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公开(公告)号：CN110992258B
公开(公告)日：2021-07-30
申请号：CN201910973184.2
申请日：2019-10-14
摘要： 本发明公开了一种基于弱色差信息的高精度RGB‑D点云拼接方法和系统，所述方法包括：采用粗匹配方法计算两个待拼接点云的位姿关系矩阵；基于弱色差信息进行点云匹配，计算点云的新的位姿关系矩阵；基于所述新的位姿关系矩阵进行点云拼接。该方法可以实现在粗配准误差小于5度的情况下的点云精配准，具有匹配精度高，速度快，方法简单易实施等优点。
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公开(公告)号：CN109800659B
公开(公告)日：2021-05-25
申请号：CN201811604771.6
申请日：2018-12-26
发明人： 张一帆
摘要： 本发明提出了一种动作识别方法及装置，包括：获取视频中待识别对象在运动时的骨骼数据；根据所述骨骼数据生成所述待识别对象的骨骼序列；生成与所述骨骼序列对应的骨骼特征图像，所述骨骼特征图像中包括若干个骨骼点；将骨骼特征图像输入至预设卷积神经网络模型进行分类，得到与所述骨骼特征图对应的动作类别。本发明将动作识别的问题转化成骨骼序列图像分类的问题，将骨骼序列转换为骨骼特征图像，然后再对骨骼特征图像分类，使得识别更加准确，效率更高。
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公开(公告)号：CN111147816B
公开(公告)日：2021-04-30
申请号：CN201911367697.5
申请日：2019-12-26
摘要： 本发明公开了一种人工智能监控设备，包括安装板、太阳能电池板、蓄电池、控制器、云台、红外感应器和摄像头，安装板的一侧固定连接有固定套筒，固定套筒上安装有滑动套筒，滑动套筒远离固定套筒的一端固定连接有固定座，云台固定连接在固定座的下表面，云台的下表面固定连接有连接组件，摄像头固定连接在连接组件的下表面，红外感应器固定连接在连接组件的外表壁上，固定套筒的上表面固定连接有固定架，太阳能电池板固定连接在固定架上，安装板的一侧对应固定套筒的下表面固定连接有安装箱，蓄电池安装在安装箱的内部。本发明可以根据实际需求进行调节，监控范围广，便于监控设备的安装和拆卸，便于对监控设备进行检修。
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公开(公告)号：CN112184586A
公开(公告)日：2021-01-05
申请号：CN202011049747.8
申请日：2020-09-29
摘要： 本发明提出了一种基于深度感知的单目视觉图像背景快速虚化的方法及实现该方法的系统，该方法通过构建单目深度估计学网络进行图片背景虚化的学习，利用进一步修改后的卷积层来学习空间权值的变化。本发明有效减少过分依赖一定场景的数据集而导致的泛化性能较差的问题，以及利用大量数据集训练端到端的神经输出网络，达到减少复杂度提高运行速度的目的。
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公开(公告)号：CN112183727A
公开(公告)日：2021-01-05
申请号：CN202011053131.8
申请日：2020-09-29
摘要： 本发明提出了一种基于对抗生成网络的散景效果渲染方法，通过设计一个轻量化的网络，并同时使用TensorFlow Lite框架支持的算子重新实现了实例归一化，确保提出的一个由眼镜形状的端到端生成器以及多感受野判别器组成的对抗生成网络来训练散景渲染模型的所有算子都能在智能手机的GPU上进行计算，且不占用很大的资源。本发明同时还达到了不依赖于先验的方法的同时，还可以显著的检测出待聚焦区域，使得失焦区域的模糊效果也很自然，适用于多场景的情况而非只能处理人像等特定场景的目的。
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公开(公告)号：CN111489379A
公开(公告)日：2020-08-04
申请号：CN202010597038.7
申请日：2020-06-28
