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公开(公告)号：CN108764011B
公开(公告)日：2021-05-18
申请号：CN201810253398.8
申请日：2018-03-26
Applicant: 青岛科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于图形化交互关系建模的组群识别方法，所述方法包括下述过程：识别并跟踪人体目标；构建以多粒度信息融合模型表征的人体目标底层特征基础模型；基于基础模型进行深度学习，获得底层特征深度学习模型；基于底层特征基础模型和底层特征深度学习模型构建人体目标交互关系；基于交互关系识别组群的构成，并分析其群体行为属性。应用本发明，能够解决现有组群识别方法建立交互关系考虑的因素少而导致组群识别精度低、易产生误判等的技术问题。
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公开(公告)号：CN111860504A
公开(公告)日：2020-10-30
申请号：CN202010698618.5
申请日：2020-07-20
Applicant: 青岛科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的多目标跟踪方法及装置，所述方法包括：将视频帧序列输入到残差网络中;将残差网络至少一个底层的输出特征与该网络最后一层的输出特征融合,输出残差网络融合特征图;获得与当前视频帧相邻的前两视频帧对应的注意力图;利用注意力图对当前视频帧的所述残差网络融合特征图作加权,输出空间增强特征图;将空间增强特征图输入到LSTMs网络中,输出时空增强特征图;将时空增强特征图输入到RPN网络中,输出带有区域建议的特征图;将带有区域建议的特征图分别输入到目标检测器和数据关联头,输出目标检测结果和预测关联矢量;基于目标检测结果和关联矢量进行目标跟踪。应用本发明，能提高目标检测与跟踪的精确度。
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公开(公告)号：CN104794449B
公开(公告)日：2017-11-28
申请号：CN201510205677.3
申请日：2015-04-27
Applicant: 青岛科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于人体HOG特征的步态能量图获取方法及身份识别方法。基于人体HOG特征的步态能量图获取方法包括：从人体步态视频图像序列中的每帧图像中提取人体侧像图；将人体侧像图模板化；利用设定的根窗口和部位窗口从模板化侧像图中分别检测出人体轮廓和人体部位，并标记部位窗口相对于根窗口的位置；计算每帧模板化侧像图中人体轮廓的HOG特征描述符和人体部位的HOG特征描述符；获得人体轮廓HOG特征的步态能量图、人体部位HOG特征的步态能量图及部位窗口相对于根窗口的总位置，并组合起来，构建HOG步态能量图特征向量，从而获取基于人体HOG特征的步态能量图。应用本发明，可以解决现有步态能量图不能完整反映人体行走特征的问题、进而导致人体识别不准确的问题。
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公开(公告)号：CN103310233B
公开(公告)日：2016-03-23
申请号：CN201310268884.4
申请日：2013-06-28
Applicant: 青岛科技大学
IPC: G06K9/64
Abstract: 本发明公开了一种同类行为多视图间相似度挖掘方法及行为识别方法，所述行为识别方法基于所述相似度挖掘方法。所述相似度挖掘方法包括：对同类行为不同视图的视频流逐帧计算每帧灰度图像中每个像素点的Hessian矩阵响应的步骤；根据矩阵响应确定特征点的步骤；构建特征点的时空特征描述符、降维后获得姿态描述向量的步骤；以姿态描述向量为底层特征，计算相似度递归图矩阵的步骤；根据递归图矩阵获得递归性描述符的步骤以及对递归性描述符聚类的步骤。本发明通过时空特征点方法实现姿态建模，并通过递归图挖掘多视图间的递归相似度，避免了依赖于背景分割而容易导致人体姿态失真的问题，提高了相似度挖掘的精度及行为识别的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN104794449A
公开(公告)日：2015-07-22
申请号：CN201510205677.3
申请日：2015-04-27
Applicant: 青岛科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于人体HOG特征的步态能量图获取方法及身份识别方法。基于人体HOG特征的步态能量图获取方法包括：从人体步态视频图像序列中的每帧图像中提取人体侧像图；将人体侧像图模板化；利用设定的根窗口和部位窗口从模板化侧像图中分别检测出人体轮廓和人体部位，并标记部位窗口相对于根窗口的位置；计算每帧模板化侧像图中人体轮廓的HOG特征描述符和人体部位的HOG特征描述符；获得人体轮廓HOG特征的步态能量图、人体部位HOG特征的步态能量图及部位窗口相对于根窗口的总位置，并组合起来，构建HOG步态能量图特征向量，从而获取基于人体HOG特征的步态能量图。应用本发明，可以解决现有步态能量图不能完整反映人体行走特征的问题、进而导致人体识别不准确的问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN104392223A
