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公开(公告)号：CN118411653B
公开(公告)日：2024-09-06
申请号：CN202410869090.1
申请日：2024-07-01
Applicant: 西安电子科技大学广州研究院 , 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于单目标跟踪的半自动化视频图像标注方法及系统，该方法包括：构建视频帧图像数据集；通过ARTrack单目标跟踪算法对视频帧图像数据集进行跟踪处理，得到视频帧图像跟踪结果；根据预设误差范围，对视频帧图像跟踪结果进行修改标注处理，得到视频帧图像标注结果。通过使用本发明，能够实时对视频帧图像跟踪结果进行修正跟踪偏移，确保视频帧图像标注的连续性，提高了视频帧图像的标注效率以及准确率。本发明作为一种基于单目标跟踪的半自动化视频图像标注方法及系统，可广泛应用于视频图像标注技术领域。
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公开(公告)号：CN118429390A
公开(公告)日：2024-08-02
申请号：CN202410886045.7
申请日：2024-07-03
Applicant: 西安电子科技大学广州研究院 , 西安电子科技大学
IPC: G06T7/246 , G06N3/0499 , G06N3/088 , G06N3/094 , G06T7/269 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V20/40
Abstract: 本发明公开了基于图像合成和域对抗学习的自监督目标跟踪方法及系统，该方法包括：获取目标对象的图像并进行图像预处理，构建目标对象合成视频帧；基于目标对象合成视频帧对视觉目标跟踪器进行训练，得到训练后的视觉目标跟踪器；基于训练后的视觉目标跟踪器，对目标对象进行跟踪，得到目标对象跟踪结果。通过使用本发明，能够实现跟踪器在任何无标注视频上进行训练，进而减少图像跟踪过程中的干扰因素从而提高跟踪精度。本发明作为基于图像合成和域对抗学习的自监督目标跟踪方法及系统，可广泛应用于视觉目标跟踪技术领域。
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公开(公告)号：CN113894779B
公开(公告)日：2023-10-17
申请号：CN202111066753.9
申请日：2021-09-10
Applicant: 人工智能与数字经济广东省实验室(广州) , 西安电子科技大学广州研究院
IPC: B25J9/16 , G06F18/25 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种应用于机器人交互的多模态数据处理方法，其中方法包括获取目标视觉信息数据，并获取目标触觉信息数据；基于多模态数据融合模型对所述目标视觉信息数据和所述目标触觉信息数据进行融合处理，得到融合后的指令信息数据，其中，所述多模态数据融合模型通过对能够反映机器人动作指令的视觉信息样本数据和触觉信息样本数据进行训练得到；识别所述指令信息数据，输出所述指令信息数据至与所述指令信息数据相关联的机器人的动作构件中。本发明实施例提供的应用于机器人交互的多模态数据处理方法，通过对视觉数据和触觉数据进行多模态的融合，提高了数据处理的精度，推进了机器人的智能化进程。
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公开(公告)号：CN113239819B
公开(公告)日：2022-05-03
申请号：CN202110538744.9
申请日：2021-05-18
Applicant: 西安电子科技大学广州研究院
Abstract: 本发明公开了一种基于视角归一化的骨架行为识别方法，包括：对预先构建的生成对抗网络进行训练；其中，所述预先构建的生成对抗网络由生成子网络和判别子网络构成；对训练后的生成子网络和预先构建的行为分类子网络进行训练，获得训练后的骨架行为识别网络；获取待识别的人体骨架序列数据；将所述人体骨架序列数据输入至所述训练后的骨架行为识别网络中，获得行为识别结果。相应的，本发明还公开了一种基于视角归一化的骨架行为识别装置、计算机可读存储介质及电子设备。采用本发明的技术方案能够解决视角多样化导致的骨架表达类内差异性的问题，并且提高了行为识别的准确率。
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公开(公告)号：CN114408046A
公开(公告)日：2022-04-29
申请号：CN202210066024.1
申请日：2022-01-20
Applicant: 西安电子科技大学广州研究院
Abstract: 本发明涉及机器人技术领域，公开了一种轮式双足机器人，包括躯干，所述躯干的上端转动连接有头部，所述躯干的两侧转动连接有手臂，所述躯干的下端设有胯部，所述胯部的两端连接有腿部；所述头部的内部设有与医疗服务系统电讯连接的生命体征探测雷达；所述手臂包括依次连接的连接臂、大臂连杆、小臂连杆及机械手，所述连接臂的一端连接所述躯干，所述连接臂的另一端与所述大臂连杆之间转动连接，所述大臂连杆与所述小臂连杆之间、所述小臂连杆与所述机械手之间均转动连接；所述腿部包括相铰接的大腿及小腿，所述大腿的另一端转动连接所述胯部，所述小腿的另一端连接滚轮。本发明是一种具备医疗服务功能的家庭服务机器人。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113894779A
