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公开(公告)号：CN118349985B
公开(公告)日：2024-08-27
申请号：CN202410765642.4
申请日：2024-06-14
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明提出一种基于对比学习和多模态生物特征的身份识别方法，属于人工智能算法领域。所述包括如下步骤：步骤S21：采集多模态生物特征数据；步骤S22：对采集的多模态生物特征数据进行预处理；步骤S23：将经过预处理的多模态数据送入预训练好的姿态分类模型对传感器数据和触屏数据标识姿态标签；步骤S24：将经过预处理的多模态数据送入训练好的Siamese神经网络模型进行特征提取及降维；步骤S25：提取融合特征；步骤S26：计算相似度；步骤S27：根据相似度计算结果对用户身份进行识别。本发明通过对比学习以及多模态数据的综合利用能够提高身份识别的准确性和稳定性；在身份识别过程中减少误识率和漏识率；同时保护用户隐私，优化用户体验。
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公开(公告)号：CN110135227B
公开(公告)日：2022-06-03
申请号：CN201810136661.5
申请日：2018-02-09
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明涉及一种基于机器学习的激光点云室外场景自动分割方法，包括：将数据库中每一类体素数据按大致相同的比例提取出来并存储至训练集和验证集并将所有数据压缩；再将压缩后的训练数据集和验证集导入三维卷积神经网络中进行运算，从而提取各类地物的特征向量；通过每一类地物的特征向量与实际值之间代价函数来反馈调节深度神经网络的权重值，反复迭代直到代价函数小于设定阈值为止，然后可以得到一个存储着最优权重值的模型；然后利用空间信息和深度信息使用邻域算法做优化处理，这样既可以将去掉的体素点也做好分类，又能优化之前粗分类结果，从而实现细分类，并大大提高了场景分割的准确性和效率。
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公开(公告)号：CN113688680A
公开(公告)日：2021-11-23
申请号：CN202110831447.3
申请日：2021-07-22
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种智能识别与追踪系统，该系统通过摄像头捕获指定场景下的图像信息，接收来自用户的人物框选，识别框选的人物目标，并对后续视频流逐帧处理，根据偏移信息控制电机带动摄像头转动，使框选中的目标追踪人物始终处于画面中央。本发明解决了现有技术中消耗大量人力和物力完成舞台直拍所带来的问题；并且该追踪系统可以实时使用，平均帧速率大约为15fps，适用于指定场景下的指定目标人物的识别与追踪。本发明在基于MTCNN模型和FaceNet模型完成人脸识别的基础上，通过使用追踪器和串口通信的方法，控制摄像头跟随目标追踪人物移动，实现了对指定人物目标的识别与实时追踪。
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公开(公告)号：CN112037745A
公开(公告)日：2020-12-04
申请号：CN202010946590.2
申请日：2020-09-10
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于神经网络模型的音乐创作系统，涉及音乐及计算机信息处理领域。该系统包括服务器和设置于个人电脑终端的Web客户端，相较于Magenta开源项目，本发明利用web客户端和服务器提供给用户可视化界面，用户不用下载脚本文件和搭建脚本环境即可使用神经网络模型进行音乐创作，方便非相关专业的人员体验前沿的技术；相较于其他利用Magenta开源项目开发的web应用，本系统集成了Magenta全部而非某个或几个与音乐创作有关的神经网络模型，并附有详细的介绍和使用说明，用户可以对这些模型有更清晰的对比和认识。
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公开(公告)号：CN109820524B
公开(公告)日：2020-08-11
申请号：CN201910221972.6
申请日：2019-03-22
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明提供了一种基于FPGA的自闭症眼动特征采集与分类可穿戴系统，首先给出了该可穿戴系统的结构，包括可拆卸式眼镜框架、夹片组、数据采集模块、数据分类模块、结果显示模块、电源模块以及内部导线几个部件，并给出了上述各部件之间的连接关系以及作用，通过使用简单的可穿戴式系统和移动终端快速采集自闭症眼动特征，并由此进行自闭症分类，移动终端中的客户端实时显示分类结果。本发明提供的可穿戴系统可有效降低被测者对传统医学仪器的抵触心理，并且该可穿戴式仪器轻便简洁，通用性强，采用FPGA作为处理平台，使得数据处理效果好、工作性能高。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107424647B
