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公开(公告)号：CN114662588A
公开(公告)日：2022-06-24
申请号：CN202210278104.3
申请日：2022-03-21
申请人： 合肥工业大学
摘要： 本发明提供一种自动更新模型的方法、系统、设备及存储介质，属于模型更新技术领域。自动更新模型的方法包括：获得样本数据集；将样本数据集中的若干个样本数据输入神经网络模型训练，生成旧数据集；若样本数据集中未训练的样本数据数量大于或等于样本数量阈值a，选择a个样本数据作为新数据集输入至神经网络模型获得训练结果；根据训练结果对新数据集进行划分，获得可信数据集；将可信数据集与旧数据集按照预设组合规则进行组合，得到复合数据集，并将复合数据集输入至神经网络模型，更新神经网络模型；将复合数据集作为旧数据集，继续训练未训练的样本数据，自动更新网络模型。解决了模型更新步骤繁琐，更新效率底下，易造成概念偏移的问题。
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公开(公告)号：CN114817670A
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN202210526452.8
申请日：2022-05-16
申请人： 合肥工业大学
IPC分类号： G06F16/906 , G06F16/901 , G06F16/2455 , G06V40/20 , G06V10/764 , G06V10/74 , G06V10/82 , G06K9/62 , G06N3/04
摘要： 本发明提供一种基于场景图的行为判定方法、系统、设备及存储介质，属于行为判定技术领域。基于场景图的行为判定方法包括：获取待判定的场景图片序列；提取场景图片序列中各场景图片的特征信息和序列信息，构建场景图；提取当前场景中预设的具体规则的多个关键词，获得与关键词相匹配的多个结点；提取与关键词相匹配的每个结点对应的边的信息；将所述边的信息与结点结合后，计算与所述具体规则中各规则的相似度，对行为进行判定。解决了由人工识别具体行为工作量大，成本高的问题。
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公开(公告)号：CN114821111A
公开(公告)日：2022-07-29
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 , G06N3/08 , G06N3/04 , G06K9/62 , G06K9/00 , G06V10/82
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：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：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：CN114662588B
公开(公告)日：2023-11-07
申请号：CN202210278104.3
申请日：2022-03-21
申请人： 合肥工业大学
IPC分类号： G06N3/08 , G06F18/214
摘要： 本发明提供一种自动更新模型的方法、系统、设备及存储介质，属于模型更新技术领域。自动更新模型的方法包括：获得样本数据集；将样本数据集中的若干个样本数据输入神经网络模型训练，生成旧数据集；若样本数据集中未训练的样本数据数量大于或等于样本数量阈值a，选择a个样本数据作为新数据集输入至神经网络模型获得训练结果；根据训练结果对新数据集进行划分，获得可信数据集；将可信数据集与旧数据集按照预设组合规则进行组合，得到复合数据集，并将复合数据集输入至神经网络模型，更新神经网络模型；将复合数据集作为旧数据集，继续训练未训练的样本数据，自动更新网络模型。解决了模型更新步骤繁琐，更新效率低下，易造成概念偏移的问题。
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公开(公告)号：CN115203425A
公开(公告)日：2022-10-18
申请号：CN202210409533.X
申请日：2022-04-19
申请人： 合肥工业大学
摘要： 本发明的一种分阶段的领域知识图谱扩充方法及存储介质，包括：获取电力领域设备日常巡检数据并预处理；然后基于预处理后的语料文本，采用远程监督扩展标注数据集，并通过数据分割器将数据集划分为正负样本；接着利用结合注意力机制的神经网络模型获取待扩充的预测三元组数据；通过相似度匹配算法去除超过阈值的预测三元组，剩余三元组通过局部定位器找到对应局域图结构；然后通过属性判别器判定待扩充三元组的真假，将属性值为真的三元组放入预测三元组候选域；构建电力领域知识图谱扩充模型并训练；通过训练后的电力领域知识图谱扩充模型获得完备的领域知识图谱。本发明能够有效解决电力领域知识图谱的数据稀疏性问题，提高领域知识图的完备性。
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公开(公告)号：CN114693623A
公开(公告)日：2022-07-01
申请号：CN202210288569.7
申请日：2022-03-23
申请人： 合肥工业大学
IPC分类号： G06T7/00 , G06N3/08 , G06N3/04 , H04L67/01 , H04L67/1001 , H04L67/133 , G06V10/44 , G06V10/82
摘要： 本发明公开了产品缺陷检测领域的一种工业流水作业产品的缺陷检测方法和系统、存储介质，方法包括步骤如下：S100：以流水线作为客户端，客户端与服务端之间利用分布式流处理方法进行实时通信以及数据处理；S200：采集流水线上产品的图像，结合客户端返回的信息，顺序调用检测算法提取产品图像中的特征进行检测识别；S300：根据检测识别结果，在可视自更新界面上实时显示产品信息。本发明不仅提高了流水线产品生产的效率，而且将数据资源转化为知识资产用于产品缺陷检测，降低了监管、运维的成本，集成了多个系统模块，提高了系统模块的重用性，增强了对产品缺陷检测的准确性和灵活性。
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公开(公告)号：CN114627424A
公开(公告)日：2022-06-14
申请号：CN202210305445.5
申请日：2022-03-25
申请人： 合肥工业大学
摘要： 本发明提供基于视角转化的步态识别方法和系统，首先获取多个行人监控设备获取的监控视频，处理得到行人步态数据集并划分训练集和测试集；利用GaitGAN网络训练通过任意视角生成特定视角图像的视角转换模型和判别生成视角图像正确性的判别器，然后将测试集输入视角转换模型中，得到目标视角下的步态能量图集；获取视角转换模型生成的图像并进行预处理得到像素图像，将像素图像送入基准步态特征提取模型得到特征向量与行人预测向量计算总损失，使用梯度下降算法优化模型参数得到训练好的步态特征提取模型。本发明实现了行人跟踪的自动化，采用生成对抗网络将行人步态能量图转换至步态特征最明显的90°视角，使得步态识别准确度更高。
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