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[发明专利]仿生机械手的手势识别控制方法、系统、设备和存储介质-CN202311153305.1在审
发明人：刘兆伟;姜丰;卢喜郎;李明亮;阎维青;徐金东;宋永超;徐树振;王鹏 -专利权人：烟台大学
申请日： 2023-09-08 - 公布日： 2023-10-13 - 主分类号： G06V40/20 文献下载
摘要：本发明涉及图像处理技术领域，具体为仿生机械手的手势识别控制方法、系统、设备和存储介质，通过将手部图像浅层的低级特征图，深层的高级特征图和多尺度特征图经第一注意力机制处理后进行特征融合，得到融合特征图；基于残差值特征图与融合特征图，得到不同的待测手部特征图；接着，通过边界框回归确定图像检测范围，基于置信度大小筛选出有利于检测的最优检测框图，并与手势数据库的匹配结果来确定手势识别结果；最后，将手势识别结果通信传输至仿生机械手，仿生机械手并给出相应交互结果，实现了仿生机械手的准确、灵活控制；且在大量图像信息中筛选出关键信息进行手势识别结果的计算，在保证控制结果准确度的基础上，提高计算效率。
仿生机械手手势识别控制方法系统设备存储介质

[发明专利]一种基于视频帧间单应性变换的视频稳定方法及系统-CN202310461115.X在审
发明人： 阎维青;孙祎秋;任金来;王璇;刘昊;宋永超;刘兆伟;徐金东 -专利权人：烟台大学
申请日： 2023-04-26 - 公布日： 2023-09-22 - 主分类号： G06V20/40 文献下载
摘要：本发明公开一种基于视频帧间单应性变换的视频稳定方法及系统，属于视频监督技术领域，通过前景掩膜模块对视频内的前景与背景进行有效区分；将前景部分利用掩膜进行覆盖后，通过可信浅层特征提取模块，获取背景区域的有效浅层语义特征；针对背景区域的有效浅层特征，通过局部特征与全局特征关联的运动估计模块，估计连续相邻帧之间的单应性关系；通过视频稳定平滑模块，利用相邻帧之间的运动关系获取的变换帧与参考帧之间单应性使用STN变换实现对整段视频的稳定。本发明通过提出的前景掩膜与可信浅层特征的有效结合，避免了由大视差引起的伪影或失真现象，以可信浅层特征为基础，建立局部和全局特征关系获得准确的相机运动，最终实现视频稳定。
一种基于视频帧间单应性变换稳定方法系统

[发明专利]一种基于视觉混合的机械臂位姿检测方法-CN202310998840.0在审
发明人：刘兆伟;龚子航;苏航;阎维青;刘昊 -专利权人：烟台大学;烟台新旧动能转换研究院暨烟台科技成果转移转化示范基地
申请日： 2023-08-09 - 公布日： 2023-09-05 - 主分类号： G06T7/70 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于视觉混合的机械臂位姿检测方法，其特征在于，方法包括、S1、获取机械臂的目标检测数据与关键点检测数据，并进行预处理；S2、机械臂目标检测框选，通过神经网络模型对机械臂目标检测对应的PASCAL VOC数据集进行训练，框选出机械臂的整体信息；S3、机械臂骨架信息检测，通过神经网络模型对机械臂关键点检测对应的COCO数据集进行训练，获取机械臂的骨架信息；S4、机械臂骨架三维角度测算，利用机械臂的三维空间信息测算机械臂在不同位姿下的弯曲角度信息。本发明的一种基于视觉混合的机械臂位姿检测方法，能够实现实时检测机械臂的目标检测框选信息与骨架信息，并通过同步获取到的三维空间信息测算机械臂在不同位姿下的弯曲角度。
一种基于视觉混合机械臂位姿检测方法

[发明专利]一种基于点体素的实景树木三维模型重建方法-CN202210911407.4有效
发明人：刘兆伟;卢喜郎;王莹洁;马元庆;秦华伟;阎维青;王慎强 -专利权人：烟台大学
申请日： 2022-07-30 - 公布日： 2023-09-01 - 主分类号： G06T17/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于点体素的实景树木三维模型重建方法，其特征在于，方法包括：S100、数据采集，采集真实场景中树木的点云数据，并进行预处理，去除树叶点云；S200、枝干分割，利用训练好的基于点体素的神经分解网络对树木点云进行特征提取，预测每个点所属枝干簇的编号，分割枝干点云；S300、骨架提取，从每一个枝干点云中提取骨架结构，并将所有骨架连接为完整的树骨架；S400、程序建模，基于提取的树骨架结构拟合圆柱体生成树模型，添加树皮和树叶纹理贴图完整树木模型重建。本发明的一种基于点体素的实景树木三维模型重建方法，能够实现对真实场景中树木进行三维模型重建。
一种基于点体素实景树木三维模型重建方法

