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最新技术
车辆驾驶员不良驾驶行为检测方法及设备
本发明提供了一种车辆驾驶员不良驾驶行为检测方法及设备。所述方法包括:实时获取驾驶员单帧图像,采用多任务级联的卷积神经网络对所述驾驶员单帧图像进行面部五官定位,得到驾驶员的面部区域;获取面部区域的感兴趣区域,使用训练完成的第一分类器在感兴趣区域中检测手机和烟,对驾驶员面部姿态建模,获取驾驶员面部朝向的角度信息,获取驾驶员的眼睛和嘴部区域,使用训练完成的第二分类器判断是否存在闭眼行为,使用训练完成的第三分类器判断是否存在打哈欠行为,并在相应的报警队列中计数加1。本发明可以对多种不良驾驶行为进行检测,辅助驾驶员安全驾驶,减少交通事故的发生。
身份识别方法、装置及相关设备
本申请涉及数据处理技术,提供一种身份识别方法、装置、计算机设备与存储介质,包括:采集特定区域内的目标车辆的视频图像;预处理所述视频图像,得到所述目标车辆的车辆照片与人脸照片,所述车辆照片包括车辆号牌照片以及若干角度的车辆外观照片;根据拍摄角度查询映射关系,得到目标照片检测模型;调用目标照片检测模型处理车辆号牌照片以及拍摄角度对应的车辆外观照片,得到车辆特征数据;调用人脸识别模型处理所述人脸照片,得到人员特征数据;检测所述车辆特征数据与所述人员特征数据是否匹配;当检测结果为所述车辆特征数据与所述人员特征数据不匹配时,输出告警提示。本申请能够提高身份识别准确性,促进智慧城市的快速发展。
一种行为检测方法、装置、电子设备及存储介质
本公开提供了一种行为检测方法、装置、电子设备及存储介质,其中,该方法包括:获取目标工作场所的实时视频数据,并提取实时视频数据中的图像帧;识别图像帧中的目标人员,并对识别出的目标人员进行多种违规行为检测;违规行为至少包括:未戴口罩、未戴帽子、未穿工作服、打赤膊、玩手机、抽烟、打电话以及吃东西中的至少一种;在检测到目标人员的目标违规行为后,输出与目标违规行为对应的告警信息;目标违规行包括多种违规行为中的一种或多种。本公开实施例,在检测出工作人员违规的情况下,输出相应的告警信息,以对监管方进行提醒,避免了人工查看,进而降低了人力成本,提高了监管效率。
一种基于距离度量的细胞图像小样本分类系统
本发明属于深度学习技术领域,具体涉及一种基于距离度量的细胞图像小样本分类系统;其中图像转换模块对细胞图像数据集进行处理,并采用训练好的图像转换网络得到细胞小样本数据集;预训练模块对构建的Resnet18分类模型进行预训练,小样本分类模块通过训练构建的细胞小样本分类模型实现对细胞小样本图像中的细胞进行分类;本系统能够辅助临床医生对血液细胞进行快速分类,以减少工作量,提高细胞分类能力以及模型泛化能力,对处理医学领域中的血液细胞小样本分类问题具有重要意义。
基于卷积神经网络与类别热力图的滑坡遥感信息提取方法
本申请涉及一种基于卷积神经网络与类别热力图的滑坡遥感信息提取方法,高分辨率遥感影像中滑坡尺度差异巨大,且与其它地物的光谱混淆问题严重。现有基于卷积神经网络(CNN)的滑坡场景解译方法难以精确定位滑坡边界,基于全卷积神经网络(FCN)的像素级滑坡信息提取方法需要人工勾绘大量的样本。本申请针对以上问题,以类别热力图为桥梁,提出一种弱监督滑坡灾害信息提取框架:首先,本申请设计了一种耦合注意力机制与多层次、多尺度特征的分类网络模型学习滑坡和非滑坡场景,进而获取高质量的滑坡场景类别热力图;其次,利用从类别热力图获取的像素级伪标签训练语义分割网络,进而实现遥感影像中高精度的像素级滑坡灾害信息提取。
