公开(公告)号：CN113029624B

公开(公告)日：2022-04-22

申请号：CN202110237392.3

申请日：2021-03-04

申请人： 上海交通大学宁波人工智能研究院

发明人： 卢海滨 ,  高蕾 ,  杨根科 ,  褚健 ,  王宏武

IPC分类号： G01M99/00

摘要： 本发明公开了一种水泥生料粉磨过程的故障检测方法，涉及水泥生产过程故障检测技术领域，包括步骤S100、水泥生料粉磨数据采集；步骤S200、数据预处理；步骤S300、数据再平衡；步骤S400、MLR多元逻辑回归；步骤S500、EWMA指数移动加权平均处理，得到MLR‑EWMA数学模型；步骤S600、故障识别。本发明直接利用生料粉磨过程产生的数据，对过程进行检测，识别不同故障的发生，提高了生料磨故障检测的准确性。

公开(公告)号：CN114355980A

公开(公告)日：2022-04-15

申请号：CN202210011567.3

申请日：2022-01-06

申请人： 上海交通大学宁波人工智能研究院

发明人： 朱光耀 ,  王成光 ,  杨根科 ,  褚健 ,  王宏武

IPC分类号： G05D1/10

摘要： 本发明公开了一种基于深度强化学习的四旋翼无人机自主导航方法与系统，涉及四旋翼无人机和深度强化学习领域，方法包括以下步骤：步骤1、构建DDPG网络模型，并使用2D‑GA算法来训练DDPG网络模型；步骤2、获得四旋翼无人机的位姿并建立ESDF地图；步骤3、在ESDF地图上，用路径搜索算法得到离散路径点序列；步骤4、将位姿向量、ESDF地图矩阵、离散路径点向量并行输入特征提取网络，并将提取的若干特征拼接成一个组合特征输入到DDPG网络模型中，输出动作a；步骤5、控制模块将动作a转化成四旋翼无人机的四个电机的转速并执行；步骤6、在执行完动作a之后，根据奖励函数计算奖励r，判断是否到达目的地；如果没有到达目的地，则重复步骤2到步骤6。

公开(公告)号：CN114140418A

公开(公告)日：2022-03-04

申请号：CN202111418398.7

申请日：2021-11-26

申请人： 上海交通大学宁波人工智能研究院

发明人： 孙景慷 ,  张克勤 ,  裘焱枫 ,  杨根科 ,  褚健

IPC分类号： G06T7/00 ,  G06T7/10 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06T5/50

摘要： 本发明公开了一种基于RGB图像和深度图像的七自由度抓取姿势检测方法，涉及计算机视觉领域，包括：步骤1、将深度图像转换为点云数据并投影得到三通道图像X‑Y‑Z图像；步骤2、使用ResNet‑50对RGB图像和X‑Y‑Z图像的信息进行编码，得到目标分割结果和可行抓取语义分割结果；步骤3、对深度图像进行补全，得到密集点云；步骤4、利用可行抓取点和密集点云，计算可行抓取点的法向量和两个主曲率方向，构成抓取坐标系；步骤5、对可行抓取点的抓取深度和抓取宽度进行采样，生成若干抓取候选，每个抓取候选对应一个抓取闭合区域；步骤6、将抓取闭合区域内的点输入PointNet中，过滤抓取候选，得到最终的抓取姿势集合；步骤7、将抓取候选投影到目标上，生成最终的抓取姿势。

公开(公告)号：CN113593185A

公开(公告)日：2021-11-02

申请号：CN202110874202.9

申请日：2021-07-30

申请人： 上海交通大学宁波人工智能研究院

发明人： 康霄 ,  郭逸 ,  杨根科 ,  褚健

IPC分类号： G08B21/06 ,  G08C17/02 ,  A61B5/00 ,  A61B5/0205

摘要： 本发明公开了一种非接触式的办公人员疲劳检测系统，涉及人体疲劳检测技术领域，包括无线信号发射模块，无线信号接收模块，边缘计算模块，警报模块；无线信号发射模块独立设置，无线信号接收模块和边缘计算模块通过线缆连接，边缘计算模块与警报模块通过线缆连接。本发明还公开了一种非接触式的办公人员疲劳检测方法，步骤S100、准备工作；步骤S200、发射无线信号；步骤S300、接收无线信号；步骤S400、处理无线信号；步骤S500，报警。本发明解决了基于接触式测量的疲劳检测方式带来的问题，降低了成本，避免了不必要的负担和不便。

公开(公告)号：CN112603758A

公开(公告)日：2021-04-06

申请号：CN202011518714.3

申请日：2020-12-21

申请人： 上海交通大学宁波人工智能研究院

发明人： 许留凯 ,  张克勤 ,  杨根科 ,  褚健 ,  王宏武 ,  徐兆红

IPC分类号： A61H1/02 ,  A61H3/00 ,  G06K9/00 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04

摘要： 本发明公开了一种基于sEMG与IMU信息融合的手势识别方法，涉及生物信号识别和深度学习技术领域，包括S100、手势离散动作划分；S200、多通道sEMG与IMU信号采集；S300、sEMG信号滤波去噪预处理；S400、sEMG图像化处理；S500、IMU多轴数据图像化表示；S600、sEMG多通道灰度图与IMU多轴数据灰度图融合；S700、分类器训练。本发明选用对二维图像处理性能非常好的卷积神经网络结构进行特征学习和分类训练，使得手势动作识别准确率和特征提取处理效率更高。

