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公开(公告)号：CN112287777B
公开(公告)日：2022-08-05
申请号：CN202011102414.7
申请日：2020-10-15
Applicant: 河海大学
Abstract: 本发明公开了一种基于边缘智能的学生状态课堂监测方法，其中图像数据采集模块采集M个课堂照片，人脸信息检测模块在集M个课堂照片中检测到人脸图像时，提取得到每个人脸中的检测人脸特征，将检测人脸特征与预设的人脸特征库中该课堂对应的参考人脸信息进行对比匹配，得到该课堂的到课信息，人体姿态检测模块采样预先训练的检测网络检测M个课堂照片中各个人体骨骼关节的置信图，并预测中各个人体骨骼关节的连接程度，根据各个置信图和各个连接程度确定各个人体姿态骨架，根据各个人体姿态骨架计算各个学生的课堂状态信息，综合状态评估模块根据到课信息和课堂状态信息监测课堂状态，以实现对相应课堂中各个学生状态的全面监测。
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公开(公告)号：CN114792326A
公开(公告)日：2022-07-26
申请号：CN202210333748.8
申请日：2022-03-30
Applicant: 河海大学
Abstract: 本发明公开了是一种基于结构光的手术导航点云分割与配准方法，该方法包括：结构光系统标定；向术中的患者体表投射编码后的结构光，获取术中患者的体表点云；通过对术前患者进行CT扫描并进行三维重建得到术前三维图像，通过设置阈值得到术前患者体表三维图像，并进行采样获取术前患者的体表点云；使用点云分割算法分割出获取到的术前和术中的患者体表点云中的背部点云；使用点云配准算法，将术前和术中的背部点云进行配准，得到术前CT图像空间和术中患者空间的坐标转换关系。本发明方法基于结构光设备，实现了对患者术前和术中空间的匹配，从而完成手术导航中的手术注册，其过程不需要人为干预，具有无辐射、复杂度低、精度高、用时短等优点。
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公开(公告)号：CN114612990A
公开(公告)日：2022-06-10
申请号：CN202210280558.4
申请日：2022-03-22
Applicant: 河海大学
IPC: G06V40/16 , G06V20/17 , G06V10/74 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06T3/40 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明提出的是一种基于超分辨率的无人机人脸识别方法，该方法包括如下步骤：步骤1，拍摄无人机视角下各种形态的人的视频，通过标注获取人脸边界框，并对目标人脸进行聚类，建立无人机人脸数据集；步骤2，构建残差密集模块，将超分辨率模型SRGAN与残差密集模块相结合，训练超分辨率模型；步骤3，实现对无人机人脸图片从低分辨率到高分辨率的处理；步骤4，通过基于注意力机制的轻量级人脸识别模型，对无人机人脸数据集进行识别，轻量级的模型参数量小，在识别准确率方面获得了再一次的提升。
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公开(公告)号：CN112232391B
公开(公告)日：2022-04-08
申请号：CN202011049216.9
申请日：2020-09-29
Applicant: 河海大学
IPC: G06V10/774 , G06V10/771 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06T7/00 , G06T7/11
Abstract: 本发明公开了一种基于U‑net网络和SC‑SAM注意力机制的大坝裂缝检测方法，该方法首先收集大坝数据集，并对该数据集进行数据扩充。随后构建深度学习分割网络U‑net模型，并在此基础之上添加SC‑SAM注意力机制，该注意力机制由两个部分构成，CAM提高了特征图中的裂缝通道权重，SAM提高了特征图中空间域上裂缝区域的权重，两者的相互协作使得模型对于大坝裂缝检测的准确度有了极大的提高。将扩充后的数据集分为训练集和测试集，利用训练集带SC‑SAM注意力机制的深度学习分割网络模型进行训练，得到训练好的模型；根据训练好的模型，将测试集输入训练好的模型中进行测试，得到大坝裂缝测试结果。
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公开(公告)号：CN112287777A
公开(公告)日：2021-01-29
申请号：CN202011102414.7
申请日：2020-10-15
Applicant: 河海大学
Abstract: 本发明公开了一种基于边缘智能的学生状态课堂监测方法，其中图像数据采集模块采集M个课堂照片，人脸信息检测模块在集M个课堂照片中检测到人脸图像时，提取得到每个人脸中的检测人脸特征，将检测人脸特征与预设的人脸特征库中该课堂对应的参考人脸信息进行对比匹配，得到该课堂的到课信息，人体姿态检测模块采样预先训练的检测网络检测M个课堂照片中各个人体骨骼关节的置信图，并预测中各个人体骨骼关节的连接程度，根据各个置信图和各个连接程度确定各个人体姿态骨架，根据各个人体姿态骨架计算各个学生的课堂状态信息，综合状态评估模块根据到课信息和课堂状态信息监测课堂状态，以实现对相应课堂中各个学生状态的全面监测。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112231473A