一种精彩片段提取方法、装置、计算机设备及存储介质
本发明公开了一种精彩片段提取方法、装置、计算机设备及存储介质。该方法包括读取视频数据并对视频数据进行预处理,得到多个候选子片段;对多个候选子片段进行筛选、聚类和背包策略处理,得到多个候选高光片段;基于一个视频数据提取固定时长的精彩片段合辑时,将候选高光片段进行排序并选出多个目标高光片段,对选出的目标高光片段进行处理并输出精彩片段合辑;基于多个不定帧率的视频数据提取固定时长的精彩片段合辑时,将多个视频数据的候选高光片段进行分区、换算、去重以及排序,得到多个目标高光片段并输出精彩片段合辑。本发明有效的提取了视频数据中的精彩片段并生成固定时长的精彩片段合辑,具有提取效率高和效果好的优点。
一种基于遥感大数据和云平台探测互花米草分布的方法
一种基于遥感大数据和云平台探测互花米草分布的方法,本发明涉及一种探测互花米草分布的方法。解决了现有遥感技术识别互花米草精度较低的问题,并从大数据和云平台入手实现互花米草时空分布检测。方法:一、生成互花米草样本库;二、生成两个基础影像集;三、融合为新的基础特征影像;四、计算7个参数;五、进行融合生成新影像;六、修改相关分割参数直至获取分割结果;七、获得训练样本和验证样本;八、获取互花米草空间分布信息。本发明实现了应用遥感技术准确快速探测获取互花米草入侵空间分布的问题,探测结果准确,提高了互花米草遥感分类的精度和可信度,具有可重复性和鲁棒性,对监测互花米草的遥感制图具有极其重要的意义。
基于贝叶斯定理的车辆多模态交互方法
本发明涉及一种基于贝叶斯定理的车辆多模态交互方法,属于人机交互技术领域。根据驾驶员的语音、动作等多种交互方式进行检测输入,得到相关信息后,由贝叶斯分析推断用户的真实意图,将用户的真实意图输入反馈执行装置,经过相关处理后,以视觉、听觉、触觉等多种方式与用户进行反馈。有益效果是:通过采集声音和驾驶员行为信息两类信息综合得出结论,判断驾驶员的状态或者意图,相较于现有技术,这种数据采集方式可靠性更高,通过贝叶斯公式计算后得出的结果与实际情况更加接近,针对反馈执行装置,通过如语音提示、文字提示、震动等涵盖视觉听觉触觉的较为全面的反馈执行方式,为用户提供了更为精准的反馈。
一种基于振动信号特征熵融合的断路器故障诊断方法
本发明提供了一种基于振动信号特征熵融合的断路器故障诊断方法。该方法包括:采集断路器的振动信号,对振动信号进行EMD分解,得到IMF分量序列;根据IMF分量序列计算出振动信号的两组特征熵,该两组特征熵包括由能量熵、奇异熵和互相关熵组成的一组特征熵,以及由样本熵、近似熵和模糊熵组成的另一组特征熵;将两组特征熵分别组合成特征熵向量,将所有特征熵向量进行特征熵融合,得到融合特征;根据融合特征采用故障诊断算法得到所述断路器的故障诊断结果。本发明能够有效的对断路器的运行参数进行监测,不需要断电检修即可得到断路器的工作状态,并提前预警,快速、准确的给出断路器可能的故障类型及其概率。
一种联合高分影像和视频图像的道路信息智能提取方法
本发明公开了一种联合高分影像和视频图像的道路信息智能提取方法,解决了传统技术中高分辨率遥感影响的精度在被干扰下精度降低、影响道路形态完整性的问题,其包括:步骤A:将高分遥感影像与道路标签数据传入深度神经网络模型;步骤B:深度神经网络模型将得到的影响数据进行多层卷积处理,在各卷积层后加入通道注意力模块;步骤C:在最后一层卷积层加入空间注意力模块,并将数据转入反卷积层等步骤,实现了对于多尺度道路信息和被遮挡道路信息的准确提取、联合视频图像对道路断线进行修复,从而得到准确的道路形态的技术效果。