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[发明专利]一种公司形象提升系统的数据关联匹配系统-CN201911185159.4有效
发明人：杨开著;于灏;陈睿欣;郑厚清;刘睿;贾德香;孙艺新;王西胜;张炜乐;陈爽;曹瑾;李艳娜;刘素蔚;王玓;王智敏;陈光;柳占杰;刘威;高洪达;李心达;崔维平;王程 -专利权人：国网能源研究院有限公司;国网北京市电力公司
申请日： 2019-11-27 - 公布日： 2023-06-02 - 主分类号： G06F16/9536 文献下载
摘要：本发明公开了一种公司形象提升系统的数据关联匹配系统，包括数据关联匹配模块、社交媒体数据抽取模块与客户服务数据，所述数据关联匹配模块由业务关键字抽取模块、深度神经网络关联匹配模块、数据匹配强度训练模块、客户需求预判模块四个子模块组成，其中，所述社交媒体数据抽取模块与深度神经网络关联匹配模块之间通讯连接，所述客户服务数据与业务关键字抽取模块之间通讯连接，所述数据关联匹配模块采用Neural IR的方式对数据进行匹配关联，通过深度神经网络将离散数据转换为语义表示。本发明有效地将公司内部客户服务数据与外部社交媒体数据进行关联融合，解决了社交媒体与公司客户服及舆情监测等数据进行双向辅助决策的关键问题。
一种公司形象提升系统数据关联匹配

[发明专利]一种基于精细斜率的暂态事件识别方法、系统以及设备-CN202010130316.8有效
发明人：徐圣兵;杜钦涛;李培杰;梁鑫;张炜乐 -专利权人：广东工业大学
申请日： 2020-02-28 - 公布日： 2023-05-05 - 主分类号： G06F17/18 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于精细斜率的暂态事件识别方法、系统以及设备，本发明包括以下步骤：采集E种电器设备在不同排列组合运行情况下的工作特征数据；将经过预处理后的工作特征数据进行分割，生成周期时间段序列；计算周期时间段序列中每个周期对应的精细斜率值的方差；计算每个周期相邻时间段的方差比值和方差差值；计算精细斜率方差差值阈值和精细斜率方差比值阈值并进行暂态事件判断。本发明实施例通过求解精细斜率特征来反映电器运作时的波形特性，通过精细斜率特征对于大部分电器进行暂态事件识别并且通过求解出精细斜率方差差值阈值和精细斜率方差比值阈值兼顾了几乎全部有可能出现的电器投切状态，大大提高了对暂态事件的识别的准确度。
一种基于精细斜率事件识别方法系统以及设备

[发明专利]一种三维人体动作重建系统、方法和动作训练系统-CN201910843462.2在审
发明人：梁鑫;李培杰;杜钦涛;张炜乐;樊奕良;李烁 -专利权人：广东工业大学
申请日： 2019-09-06 - 公布日： 2019-12-06 - 主分类号： G06T17/00 文献下载
摘要：本申请公开了一种三维人体动作重建系统、方法和动作训练系统，通过校正后的基于双目视觉的双目相机捕获目标人体的动作图像，对于动作图像进行二维图像上的二维人体关节点识别，基于双目立体视觉和二维人体关节点重构出目标人体的三维关节点，从而重建出目标人体的三维动作，无需经过复杂的图形变换生成深度图，可以避免深度变化过程带来的误差，不会出现把目标人体周围的物体误识别为目标人体的一部分，降低了应用场景的要求，解决了现有的深度摄像机人体三维动作识别方法，对应用场景要求较高，在复杂的应用场景下，识别准确率较低的技术问题。
目标人体应用场景三维动作图像人体关节二维三维人体动作双目立体视觉深度摄像机捕获目标动作识别动作训练二维图像深度变化双目视觉双目相机图形变换重建系统关节点深度图误识别准确率重构校正重建申请

[发明专利]基于多目视觉的人体动作重建系统、方法和动作训练系统-CN201910844266.7在审
发明人： 张炜乐;樊奕良;梁鑫;杜钦涛;李培杰;姚伟聪 -专利权人：广东工业大学
申请日： 2019-09-06 - 公布日： 2019-12-06 - 主分类号： G06T17/00 文献下载
摘要：本申请公开了一种基于多目视觉的人体动作重建系统、方法和动作训练系统，通过校正后的基于至少两个单目相机捕获目标人体的动作图像，对于动作图像进行二维图像上的人体二维关节点识别，然后基于人体二维关节点重建出目标人体的三维动作，无需用户穿戴特制的光学捕捉服或者装配相应的传感器，解决了现有的深度摄像机人体三维动作识别方法，对应用场景要求较高，在复杂的应用场景下，识别准确率较低的技术问题。
动作图像应用场景关节点二维三维深度摄像机捕获目标动作识别动作训练二维图像目标人体人体动作重建系统传感器准确率单目穿戴校正装配相机捕捉视觉重建申请

[发明专利]一种目标对象的疲劳状态检测方法、装置、设备及介质-CN201910507050.1在审
发明人：陈安;周冬豪;张炜乐;陈煜槟;李嘉维;邱榆富 -专利权人：广东工业大学
申请日： 2019-06-12 - 公布日： 2019-09-06 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本申请公开了一种目标对象的疲劳状态检测方法、装置、设备及介质，包括：获取目标对象的第一预设时长内的多张眼部图像中的各眼部状态和第二预设时长内的多张嘴部图像的各嘴部状态；分别根据各眼部状态计算出第一预设时长内眼部状态为闭眼状态的闭眼概率和根据各嘴部状态计算出第二预设时长内打哈欠的次数；根据闭眼概率和打哈欠的次数判断目标对象是否处于疲劳状态。相较于现有技术中仅根据目标对象在预设时间内的闭眼概率的情况判断目标对象是否处于疲劳状态的方式，本方法通过对闭眼概率和打哈欠的次数两方面进行检测以对目标对象的疲劳状态进行判断，相对提高了判断的准确度。
目标对象预设时长疲劳状态眼部疲劳状态检测概率状态计算嘴部闭眼状态次数判断获取目标情况判断眼部图像准确度预设图像检测申请

[发明专利]一种目标对象的坐姿状态检测方法、装置、设备及介质-CN201910507156.1在审
发明人： 张炜乐;陈煜槟;周冬豪;陈安;李嘉维;邱榆富 -专利权人：广东工业大学
申请日： 2019-06-12 - 公布日： 2019-09-06 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本申请公开了一种目标对象的坐姿状态检测方法、装置、设备及介质，包括：获取目标对象的同一时刻的至少两张状态图像；将至少两张状态图像输入至检测模型以获取目标对象的各人体关键点在状态图像中的二维坐标，并计算出各人体关键点对应的三维坐标；根据各人体关键点的三维坐标计算出目标对象的头部倾斜角度；利用超声波探测器计算出目标对象的身体倾斜程度；结合头部倾斜角度和身体倾斜程度判断目标对象的坐姿是否正确。相较于现有技术中仅根据超声波探测器计算出目标对象的身体倾斜程度判断目标对象的坐姿是否正确的方式，本方法通过从头部倾斜角度和身体倾斜程度两个方面进行检测以判断目标对象的坐姿是否正确，相对提高了判断的准确度。
目标对象状态图像关键点坐姿超声波探测器检测程度判断获取目标三维坐标坐姿状态准确度二维坐标同一时刻申请