公开(公告)日：2021-01-15
申请号：CN202011052122.7
申请日：2020-09-29
Applicant: 河海大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多模态深度神经网络模型的商品分类方法，该方法首先将文本信息转换为词向量，词向量能够更好的体现词与词之间的关系，在使用文本分类模型TextCNN，对商品文本描述进行特征提取；为了避免过拟合，该方法对图片使用了随机图像翻转、随机变化图像的亮度等图像增广操作，再将处理后的结果输入到商品图片分类模型ResNet101中对商品图片进行特征提取。然后对两种模型提取出的特征向量经flatten函数展平后将两个模态数据的特征向量在特征维度上直接连接，最后送入分类器对商品进行分类。本发明商品分类方法，避免了传统单一模态数据对商品分类时的限制，将文本和图片数据结合起来，无论是分类性能还是分类准确率都比使用单一模态数据的模型效果要好。
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公开(公告)号：CN111986164A
公开(公告)日：2020-11-24
申请号：CN202010756036.8
申请日：2020-07-31
Applicant: 河海大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多源Unet+Attention网络迁移的道路裂缝检测方法，该方法首先收集道路、墙壁、桥梁和大坝的裂缝数据集，并对这些数据集进行数据扩充，构建深度学习分割网络Unet模型，将大坝、墙壁和桥梁的数据集导入到模型中进行训练，并将生成的模型参数进行迁移学习。迁移后的模型在Unet的基础之上添加了Attention机制，提高裂缝检测的准确度，将之前的模型参数导入其中，并用道路裂缝数据集进行训练，生成多个模型，对这些模型进行模型融合计算，进一步提高道路裂缝检测的准确度。
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公开(公告)号：CN109064229B
公开(公告)日：2020-10-16
申请号：CN201810914842.6
申请日：2018-08-13
Applicant: 河海大学
IPC: G06Q30/02
Abstract: 本发明公开了一种基于体感设备的广告推荐系统，包括数据库模块、人脸信息提取模块、广告推荐模块、广告播放模块和管理模块。数据库模块包括用户数据库、人脸特征库和广告视频库；人脸信息提取模块包括体感设备人脸信息提取模块和虹软人脸信息提取模块，二者共同实现从用户观看广告的过程中获取用户有效信息和确定用户身份的功能；广告推荐模块的工作过程包含学习阶段和推荐阶段，在学习阶段，将观看广告的各用户利用深度学习得到的网络模型生成二进制编码，在推荐阶段，对不同用户的二进制编码进行相似性比较，生成推荐列表，得到下一个播放的广告名称；管理模块对其他各模块的接口进行调用管理。本发明有效利用了用户信息，提升了广告投放效果。
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公开(公告)号：CN109753579B
公开(公告)日：2020-09-01
申请号：CN201811516054.8
申请日：2018-12-12
Applicant: 河海大学
IPC: G06F16/58 , G06F16/2458 , G06F16/9535
Abstract: 本发明公开了一种基于频繁项目集的图片标注推荐方法。首先通过构建频繁模式树，从频繁模式树中获取频繁项目集；然后计算重合度并构建稀疏自编码神经网络，通过其计算频繁项目集中图片和用户标注过的图片的相似度，进而对用户进行推荐；最后判断图片是否标记完成。本发明对进行处理和分组后的数据进行频繁项目集发掘，并增加了稀疏自编码神经网络进行特征提取，根据提取到的特征将需要进行标注的图片推送到有对应兴趣或专业知识背景的用户那里进行标注，从而解决了海量图片标注过程中效率、标注准确度差等问题，提升了图片标注的速度和准确度。
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公开(公告)号：CN109543746B
公开(公告)日：2019-09-10
申请号：CN201811380416.5
申请日：2018-11-20
Applicant: 河海大学
Abstract: 本发明公开一种基于节点可靠性的传感器网络事件融合与决策方法，利用传感器网络对结构工程运行工况进行评判和决策包括事件分类和事件决策融合两个阶段。在事件分类阶段：传感器网络检测结构工程中异常事件并分类，反映其局部区域物理状态变化。考虑节点可靠性差异协同对事件分类，降低分类误差。在事件决策融合阶段：异常事件级别变化可以反映结构体运行状态，融合不同事件分类结果对结构工程工况进行评判和决策。利用基于深度学习的事件融合模型，采用数据增强方法解决训练样本少的问题，动态更新模型参数，辅助结构工程运行工况评判。
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