公开(公告)号：CN118747521A

公开(公告)日：2024-10-08

申请号：CN202410733306.1

申请日：2024-06-06

申请人： 上海交通大学宁波人工智能研究院

发明人： 赵文豪 ,  段飞 ,  杨根科 ,  褚健

IPC分类号： G06N3/0985 ,  G06N3/084 ,  G06N3/04 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82

摘要： 本发明公开了一种面向微控制器的轻量化模型设计方法，涉及人工智能和深度学习技术领域，包括：S100、获取数据集；S200、划分数据集；S300、设置搜索参数；S400、组建超模型；S500、设置训练参数；S600、训练超模型；S700、优化子模型；S800、部署模型。本发明实现了设计过程自动化，降低了搜索过程的人工成本，大大节省了模型设计的时间成本。

公开(公告)号：CN113744722B

公开(公告)日：2024-08-23

申请号：CN202111066814.1

申请日：2021-09-13

申请人： 上海交通大学宁波人工智能研究院

发明人： 舒洪玉 ,  郭逸 ,  褚健 ,  杨根科 ,  黄浩晖 ,  王宏武 ,  刘韦韬

IPC分类号： G10L15/02 ,  G10L15/16 ,  G10L15/26

摘要： 本发明公开了一种用于有限句库的离线语音识别匹配装置与方法，涉及语音识别技术领域，所述装置包括：预处理模块，对语音信号进行预处理操作；特征提取模块，连接预处理模块，对语音信号进行特征提取，得到语音信号的特征，包括语谱图和MFCC特征；神经网络模块，连接特征提取模块，将语音信号的语谱图作为神经网络的输入，得到语音信号中包含的拼音序列；指令匹配模块，连接神经网络模块，将神经网络模块识别出的拼音序列和已预存储的标准指令集中各条指令的拼音序列进行差异度计算，匹配出与语音信号的差异度最小的指令拼音序列；若差异度小于或等于指令差异阈值，则以指令拼音序列所对应的指令文本作为结果文本输出。

公开(公告)号：CN118468725A

公开(公告)日：2024-08-09

申请号：CN202410691870.1

申请日：2024-05-30

申请人： 上海交通大学宁波人工智能研究院

发明人： 任志聪 ,  段飞 ,  杨根科 ,  褚健

IPC分类号： G06F30/27 ,  G06N3/045 ,  G06N3/042 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/049 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/08 ,  G06F119/04

摘要： 本发明公开了一种感知全局信息的多机电设备剩余可用寿命预测方法，涉及机电设备预测性维护领域，所述方法包括以下步骤：步骤1、构建机电系统的信息采集图；步骤2、构建时间‑空间图卷积模型；步骤3、借助非对称损失函数训练所述时间‑空间图卷积模型；步骤4、将所述时间‑空间图卷积模型用于多机电设备的剩余可用寿命预测。本发明所提供的技术方案可以降低预测方法的实施难度和部署成本，并在提取系统全局信息的基础上，融合空间相关性和时间相关性，实现机电设备的剩余可用寿命的预测，并同时预测多个机电设备的剩余可用寿命，从而提高预测模型的性能。

公开(公告)号：CN117975525A

公开(公告)日：2024-05-03

申请号：CN202311847024.6

申请日：2023-12-28

申请人： 上海交通大学宁波人工智能研究院

发明人： 陈志远 ,  杨根科 ,  褚健 ,  赵群飞

IPC分类号： G06V40/16 ,  G06V10/54 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06N3/088 ,  G06T17/00

摘要： 本发明公开了一种基于无监督的三维人脸模型的重建系统与方法，涉及计算机模式识别领域，所述系统包括：人脸及其关键点检测模块、粗人脸特征提取模块、粗人脸重建模块、正映射模块、UV位移图生成模块、UV可见掩膜预测模块、反映射模块和精细人脸模型重建模块。所述方法包括：步骤1、检测输入的真实人物照片，获取原始人脸图像I以及人脸关键点坐标；步骤2、采用VGG网络提取239维特征向量；步骤3、重建出粗糙的3D人脸模型；步骤4、生成UV位移图；步骤5、生成UV可见掩模，并将UV可见掩模与UV位移图的对应位置数字相乘，得到鲁棒的UV位移图，并重新映射回粗糙的3D人脸模型上，获得精细的3D人脸模型；实现自监督训练，并出最终的3D人脸模型。

公开(公告)号：CN117274497A

公开(公告)日：2023-12-22

申请号：CN202311336459.4

申请日：2023-10-13

申请人： 上海交通大学宁波人工智能研究院

发明人： 李伟杰 ,  宋昊临 ,  蒋敏 ,  杨根科 ,  褚健

IPC分类号： G06T17/00 ,  G06N3/0895 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0475 ,  G06N3/094

摘要： 本发明公开了一种单目图像三维人脸重建方法，涉及计算机图形学、计算机视觉和深度学习等领域，所述方法包括以下步骤：步骤1、收集与预处理正常人脸图片数据集；步骤2、基于所述正常人脸图片数据集搭建神经网络模型并进行弱监督训练；步骤3、构建与预处理非对称表情人脸图片数据集；步骤4、基于所述非对称表情人脸图片数据集对所述步骤2中训练好的所述神经网络模型进行微调，得到最终模型；步骤5、构建验证集并对所述步骤4中得到的所述最终模型进行效果验证；步骤6、在测试集上评估所述最终模型的性能；步骤7、使用所述最终模型。本发明提供的技术方案具有高精度、高泛化性、强鲁棒性，同时重建的三维人脸模型也具有正确的人脸纹理特征。