度和频域宽度设计对应的卷积核大小，解决在不同位置有不同尺度或变形的对象难以用相同大小的卷积核进行卷积的问题，能够在更短的时间内进行轴承故障诊断分类，从而获得更高的精度。
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公开(公告)号：CN118296140A
公开(公告)日：2024-07-05
申请号：CN202410454499.7
申请日：2024-04-16
申请人： 合肥工业大学
IPC分类号： G06F16/34 , G06F40/295 , G06F16/35 , G06F40/30 , G06F40/216 , G06N3/094 , G06N3/096 , G06N3/0442 , G06N3/0455 , G06Q40/06
摘要： 本发明提供一种金融数据分析方法及系统，该方法包括如下步骤：获取待分析的文本数据；对所述文本数据中的金融名词进行识别，并对识别到的金融名词进行分类，以获得所述文本数据的类别；对所述文本数据进行情感分析，以获得所述文本数据的情感；对所述文本数据进行摘要提取，以获得所述文本数据的摘要。通过结合金融命名实体识别技术和文本摘要提取技术可快速从海量的金融文本数据中提取出有效信息，而文本情感分析技术则可以帮助进行舆情判断，从而大大提高金融数据处理效率，指导金融领域投资投研等活动。
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