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最新技术
基于图像识别的充电桩进水跳闸控制方法和系统
本发明公开了一种基于图像识别的充电桩进水跳闸控制方法和系统,一种基于图像识别的充电桩进水跳闸控制方法,包括:监测充电桩柜体内的图像;对充电桩柜体内的图像进行图像识别,确定充电桩柜体内是否进水;若充电桩柜体内进水则控制充电桩内的开关跳闸。本发明实施例公开的基于图像识别的充电桩进水跳闸控制方法和系统,能够消除充电桩进水时漏电的安全隐患。
基于FPGA和深度学习的老人室内跌倒检测方法及装置
基于FPGA和深度学习的老人室内跌倒检测方法及装置,获取人体在预设姿态下的姿态图片数据,在姿态图片中标识出人体框的位置;构建人体框的深度学习网络模型,利用标注完毕的姿态图片进行深度学习网络模型的训练,得到训练完毕的深度学习网络模型以用于老人室内跌倒检测;将训练完毕的深度学习网络模型加载到FPGA平台中识别待检测的视频流图片;当判断视频流图片中某一帧图片人体状态为跌倒时,输出预警信号进行语音提醒和报警。本发明充分利用FPGA高速、大数据处理能力和硬件编程设计等特点,将深度学习算法植入到FPGA中,增强了人体跌倒检测的实时性和隐私性;本发明采用深度学习神经网络模型自动提取人体框坐标,准确度高。
画面展示方法、装置、终端及存储介质
本申请关于一种画面展示方法、装置、终端及存储介质,涉及画面处理领域。所述方法包括:展示目标界面,目标界面中包含第一画面展示区域以及第二画面展示区域;在第一画面展示区域中显示第一目标画面中的第一画面部分;第一目标画面中的第二画面部分在目标界面中的映射位置处于第二画面展示区域内;在第二画面展示区域中显示第二目标画面中的部分画面;响应于第二画面部分存在第一目标对象,在第二画面展示区域中叠加展示第二画面部分中的第一目标对象以及第一目标对象对应的虚拟形象中的至少一种。通过上述方法,扩展了第一目标画面与第二目标画面之间的交互方式,从而提高了直播过程中各个主播之间的交互效果。
基于卷积自编码网络的焊机焊接过程异常状态检测方法
本发明的基于卷积自编码网络的焊机焊接过程异常状态检测方法,包括:获取待检测焊接过程信号;对获取的焊接过程信号进行预处理;搭建用于异常检测的卷积自编码网络,包括编码网络和解码网络,使用正常焊接过程信号对网络进行训练;将步骤2中预处理后的焊接过程信号输入训练好的卷积自编码网络,以网络重构误差作为过程信号的异常分数;将所得的异常分数与设定的异常判断阈值进行比较,若大于等于该阈值证明焊接过程异常,需要报警以提醒现场操作人员注意,若小于该阈值证明焊接过程正常。本发明方法可对焊机焊接故障问题进行实时监测,及时地对焊接过程信号状态异常问题进行预警和维护调整,避免发生事故。
一种训练样本的生成方法及生成装置
本申请适用于图像处理的技术领域,提供一种训练样本的生成方法及生成装置,所述生成方法包括:获取多个车辆样本图像各自对应的原始标签集合;在原始标签集合中保留单个目标车辆信息对应的第一标签,并将其余车辆信息对应的第二标签替换为预设参数,得到原始标签集合对应的第一标签集合;循环执行所述按照不同所述目标车辆信息的预设顺序,在多个所述第一标签集合中获取每个所述预设顺序对应的一个目标第一标签集合,形成第一标签集合组的步骤,得到目标训练样本集合。由于在循环排列后,不同目标车辆信息的第一标签的数量均匀且分布具有循环性,故可保证不同目标车辆信息的第一标签的均匀分布。
一种多类别典型负荷特征分析提取方法
