“亓延鹏”申请（专利权）人搜索_中国专利权人_发明人_技术持有人_科研专家_钻瓜专利网

钻瓜专利网为您找到相关结果4个，建议您升级VIP下载更多相关专利

[发明专利]基于时空序列图的手势检测方法及系统-CN202110405444.3有效
发明人：刘一良;亓延鹏;代丽;吕蕾 -专利权人：山东师范大学
申请日： 2021-04-15 - 公布日： 2023-09-26 - 主分类号： G06V40/10 文献下载
摘要：本发明提供一种基于时空序列图的手势检测方法，属于计算机视觉技术领域，包括：构建手部关节点的时空序列图，提取每个关节点和与其相邻关节点之间的特征关系；对特征关系进行位置编码操作，得到位置编码向量；结合位置编码向量和特征关系，编码得到动作向量；对动作向量进行时序编码，获得关节点与其他关节点的时空关系向量；将动作向量和时空关系向量进行聚类分析，实现手势的分类识别。本发明针对视点，照明等不必要的参数，从输入视频帧中提取手部关键点，有效的检测出手势动作中的异常行为；使用半监督的方式对模型进行训练，利用聚类的方式去对行为进行聚类和判定，得到了较好的聚类效果，实现了对不同环境下的手势动作的识别和异常检测。
基于时空序列手势检测方法系统

[发明专利]基于图结构姿态聚类的人体异常行为检测方法及系统-CN202110365125.4有效
发明人：吕蕾;庞辰;韩润;亓延鹏;吕晨 -专利权人：山东师范大学
申请日： 2021-04-02 - 公布日： 2022-09-30 - 主分类号： G06V40/20 文献下载
摘要：本发明公开了基于图结构姿态聚类的人体异常行为检测方法及系统，获取待检测视频；对待检测视频的每一帧图像进行骨骼跟踪，得到包含k个骨骼节点的骨骼序列；获取骨骼节点的时空关系示意图；对时空关系示意图中的每一帧图像骨骼节点的坐标位置进行处理，得到待检测视频的最终学习向量；将最终学习向量，输入到训练后的编码器中，输出待分类的动作向量；将待分类的动作向量和已知分类标签的动作向量进行聚类，得到当前待分类动作向量属于每个已知分类标签的概率值；判断所述概率值是否超过设定阈值，如果超过设定阈值，则表示当前待检测视频存在人体异常行为；否则，表示不存在人体异常行为。能够针对不同的场景需求，有效的检测出异常行为。
基于结构姿态人体异常行为检测方法系统

[发明专利]基于域自适应的医学图像分割方法及系统-CN202110594160.3在审
发明人：张桂娟;代丽;亓延鹏;吕蕾;陆佃杰 -专利权人：山东师范大学
申请日： 2021-05-28 - 公布日： 2021-09-03 - 主分类号： G06T7/11 文献下载
摘要：本发明提供一种基于域自适应的医学图像分割方法及系统，属于计算机视觉技术领域，首先在有标签的数据集(源域)进行训练得到模型，然后通过特征层面的自适应，将在源域训练好的模型迁移到无标签或标签极少的数据集(目标域)上执行任务，并具有在源域上执行任务时同样高的性能。本发明减少了对于有标签数据集的需求，从而缓解了医学图像数据集稀缺的问题。减少了模型应用在新的数据集上的训练时间。将已训练好的模型更好的应用于真实场景中。
基于自适应医学图像分割方法系统

[发明专利]基于外观-运动融合网络的人群异常行为检测方法及系统-CN202011526360.7在审
发明人：刘一良;亓延鹏;代丽;吕蕾 -专利权人：山东师范大学
申请日： 2020-12-22 - 公布日： 2021-04-16 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本公开提供了一种基于外观‑运动融合网络的人群异常行为检测方法及系统，获取视频帧图像，对视频帧图像进行处理得到光流图和特征学习后的重构图；将特征学习后的重构图输入到预设神经网络的第一通道中，得到目标的外观特征；将视频帧图像对应的光流图输入到预设神经网络模型的第二通道，得到目标的运动特征；第一通道与第二通道的帧率比小于1，第一通道和第二通道通过横向连接进行语义融合，通过全连接层进行分类，标注出异常行为；本公开通过快慢两条通道通过横向连接进行外观特征和运动特征的语义融合，通过全连接层进行分类以标注出异常行为，极大的提高了异常行为检测的准确率。
基于外观运动融合网络人群异常行为检测方法系统