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公开(公告)号：CN118366134A
公开(公告)日：2024-07-19
申请号：CN202410512863.0
申请日：2024-04-26
申请人： 同济大学
IPC分类号： G06V20/59 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06V20/40 , G06V10/774 , G06V10/776 , G06V10/764 , G06V40/16 , G06N3/045 , G06N5/04 , G06T5/70
摘要： 本发明涉及图像检测领域，尤其是涉及一种基于CT‑Net模型的驾驶员疲劳检测方法，包括以下步骤：对车载驾驶员行为监管视频进行预处理，在视频帧图像上提取以驾驶员为中心的核心区域；使用数据增强技术；对CLIP模型进行微调提取驾驶员的面部及行为特征；对CLIP模型提取的图像特征进行实例正则化后使用Transformer网络捕捉驾驶员面部及行为特征的时序规律，提取出驾驶员长时间疲劳行为特征；最后通过一层全连接神经网络输出疲劳等级。与现有技术相比，本发明采用的CT‑Net模型不仅在复杂的交通环境中依然能够准确检测驾驶员的疲劳等级，具有较高的准确率和较广的普适性，也能输出文本描述对驾驶员的行为进行更加详细的语义解读。
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公开(公告)号：CN117315061A
公开(公告)日：2023-12-29
申请号：CN202311064632.X
申请日：2023-08-23
申请人： 同济大学
IPC分类号： G06T11/00 , G06F21/60 , G06F21/62 , G06N20/00 , G06N3/0464
摘要： 本发明提供了一种面向事件相机的任务系统，具有这样的特征，包括：数据加密端和数据云端，其中，数据加密端包括体素网格模块、隐私增强模块和体素过滤模块，体素网格模块用于对事件流数据进行时空体素网格编码，得到体素网格数据，隐私增强模块包含最终隐私增强模型，用于将体素网格数据输入最终隐私增强模型，得到隐私增强体素网格数据，体素过滤模块用于对隐私增强体素网格数据依次进行过滤操作和拆分操作，得到隐私增强事件流数据并将其上传至数据云端。总之，本方法能够很好地兼顾事件相机数据的隐私与下游识别任务的准确率。
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公开(公告)号：CN118963721A
公开(公告)日：2024-11-15
申请号：CN202411010842.5
申请日：2024-07-26
申请人： 同济大学
摘要： 本发明涉及一种面向实时协同编程环境的基于请求‑邀请‑批准的语义冲突预防方法，该方法包括以下步骤：选取实时协同编程环境下的权限转移模式，所述权限转移模式包括交换模式和共享模式；选取请求操作或邀请操作，以向拥有指定代码区域编辑权限方发出请求或作为拥有指定代码区域编辑权限方向协作者发出邀请，获得或授予指定代码区域的编辑权限，实现更加灵活的语义冲突预防。与现有技术相比，本发明具有支持更加高效和直观的实时协作、更大的灵活性、更好地平衡语义冲突预防和实时协作自由度等优点。
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公开(公告)号：CN118939306A
公开(公告)日：2024-11-12
申请号：CN202411016981.9
申请日：2024-07-29
申请人： 同济大学
IPC分类号： G06F8/71 , G06Q10/101
摘要： 本发明涉及一种适用于实时协同编程环境的临时无错工作区构建方法，包括以下步骤：在实时协同编程环境中，将实时协作参与者共同编辑的源代码文件作为最新工作版本存储于基础仓库中；将最新无语法错误的源代码文件作为最新无错版本存储于影子仓库中，根据上述两版本的差异更新文件差异表；获取任意一位实时协作参与者请求指令，使其退出协同模式，进入静默模式，根据文件差异表生成临时无错工作区，支持其开展独立的编译与调试工作；独立工作完成后，使其退出静默模式，进入协同模式，继续开展协同编程。与现有技术相比，本发明具有满足实时协同编程过程中独立编译与调试代码的需求的优点，以及配套的源代码无错版本识别与维护等技术特性。
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公开(公告)号：CN118734931A
公开(公告)日：2024-10-01
申请号：CN202410859479.8
申请日：2024-06-28
申请人： 同济大学
IPC分类号： G06N3/094 , G06N3/096 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06F18/214 , G06F18/22 , G06F18/241 , G06V10/774 , G06V10/74 , G06V10/764 , G06V10/82
摘要： 本发明涉及一种集成对抗攻击驱动的模型鲁棒性提升方法，包括以下步骤：获取自然样本，采用不同对抗攻击算法生成对抗样本，计算对抗样本之间的相似度，并进一步计算对抗攻击算法之间的相似度；根据所述对抗攻击算法之间的相似度，采用基于多样性优先集成策略构造融合白盒攻击和黑盒攻击的集成对抗攻击算法集；基于所述集成对抗攻击算法集，采用集成攻击算法进行对抗训练，并依据最大损失策略构造对抗损失函数，经过迭代训练得到鲁棒模型。与现有技术相比，本发明具有增强模型鲁棒性，使模型具备防御各类攻击的能力等优点。
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公开(公告)号：CN118963816A
公开(公告)日：2024-11-15
申请号：CN202411023150.4
申请日：2024-07-29
申请人： 同济大学
IPC分类号： G06F8/71
摘要： 本发明涉及一种实时协同编程环境与版本控制系统的集成方法，包括以下步骤：在某次实时协同编程结束后，获取编辑操作列表和差异列表，所述编辑操作列表包含本次实时协同编程过程中所有的编辑操作，所述差异列表通过Git Diff算法根据本次实时协同编程结束前后源代码的差异生成；借助染色算法，向版本控制系统推送一系列提交，每个提交仅包含一个协作者的信息及其执行的原子化的代码编辑操作，其中，通过染色算法生成的一系列提交所代表的源代码变更情况与所述差异列表反映的实时协同编程结束前后源代码的差异相一致。与现有技术相比，本发明可以在提高软件开发效率的同时，保障代码变更追踪的完整性和准确性。
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