一种多类别典型负荷特征分析提取方法,包括如下步骤:采集电能表负荷侧的多维用电数据;利用多维用电数据计算负荷的有功功率;基于有功功率的变化情况监测负载动作事件的发生时刻;以负载动作事件发生时刻为基准,向前和向后分别提取t个周期内的多维用电数据;根据多维用电数据,分析计算获得负荷的稳态特征数据和暂态特征数据;构造时间序列滑窗,提取与稳态特征数据和暂态特征数据联合匹配的负荷的非电气特征数据。本发明通过对家用负荷的稳态特征、暂态特征和非电气特征的提取,多特征联合匹配,克服了单一特征进行负载检测识别的缺点,在应用过程中表现出识别效率高、误差小的优点。
基于骨髓细胞形态学的血液疾病人工智能辅助诊断系统
本发明涉及一种基于骨髓细胞形态学的血液疾病人工智能辅助诊断系统,包括:图像采集模块,用于采集瑞氏染色骨髓图像和细胞化学染色骨髓及外周血图像;图像分析模块,用于将所述瑞氏染色骨髓图像和细胞化学染色骨髓及外周血图像输入至训练好的深度网络模型中,融合医学诊断专业知识来学习骨髓形态学的有效特征,获得基于深度学习的病例骨髓形态学有效特征的相关参数;疾病类型判断模块,用于采用基于知识推理和临床经验融合的机器学习方法分析所述病例骨髓形态学参数并识别出待诊断病例的疾病类型。本发明能够实现高准确率的骨髓形态学人工智能(Artificial Intelligence,AI)辅助诊断。
火焰检测方法、装置、计算机设备和存储介质
本发明属于图像处理技术领域,具体提供一种火焰检测方法、装置、计算机设备和存储介质,旨在解决纯视觉火焰检测中,单一根据颜色空间规则而存在的泛化性能差、易受干扰等问题。为此目的,本发明的方法包括:检测图像中的火焰框,根据火焰框的火焰置信度、火焰颜色分值和火焰运动分值,得到火焰度量指标;比较火焰度量指标和火焰阈值,以确定图像中是否存在火焰。应用本发明的方法,在火灾检测中综合火焰的视觉属性和动作属性等特性,可以提升火焰检测的抗干扰能力,降低误报率,实现火灾发生初期的快速检测和定位。同时,利用现有的视频监控设备,可以实现低成本的火灾检测,具有较好的应用前景。
基于Mask RCNN的图像分割模型训练方法及粒径检测方法
本申请公开了基于Mask RCNN的图像分割模型训练方法及粒径检测方法,训练方法包括:获取石子的检测图像和样例图像;将检测图像输入CNN中,CNN对检测图像进行特征提取,以得到特征图;通过RPN生成锚框,并根据RPN回归分支的输出结果对锚框进行修正,且选择预定数量的锚框以形成建议窗口;把建议窗口映射到CNN最后一层的特征图上,通过RoI Align层使每个建议窗口生成固定尺寸的RoI特征图;利用全连接层对RoI分类与边框回归,通过FCN生成每个RoI的mask,分割得到石子轮廓;计算石子轮廓与样例图像标记的真实轮廓之间的偏移量,根据偏移量对Mask RCNN神经网络的参数进行更新。本申请具有提高粒度检测精准度的效果。
一种婴儿睡眠监测系统以及方法和设备
本发明公开了一种婴儿睡眠监测系统,包括:至少一图像采集模块,其用于实时采集婴儿的睡眠图像信息;一中央信息处理模块,用于依据所述婴儿的睡眠图像信息,分析判断出婴儿的睡眠行为信息。在婴儿单独睡觉的时候,可以通过本发明提供的婴儿睡眠监测系统实现对婴儿睡眠的监控,一旦发现异常睡眠行为,则及时发送警报给监护人,比如一旦婴儿出现脸部遮挡、攀爬栏杆等行为,立马发送相关警报给监护人,监护人则可以立马赶到,避免事故的发生,而且还可以监控,识别姿态之后,获得婴儿的睡眠曲线,生成睡眠质量报告,可以根据睡眠曲线和睡眠质量报告,了解婴儿的睡眠情况,方便安排生活。