公开(公告)日：2020-08-04
申请号：CN201710654940.6
申请日：2017-08-03
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开一种基于忆阻器的语音存储与分类系统，涉及电子技术中的数字音频信息存储与分类领域，包括依次连接的拾音模块、放大模块、忆阻型滤波模块、A/D转换模块、控制模块和基于忆阻器交叉阵列的存储模块，控制模块还连接有语音分类模块，语音分类模块为基于忆阻器的神经网络，所述神经网络的神经元的硬件电路为忆阻桥神经元电路。
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公开(公告)号：CN111339858A
公开(公告)日：2020-06-26
申请号：CN202010096021.3
申请日：2020-02-17
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明提供了一种基于神经网络的油气管道标志物识别方法，该方法包括步骤：构建模型，获取训练集、验证集和测试集，经过训练得到最优模型，采用测试集进行测试，得到检测结果并计算检测精度。本发明使用参数少的Mobilenet作为基础网络，在多尺度特征映射上直接回归的SSD算法作为目标检测算法，实现了多尺度的目标检测，且检测模型小、检测速度快，使检测模型部署在移动端，对油气管道的标志物进行实时检测；并通过CBAM注意力机制从全局和局部范围突出标志物的显著特征，获得更好的检测效果；同时注意力机制嵌入在基础网络的每层后面，可以从第一层逐层增强特征表达能力，有效剔除干扰信息，提高检测精度。
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公开(公告)号：CN108922617A
公开(公告)日：2018-11-30
申请号：CN201810670529.2
申请日：2018-06-26
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明涉及信息技术领域，尤其涉及数据分析领域，具体为一种基于神经网络的自闭症辅助诊断方法。本发明通过将采用三层结构的BP神经网络作为分类器，引入到自闭症的分析诊断过程中。利用BP神经网络的特性对获取到的被观察者眼球凝视行为分析。降低了对诊断结论人员的专业要求，且效率高。
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公开(公告)号：CN103280114A
公开(公告)日：2013-09-04
申请号：CN201310253003.1
申请日：2013-06-24
Applicant: 电子科技大学
IPC: G08G1/08
Abstract: 本发明公开了一种基于BP-PSO模糊神经网络的信号灯智能控制方法，首先选择三个交通拥堵度、本相位的红灯等待时间作为输入参数，选择绿灯延长时间、本相位优先权作为输出参数。并制定输入输出参数的隶属度、模糊控制规则。其次按照模糊控制的三个步骤对输入的交通参数进行处理以获取绿灯延长时间和各相位的优先级，选择优先级高的相位赋予通行权，并根据获得的绿灯延长时间来动态的调节绿灯相位时间。本发明实现了信号灯智能控制，提高道路通行率，减轻了交通拥堵。将模糊控制和神经网络结合起来用于智能控制，提高了控制精度，改善了智能算法的控制效果。特别的，通过BP-PSO算法训练神经网络，提高了神经网络的收敛速度和泛化能力。
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公开(公告)号：CN119555051A
公开(公告)日：2025-03-04
申请号：CN202510115533.2
申请日：2025-01-24
Applicant: 电子科技大学
IPC: G01C21/00
Abstract: 本发明提供了一种辅助视障人群的并行注意力聚合高精地图构建方法，首先通过多摄像头或多传感器设备采集交通环境的多视角、多尺度数据；利用多尺度特征融合网络EDS集成不同视角的数据特征，增强对复杂场景的语义理解；然后通过并行注意力聚合模块PAAM生成精确的空间位置注意力特征，并结合多尺度上下文信息，提升特征聚合效果和语义分割性能；接着利用多分辨率特征聚合模块MRFA优化多尺度特征，确保高精度语义地图的空间一致性和实时性；最后将生成的语义地图应用于视障人群的实时导航系统。本发明显著提高了复杂交通环境下的语义理解和实时地图构建能力，为视障人群的出行提供了安全、精准的导航辅助。
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