专利名称
主分类
A 农业
B 作业;运输
C 化学;冶金
D 纺织;造纸
E 固定建筑物
F 机械工程、照明、加热
G 物理
H 电学
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公布日期
2023-10-24 公布专利
2023-10-20 公布专利
2023-10-17 公布专利
2023-10-13 公布专利
2023-10-10 公布专利
2023-10-03 公布专利
2023-09-29 公布专利
2023-09-26 公布专利
2023-09-22 公布专利
2023-09-19 公布专利
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专利权人
国家电网公司
华为技术有限公司
浙江大学
中兴通讯股份有限公司
三星电子株式会社
中国石油化工股份有限公司
清华大学
鸿海精密工业股份有限公司
松下电器产业株式会社
上海交通大学
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  • [发明专利]基于视觉和骨架信息融合的手语识别方法、装置及系统-CN202310123128.6在审
  • 梁吴艳;徐小龙 - 南京邮电大学
  • 2023-02-16 - 2023-05-23 - G06V40/20
  • 本发明公开了基于视觉和骨架信息融合的手语识别方法、装置及系统,所述手语识别方法包括;将获取到的手语视频图像数据和手语骨架热图数据输入至由3D卷积构成的采样层,获得特征图数据;将特征图数据输入至预设的基于多维度注意力增强的3D残差卷积神经网络,获得手语视频图像时空特征和手语骨架热图的时空特征;基于视频图像特征和骨架热图特征分别进行多模态手语动作预测,并对这两种模态的预测输出进行晚融合,完成基于视觉和骨架信息融合的手语识别。本发明能利用基于多维度注意力增强的3D残差卷积神经网络,分别表征视频图像和骨架热图的时空特征,并对这两种模态的预测输出进行晚融合,提高手语识别结果的鲁棒性和精确率。
  • 基于视觉骨架信息融合手语识别方法装置系统
  • [发明专利]一种实时手语智能识别方法、装置及系统-CN202110410036.7有效
  • 徐小龙;梁吴艳;肖甫 - 南京邮电大学
  • 2021-04-16 - 2022-08-12 - G06V40/20
  • 本发明公开了一种实时手语智能识别方法、装置及系统,所述方法包括获取手语关节数据和手语骨骼数据;对所述手语关节数据和手语骨骼数据进行数据融合,形成手语关节‑骨骼数据;将所述手语关节‑骨骼数据分成训练数据和测试数据;获取时空注意力的图卷积神经网络模型,并利用所述训练数据训练所述时空注意力的图卷积神经网络模型,获得训练好的时空注意力的图卷积神经网络模型;将所述测试数据输入至训练好的时空注意力的图卷积神经网络模型,输出手语分类的结果。本发明能够提供一种实时手语智能识别方法,通过从动态骨架数据(手语关节数据和手语骨骼数据)中自动学习空间和时间模式,避免了传统的骨架建模方法对骨架数据建模表达能力有限的问题。
  • 一种实时手语智能识别方法装置系统
  • [发明专利]一种基于多模态特征融合的智能暴力行为检测方法及装置-CN202210509347.3在审
  • 梁吴艳;徐小龙 - 南京邮电大学
  • 2022-05-11 - 2022-08-09 - G06V20/40
  • 本发明公开了一种基于多模态特征融合的智能暴力行为检测方法及装置,方法包括:获取待检测的图像特征数据,语音特征数据和光流特征数据;将图像特征数据和语音特征数据进行跨模态融合得到图像融合特征和第一语音融合特征;将光流特征数据和语音特征数据进行跨模态融合得到光流融合特征和第二语音融合特征;将图像融合特征、第一语音融合特征和光流融合特征、第二语音融合特征输入预训练好的多模态融合的深度神经网络模型,得到输出的暴力行为检测结果。本发明将图像特征数据、语音特征数据以及光流特征数据进行跨模态融合,同时保留独立的单模态信息,通过融合不同的模态进行视频暴力行为检测,提高了暴力行为检测的平均准确率。
  • 一种基于多模态特征融合智能暴力行为检测方法装置

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