公开(公告)日：2022-01-07
申请号：CN202111066753.9
申请日：2021-09-10
Applicant: 人工智能与数字经济广东省实验室(广州) , 西安电子科技大学广州研究院
Abstract: 本发明公开了一种应用于机器人交互的多模态数据处理方法，其中方法包括获取目标视觉信息数据，并获取目标触觉信息数据；基于多模态数据融合模型对所述目标视觉信息数据和所述目标触觉信息数据进行融合处理，得到融合后的指令信息数据，其中，所述多模态数据融合模型通过对能够反映机器人动作指令的视觉信息样本数据和触觉信息样本数据进行训练得到；识别所述指令信息数据，输出所述指令信息数据至与所述指令信息数据相关联的机器人的动作构件中。本发明实施例提供的应用于机器人交互的多模态数据处理方法，通过对视觉数据和触觉数据进行多模态的融合，提高了数据处理的精度，推进了机器人的智能化进程。
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公开(公告)号：CN113239819A
公开(公告)日：2021-08-10
申请号：CN202110538744.9
申请日：2021-05-18
Applicant: 西安电子科技大学广州研究院
Abstract: 本发明公开了一种基于视角归一化的骨架行为识别方法，包括：对预先构建的生成对抗网络进行训练；其中，所述预先构建的生成对抗网络由生成子网络和判别子网络构成；对训练后的生成子网络和预先构建的行为分类子网络进行训练，获得训练后的骨架行为识别网络；获取待识别的人体骨架序列数据；将所述人体骨架序列数据输入至所述训练后的骨架行为识别网络中，获得行为识别结果。相应的，本发明还公开了一种基于视角归一化的骨架行为识别装置、计算机可读存储介质及电子设备。采用本发明的技术方案能够解决视角多样化导致的骨架表达类内差异性的问题，并且提高了行为识别的准确率。
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公开(公告)号：CN113173216A
公开(公告)日：2021-07-27
申请号：CN202110533283.6
申请日：2021-05-17
Applicant: 西安电子科技大学广州研究院
IPC: B62D57/028
Abstract: 本发明涉及机器人技术领域，公开了一种机器人的移动装置和机器人，机器人的移动装置包括机架以及安装在机架上的至少二个轮足式运动组件；每一轮足式运动组件均包括可折叠腿部和动力轮，可折叠腿部包括驱动装置、电机连接杆、辅助连接杆和足部连接杆，辅助连接杆的第一端与机架铰接，辅助连接杆的第二端与足部连接杆的第一端铰接，动力轮安装在足部连接杆的第二端；而驱动装置安装在机架上，驱动装置的输出端与电机连接杆的第一端连接，电机连接杆的第二端铰接在足部连接杆的两端之间的杆身上，驱动装置驱动电机连接杆、辅助连接杆、足部连接杆进行折叠或伸展，以使得机器人的移动装置能够改变自身高度，具有较好的地形适应能力和灵活性。
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公开(公告)号：CN119625849A
公开(公告)日：2025-03-14
申请号：CN202411461599.9
申请日：2024-10-18
Applicant: 西安电子科技大学广州研究院
IPC: G06V40/70 , G06V40/16 , G06V10/82 , G06N3/0464
Abstract: 本申请涉及身份验证技术领域，本申请提供一种基于脑电信号生成人脸图像的身份验证方法，其特征在于，包括以下步骤：S10：注册阶段，采集用户的脑电信号和人脸图像作为注册信息；S20：模型训练阶段，基于注册信息中的脑电信号和人脸图像联合训练人脸生成模型；S30：验证阶段，采集用户的脑电信号作为验证信息，输入训练完成的人脸生成模型中生成人脸图像，与用户本人进行对比，实现身份验证。本申请通过采集用户的脑电和人脸数据联合训练人脸生成模型，在应用阶段采集用户脑电信号通过人脸生成模型即可直接生成人脸图像达到身份认证的效果。
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公开(公告)号：CN118196685A
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202410317400.9
申请日：2024-03-20
Applicant: 西安电子科技大学广州研究院
Abstract: 本发明公开了一种技能基元提取方法、装置、设备、存储介质及产品，包括：获取示教数据；其中，示教数据包括操作人员手部的RGB示教视频、深度数据和触觉压力数据；对每一帧示教视频中的手部多关键点进行检测，得到手部多关键点的二维坐标，并根据深度数据将二维坐标转换为三维坐标，得到运动轨迹；根据三维坐标，计算手部多关键点的运动特征；根据运动特征和触觉压力数据，对运动轨迹进行分割，得到视频片段；对视频片段中手部多关键点的运动特征及对应的触觉压力数据进行相似性度量，提取技能基元。采用本发明实施例，能够精准对运动轨迹进行提取和分割，并通过改变相似性度量方式，提高技能基元提取的准确性。
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