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  • 本发明实施例提供一种面向高处作业的违章行为预警方法及系统,属于行为特征识别领域。所述方法包括:采集动态全景影像,并标记出作业场景图和作业人员;提取所述作业场景图中环境支撑体的几何形态特征与力学承载属性,并构建安全锚固势场;追踪肢体运动矢量,...
  • 本发明涉及一种基于轻量化两阶段网络的猪只行为识别方法,属于动物行为识别技术领域。所述基于轻量化两阶段网络的猪只行为识别方法使用了进行轻量化改进的YOLO目标检测模型用于猪只姿态行为检测,以及使用了轻量化主干网络FasterNet和嵌入多尺度...
  • 本发明公开了一种基于双流异构轻量网络的电力作业人员行为边缘识别与AR纠偏方法及系统。方法包括:通过智能装备采集第一视角视频流、六轴惯性测量单元的传感器数据;对视频帧进行归一化、去噪处理,并按时间窗口切分为短时视频片段;运行预训练的双流异构轻...
  • 本发明提供一种三维感知意图识别方法,涉及意图识别技术领域,通过三维空间信息,获取用户在三维空间的头部姿态数据,以及三维空间的多模态信息,使用眼动估计模型获得用户视线方向,并融合头部姿态数据,获得用户在三维空间的视线,再融合三维空间信息,获得...
  • 本申请提供了一种基于视觉交互的育儿监测方法及系统,属于动作捕捉技术领域。该方法通过结合面部与眼部图像数据以捕捉头部姿态变化序列,精准筛选显著头部移动干扰并形成干扰向量集,再经主成分分析提取眼动特征子向量,构建焦距偏差矩阵。基于该矩阵补偿干扰...
  • 本申请公开了一种基于脉冲相机的手势识别方法、设备、介质及产品,涉及手势识别技术领域,公开了基于脉冲相机的手势识别方法,包括:将脉冲相机采集的脉冲图像数据作为手部检测网络的输入,并基于扩张卷积层得到升维特征数据;在所述手部检测网络的倒残差块中...
  • 本申请涉及一种实训评估方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括:获取操作方在当前实训过程中的姿态序列;其中,姿态序列包括预设数量个连续时间帧的三维姿态模型;根据姿态序列和姿态序列的基准姿态,确定姿态序列的形状差分序列;其中,形状差分序...
  • 本发明提供了一种基于深度学习的未扶扶手行为检测系统,包括:深度学习计算模块,用于基于预训练的人员检测模型对摄像头传入的图像进行人员检测,并基于人员检测结果进行人员多维度特征分析;扶扶手状态分析模块,用于基于人员多维度特征分析结果结合预设的楼...
  • 本发明提供了一种基于双模态的行人吸烟状态识别系统及方法,系统包括图像采集模块、数据预处理模块、特征提取与融合模块和吸烟检测模块。本发明通过融合可见光与红外图像的互补感知特性,实现吸烟行为的高精度检测与判定。本发明采用双流协同深度神经网络结构...
  • 本发明提供一种用于视频动作识别的方法与系统,涉及人工智能技术领域,方法包括:终端设备将第一格式数据输入动作重要性分类器,生成关键动作视频片段,将关键动作视频片段输入动作识别网络,动作识别网络的第一部分计算网络设置在终端设备上,动作识别网络的...
  • 本发明公开了一种工序的合规性确定方法、装置、存储介质及电子设备,其中,该方法包括:确定目标图像序列中包括的目标对象的第一部位的表观特征,其中,目标图像序列中包括目标对象所执行的动作工序;基于目标图像序列确定深度图像特征以及目标对象包括的目标...
  • 本发明提出了一种结合行为指纹与卷积神经网络的鱼类识别方法与系统,包括:通过YOLO系列目标检测网络对视频帧中的鱼体进行检测并获取检测框,利用DeepSORT跟踪算法对所述检测框进行跨帧关联,生成包含时空坐标的轨迹序列;基于所述轨迹序列计算包...
  • 本申请涉及计算机技术领域,公开了一种人体动作识别方法、模型训练方法、装置及相关产品;其方法包括:获取训练好的动作识别模型;动作识别模型包括输入分支、包括依次连接的多个图卷积网络模块、池化层和全连接层的主流网络,图卷积网络模块中注意力模块的池...
  • 本申请实施例提供了一种提高眼动视线补偿方法,在粗筛选时,截取样本眼图的瞳孔区域进行光斑筛选,采用样本眼图的瞳孔区域平均灰度均值动态计算阈值,以适应眼动场景亮度变化,得到有效光斑成像区域。还通过以瞳孔中心为筛选区域,通过光斑面积、圆度为参数粗...
  • 本申请提供了一种基于中心定位的瞳孔识别方法、系统、介质、产品及终端,基于已畸变校正人眼图像数据执行水平梯度变换操作,生成眼部梯度幅度图像数据,通过梯度变换提取瞳孔与虹膜区域的边缘特征,将瞳孔边缘从眼睑遮挡、睫毛投影、虹膜色素斑/隐窝等复杂眼...
  • 本申请提供一种眼动追踪方法、控制单元及眼动追踪设备,涉及眼动追踪技术领域。该方法包括获取目标眼球的表面图像;从表面图像中提取复合相位分布,复合相位分布表征入射光经目标眼球的角膜界面与晶状体界面共同调制后的相位耦合信息;基于眼球几何约束与角膜...
  • 本发明属于计算机视觉技术领域,提供了一种视线估计方法及装置,通过将面部特征和双眼特征输入预构建的EFT‑Gaze模型,以获取人眼注视方向的预测角度,方法包括:将面部特征和双眼特征分别经面部分支和双眼共享分支作用后,输出特征图和,并基于特征图...
  • 本发明属于计算机视觉与智能医疗辅助诊疗技术领域,提供了一种基于注视行为频率的视线估计方法,包括:图像采集和视线估计;视线估计模型训练过程包括:图像采集及图像标记、图像预处理、凝视相关特征提取、参考帧选择及参考特征提取、身份信息提取、相对凝视...
  • 本发明实施例提供了一种基于视网膜图像的分类方法与图像分类设备,涉及图像处理技术领域。分类方法包括:获取患者待分类的彩色眼底图像与眼底OCT图像;利用第一图像分类模型对彩色眼底图像进行分类得到第一分类结果,以及利用第二图像分类模型对眼底OCT...
  • 本发明公开了一种多任务注视点估计方法,涉及计算机视觉与深度学习技术领域,包括首先进行数据集构建,用于提供从任务到标签的关联数据,支撑多任务协同训练,然后搭建MTHGaze模型,通过半结构化框架融合深度学习、几何约束拟合模型、协同处理的关键任...
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