摘要： 本发明提出了一种引入运动学约束的3D网络进行手部姿态估计的方法及系统，包括以下步骤：步骤1、将原始的深度图中定位出的手部区域转化成体素化的输入；步骤2、引入运动学约束的3D手部姿态估计网络；步骤3、评估预测的关节点位置的准确性、并评估预测出的关节点所形成的手部姿态的合理性。该网络以体素化的手部区域作为输入，经过3D卷积神经网络，预测表示关节点概率分布的3D heatmap。heatmap中最大值的位置也就是关节点的位置；利用3D heatmap获得关节点的位置然后根据关节点之间的对应关系计算出骨骼的长度。通过对3D heatmap进行处理，获得各个关节点的坐标以及对应的骨骼长度，从而可以利用修改损失函数的方式对预测的结果添加运动学约束。
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公开(公告)号：CN111475706A
公开(公告)日：2020-07-31
申请号：CN202010237297.9
申请日：2020-03-30
IPC分类号： G06F16/9532 , G06F16/35 , G06F16/36
摘要： 本发明公开了一种全天候自动检测重要消息的AI分析预警方法，包括第三方平台数据收集系统、热点信息分类系统和重要信息判定处理系统；所述第三方平台数据收集系统利用代码后台收集主流社交媒体、主流纸质媒体和传统电视媒体的热点消息，转化成文字信息进行统一存储；所述热点信息分类系统对热点信息的涉及领域进行初步分类，提取关键信息并统计热点信息的出现频率；所述重要信息判定处理系统对重点信息进行全天候地分析，当消息重要程度达到设置阈值时进行预警。本发明利用AI技术自动地对第三方数据平台的热点消息进行统计，结合阈值设置以及重要领域针对性筛选，保证对重要敏感消息的实时传播。
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公开(公告)号：CN111340011A
公开(公告)日：2020-06-26
申请号：CN202010419814.4
申请日：2020-05-18
摘要： 本发明提出了一种自适应时序移位神经网络时序行为识别方法及系统，首先采集多个时间点的特征并建模；接着引入自适应时序移位神经网络学习每一层网络所需的感受野；最后训练可学习的移位变量，对骨骼点数据进行修正。本发明能够自适应的学习每一层网络所需的感受野，并且能够自适应的学习每种数据集所需的感受野。自适应时序移位神经网络能够针对不同的数据学习出不同的时间移位向量，从而自适应的适应不同的数据分布。通过本发明提出的时序行为识别方法，能够在提高行为检测精度的同时节省计算资源，这种自适应的学习比普通时间卷积的手工调参更加优越。
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公开(公告)号：CN111178512A
公开(公告)日：2020-05-19
申请号：CN201911413950.6
申请日：2019-12-31
IPC分类号： G06N3/04
摘要： 公开了一种器件运行神经网络的测试方法及装置。本申请实施例中，待测器件运行神经网络的测试方法可以包括：利用神经网络的描述信息生成所述神经网络的参考模型；调用仿真器按照所述神经网络的参考模型来针对预定图像进行处理，以获得所述神经网络的预期结果；通过待测器件运行所述神经网络来针对所述预定图像进行处理，以获得所述神经网络的真实结果；根据所述神经网络的真实结果和所述神经网络的预期结果，确定所述待测器件是否能够正常运行所述神经网络。本申请能够自动完成针对器件运行神经网络状况的测试，无需人工构造测试数据和准备预期的计算结果，不仅可以显著降低人工负荷、提高测试效率，而且测试的准确性也更高。
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公开(公告)号：CN111169639A
公开(公告)日：2020-05-19
申请号：CN201911367636.9
申请日：2019-12-26
摘要： 本发明公开了一种基于人脸识别无人机设备的智能反恐设备及系统，属于无人机技术领域。一种基于人脸识别无人机设备的智能反恐设备，包括无人机件，所述无人机件上设有挂钩组件，还包括连接件，所述无人机件与连接件通过连接螺纹轴可拆卸连接，所述挂钩组件固定连接在连接件的下端，所述连接件内固定连接有第一电机，所述连接件上转动连接有控制轴、转动轴，所述控制轴与转动轴通过传送带相连，所述转动轴与第一电机的输出端通过齿轮相啮合，所述控制轴的两端均滑动连接有连接轴；本发明能够通过无人机对运输品进行运输，且运输的固定稳定，有效的防止运输的晃动，防止运输品丢失，且可以通过无人机进行长距离运输，运输更稳定、便捷。
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