公开(公告)日：2015-03-04
申请号：CN201410734845.3
申请日：2014-12-05
Applicant: 青岛科技大学
CPC classification number: G06K9/00342 , G06K9/4642 , G06K9/6269
Abstract: 本发明公开了一种二维视频图像中的人体姿态识别方法，包括下述步骤：将原始视频图像按照尺度大小进行分组；对每组图像计算一个指定尺度的采样图像，并对该采样图像计算HOG；以每组内的一个采样图像的HOG预测计算组内其它指定尺度采样图像对应的HOG；根据所得的多尺度HOG，结合训练好的SVM分类器检测所述原始视频图像中不同尺度下的人体目标区域；采用训练好的随机森林分类器将检测的人体目标区域的像素进行分类，确定所述人体目标区域中的肢体部位区域；将各肢体部位连接形成人体轮廓，实现人体姿态识别。应用本发明的方法，在不降低检测精度的基础上，加速了多尺度底层特征的计算速度，提高了姿态识别速度和精度。
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公开(公告)号：CN103235944A
公开(公告)日：2013-08-07
申请号：CN201310178080.5
申请日：2013-05-15
Applicant: 青岛科技大学
Abstract: 本发明公开了一种人群流分割方法及人群流异常行为识别方法，所述人群流分割方法包括下述步骤：获取视频流，计算视频流中每一视频帧内运动粒子的二维速度场；根据二维速度场及流体力学中的脉线计算方法获得视频帧中的所有脉线及每条脉线的倾向流，将脉线及倾向流作为所述视频帧中人群流的底层特征；采用聚类算法对脉线及倾向流进行聚类，形成若干子人群流，实现人群流的分割。基于人群流分割方法对人群流分割之后，可以对分割后的子人群流进行异常行为识别。本发明在对人群流进行分割时，将人群流作为特殊的流体，采用脉线和倾向流作为人群流的底层特征作为聚类基础，实现人群流的分割，提高了人群流分割的精确度。
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公开(公告)号：CN102509089B
公开(公告)日：2013-06-19
申请号：CN201110386107.0
申请日：2011-11-29
Applicant: 青岛科技大学
Abstract: 本发明公开了一种逐行扫描识别斑马线及测量斑马线距离的方法，所述识别斑马线的方法包括下述步骤：构建包括奇小波函数和偶小波函数在内的小波函数模板；逐行扫描待检测图像，将每扫描行中所有像素点的灰度值向量分别与奇小波函数和偶小波函数作卷积运算；定义响应函数公式，并根据公式计算扫描行中所有像素点对应的响应函数向量；根据响应函数值及设定阈值识别斑马线。在识别出斑马线之后，通过预先对成像设备所成图像与成像设备距离进行标定，可以获得首次检测到斑马线的扫描行距离成像设备的距离，从而实现对斑马线距离的测量。本发明利用小波模板对图像采取逐行扫描来识别斑马线，斑马线识别抗干扰能力强，识别精度高，识别速度快。
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公开(公告)号：CN215376627U
公开(公告)日：2021-12-31
申请号：CN202121596697.5
申请日：2021-07-14
Applicant: 青岛科技大学 , 青岛数基科技有限公司
Abstract: 本实用新型涉及教学技术领域，具体是基于数字孪生的智能装配实训教学平台，包括工作桌面和两组固定架，所述工作桌面顶部外壁开设有两个开口，且开口的内壁和位于相对一侧的固定架上安装有一个电动传送带，电动传送带外壁安装有等距离分布的第一限位框架，所述工作桌面顶部设置有两个移动机构，且工作桌面一端外壁设置有两个限位机构，工作桌面顶部外壁一端设置有挤压机构；挤压机构包括固定在工作桌面顶部外壁一端的安装架，本实用新型能够通过设置在安装架上的弧形板和摄像头，能够对工作人员的操作过程进行录制，并将图像显示在显示屏上，方便更多的学生进行查看学习，提高了教学的受众范围。
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公开(公告)号：CN215181702U
公开(公告)日：2021-12-14
申请号：CN202121596693.7
申请日：2021-07-14
Applicant: 青岛科技大学 , 青岛数基科技有限公司
Abstract: 本实用新型涉及显示设备技术领域，具体是一种融合数字孪生的制造执行可视化显示设备，包括壳体，所述壳体外壁的一边安装有放置架，所述放置架外壁的一边设置有螺旋管，所述螺旋管的外侧壁安装有多个等距离分布的散热片。本实用新型能够控制电动伸缩杆，调节显示器的高度，然后控制第三伺服电机，转动显示器，直至转动到所要调节的位置，然后控制第一伺服电机调节显示器与水平面形成夹角，进行角度调节，当设备进行工作的时候，循环泵使水在水冷板、螺旋管和水冷塔三者之间进行循环，强制将显示器工作的时候产生的热量带走，当带走的热量的水进入到螺旋管的时候，螺旋管的水热量传递给散热片，扩大散热面积。
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