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一种视线追踪方法及系统
本发明提供一种视线追踪方法及系统,方法包括训练步骤：从第一人脸图像数据中检测得到第一眼动图像数据；对获取到的眼动图像数据集合进行注视点校准,以得到校准图像数据集合；从第一人脸图像数据中提取得到第一人脸HOG特征信息；采用PCA-LDA方法对第一人脸HOG特征信息进行降维处理,以获取得到第二人脸HOG特征信息；根据第一眼动图像数据结合Haar-like算法获取第一人眼最小外接矩形,获取第一EC-CG向量；根据校准图像数据集合和第一EC-CG向量拟合得到注视点映射公式；实时眼动跟踪步骤包括：获取第二人脸图像数据的最终注视点坐标。本发明结合基于模板的方法和瞳孔角膜反射法来快速获取用户的最终注视点坐标,不需要额外设备,从而提高简易性和适用性。
一种安检方法、装置、计算机设备及存储介质
本发明实施例公开了一种安检方法、装置、计算机设备及存储介质。所述方法包括：对进入安检区域的乘客和物品进行识别跟踪,以得到跟踪结果；获取人脸图像以及物品图像；根据所述跟踪结果、所述人脸图像以及物品图像进行人脸和物品的关联,以得到关联结果；获取安检结果；判断所述安检结果是否是出现可疑物品；若所述安检结果出现可疑物品,则根据所述关联结果确认所述可疑物品对应的人脸信息；根据所述人脸信息生成告警信息,并将所述告警信息发送至终端。通过实施本发明实施例的方法可实现提高安检效率,且可实时记录物品与乘客的关联关系。
一种人脸和二维码自动混合识别的方法、装置及系统
本发明提供了一种人脸和二维码自动混合识别的方法、装置及系统,该方法包括：获取用户提供的待识别图片；检测所述待识别图片是二维码图片还是人脸图像；若所述待识别图片是二维码图片,则对所述待识别图片进行二维码识别；若所述待识别图片是人脸图像,则对待识别图片进行人脸识别。利用本发明中的技术方案,解决了目前需要用户手动选择识别模型进行人脸和二维码识别所造成的使用不方便的问题,提高了识别效率,提升了用户体验。
活体检测方法、装置和计算机可读存储介质
提供了一种活体检测方法、装置和计算机可读存储介质。所述活体检测方法包括：控制显示屏按照预定的颜色显示序列显示,所述颜色显示序列中包含至少两种不同颜色；控制摄像头采集目标对象在颜色显示过程中的多个图像；将采集的多个图像按照时间顺序进行排序,获取所述目标对象的脸部随时间变化的颜色变化序列；确定所述目标对象是否符合活体条件；所述活体条件至少包括：所述颜色显示序列与所述颜色变化序列相匹配；若符合所述活体条件,则确定所述目标对象为活体；若不符合所述活体条件,则确定所述目标对象为非活体。
区域电网的稳态与动态电气量数据校核方法、装置及设备
本发明涉及一种区域电网的稳态与动态电气量数据校核方法、装置及设备,其方法通过获取区域电网相同数量的稳态电气量数据和动态电气量数据构成对应的稳态数据序列和动态数据序列,对稳态数据序列和动态数据序列进行作差得到差值数据序列,分别对稳态数据序列、动态数据序列和差值数据序列依次归一化、特征提取、特征值的计算得到对应的稳态特征序列、动态特征序列和差值特征序列,并对差值特征序列中任意相邻两个的特征值作差处理后数值的绝对值,选取最大的特征差值的绝对值作为最大特征差值,将最大特征差值与差值阈值对比,即可辨识出稳态电气量数据与动态电气量数据是否一致,实现数据的校核与辨识,计算量小,耗时较短。
一种基于机器学习的船行波快速自动识别方法及装置
本发明公开了一种基于机器学习的船行波快速自动识别方法及装置,该方法包括骤1：获取需识别的波谱数据,并将该波谱数据输入至船行波识别模型中；步骤2：船行波识别模型识别该波谱数据是否是船行波；步骤3：将经识别的波谱数据更新至船行波识别模型,以不断学习更新船行波识别模型的识别能力；步骤4：重复上述步骤1-3。发明通过利用机器监督学习,通过压力式或者声学式波面测量仪器,在固定点采集船行波造成水面波动的时间序列数据,通过大量样本训练得到船行波识别模型,可以精准识别过往船只。训练样本采集多样性,该模型可以识别不同类型、不同船舶运动状态和不同风浪背景下的船行波。
混凝土钢筋保护层厚度检验方法、系统、终端及介质
本发明公开了一种混凝土钢筋保护层厚度检验方法、系统、终端及存储介质,所述方法包括：扫描多个不同保护层厚度的混凝土钢筋,得到对应的标准波形图；提取所述标准波形图的分布特征；利用支持Bagging的机器学习算法,训练并学习所述分布特征,得到混凝土钢筋的保护层厚度预测值；利用所述机器学习算法的评价指标对所述保护层厚度预测值进行评估,得到混凝土钢筋的保护层厚度目标值。本发明提供的混凝土钢筋保护层厚度检验方法,克服了现有抽样检测中存在的抽样不全面问题,同时能够在构件无损的前提下,快速准确地检测出混凝土钢筋的保护层厚度,具有易实施、安全性高及可靠性强的优点。
带有维护预测功能的服务器及系统
本发明涉及一种带有维护预测功能的服务器及系统,其中带有维护预测功能的服务器包括：采集模块,采集波浪发电机预测性维护用参数数据；故障特征频率获取模块,根据参数数据获取波浪发电机轴承的故障特征频率；功率谱密度获取模块,根据故障特征频率获取参数数据中振动信号的循环自相关函数和功率谱密度；最佳投影获取模块,根据功率谱密度的样本数据获取一维空间的最佳投影方向；运行健康度获取模块,根据一维空间的最佳投影方向预测波浪发电机运行健康度；以及预警模块,根据波浪发电机运行健康度对波浪发电机运行进行预警,实现了对波浪发电机出现故障的预测及预警,克服使用人力维护的主观性强,耗费人力成本较高的缺点。
基于通道注意力及概率上采样的遥感图像云检测方法
本发明提出了一种基于通道注意力及概率上采样的遥感图像云检测方法,实现步骤为：获取训练样本集和测试样本集；构建基于通道注意力及概率上采样的遥感图像云检测网络；对遥感图像云检测网络进行迭代训练；获取遥感图像云检测结果。本发明利用通道注意力模块提取浅层特征的空间纹理信息,并拼接至深层特征；同时采用概率上采样模块使得特征边缘信息更加连续,解决了薄云区域及云边界区域检测不准确的问题,提高了云检测精度。
领域自适应的跨受试者运动想象脑电信号识别系统及方法
本发明公开了一种领域自适应的跨受试者运动想象脑电信号识别系统及方法,解决了跨受试者运动想象脑电信号识别准确率低的问题。系统有数据采集、数据预处理、网络训练控制、网络模块和网络前向执行模块,网络前向执行模块读取网络模块参数并结合预处理的脑电信号计算出运动想象分类结果。网络模块为构建的空间条件领域自适应网络SCDAN模块。方法有构建识别系统；采集运动想象脑电数据；脑电数据预处理；准备训练数据；更新SCDAN模块；网络前向执行得到运动想象分类结果。本发明利用领域自适应技术构建SCDAN模块,实现高准确率识别分类。本发明跨受试者运动想象识别准确率高,场景通用性强。

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