[发明专利]一种工业互联网数据异常的检测方法、系统和设备-CN202310627119.0在审
发明人：刘兆伟;赵宗星;王莹洁;徐金东;阎维青;宋永超;赵相福;姜岸佐 -专利权人：烟台大学
申请日： 2023-05-31 - 公布日： 2023-08-22 - 主分类号： G06F18/24 文献下载
摘要：本发明涉及工业互联网安全技术领域，具体为一种工业互联网数据异常的检测方法、系统和设备，从工业互联网中获取节点数据，将节点数据转化为拓扑图，并将从拓扑图中提取的初始特征进行聚合处理，获得关联性强的聚合特征，同时为避免聚合特征过度关联，基于聚合特征和初始特征的特征偏差，得到自适应参数，并使用自适应参数对聚合特征和初始特征进行加权处理，得到表达性能更好，关联性更强的正常节点特征，通过对比正常节点特征与初始特征的关联性强弱，得到能够反应节点中异常数据含量的特征差权重占比，根据特征差权重占比，获得对应节点不同的风险等级，工业互联网平台立即作出不同交流权限处理，以维持工业互联网的安全。
一种工业互联网数据异常检测方法系统设备

[发明专利]一种工业互联网的异常数据检测方法、系统和设备-CN202310759096.9在审
发明人：刘兆伟;郭德志;王海洋;阎维青;徐金东;宋永超 -专利权人：烟台大学
申请日： 2023-06-26 - 公布日： 2023-08-04 - 主分类号： H04L9/40 文献下载
摘要：本发明涉及网络安全技术领域，具体为一种工业互联网的异常数据检测方法、系统和设备，该检测方法中，对比初始节点的数据分布与经过提取处理的第一正常数据分布中正常特征表达性能得到第一异常评分；且对比初始节点的数据分布与经过增强处理的第二正常数据分布中正常特征表达性能得到第二异常评分，基于第一异常评分和第二异常评分，得到节点的风险等级，并立刻做出相应的节点交流权限限制，双重检测，准确性高，检测结果稳定，有利于维护工业互联网安全。
一种工业互联网异常数据检测方法系统设备

[发明专利]一种无监督多尺度多阶段的内容感知单应性估计方法-CN202310427381.0在审
发明人： 阎维青;侯彬;任金来;刘兆伟;徐金东 -专利权人：烟台大学
申请日： 2023-04-20 - 公布日： 2023-07-28 - 主分类号： G06V10/776 文献下载
摘要：本发明公开了一种无监督多尺度多阶段的内容感知单应性估计方法，应用于计算机视觉技术领域，采用一种多尺度多阶段的单应性估计网络，每个阶段的单应性估计网络包括三个部分：Self‑Attention augmented ConvNet特征提取模块F(·)、特征匹配模块M(·)和单应性估计模块H(·)。提出了一种Self‑Attention augmented ConvNet特征提取方法，用于提取图像的局部和全局特征信息，并在单应性估计网络中引入特征匹配模块，增强两幅图像特征之间的匹配关系。在每个单应性估计阶段预测的都是整体单应性的残差，并且在每个阶段最小化两幅图像之间的像素强度误差，实现了一种由粗到细的无监督单应性估计方法。
一种监督尺度阶段内容感知单应性估计方法

[发明专利]一种基于行方向上位置选择和分类方法的车道线检测方法-CN202210897544.7有效
发明人：宋永超;王璇;黄涛;阎维青;徐金东;刘兆伟;王莹洁;吕骏;赵金东;孔令甲;齐泉智;李凯强;毕季平 -专利权人：烟台大学
申请日： 2022-07-28 - 公布日： 2023-05-02 - 主分类号： G06V20/58 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于行方向上位置选择和分类方法的车道线检测方法，该方法能够采用基于ResNet的特征提取模块提取车道线浅层的特征，并结合CBAM注意力机制使模型关注重要特征，采用辅助分割模块，在训练过程增加分割任务，增强视觉特征，最后采用基于行锚点的分类模块将车道图像分为一个个特征块，并检测特征块是否包含车道线，实现了车道线的检测，本发明涉及智能交通技术领域。
一种基于方向位置选择分类方法车道检测

[发明专利]一种图像的分类识别方法、装置及设备-CN202211600625.2在审
发明人：刘兆伟;王莹洁;王占宇;赵勇;徐金东;阎维青 -专利权人：烟台大学
申请日： 2022-12-13 - 公布日： 2023-03-28 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：一种图像的分类识别方法、装置及设备，其中的一种图像的分类识别方法，包括：图像经第一卷积操作、第一池化操作和第一全连接操作处理，得到分类识别参数；基于所述分类识别参数，经第二卷积操作、第二池化操作和第二全连接操作处理所述图像，得到分类识别结果；所述第一卷积操作、第一池化操作和第一全连接操作及第二卷积操作、第二池化操作和第二全连接操作中均设有权重初始化操作；所述权重初始化操作使所述第一卷积操作、第一池化操作和第一全连接操作及第二卷积操作、第二池化操作和第二全连接操作中的卷积方差和梯度方差保持一致；该方法有效解决了图像处理过程中梯度爆炸及梯度消失的问题，获得的分类识别结果准确率高。
一种图像分类识别方法装置设备

[发明专利]一种基于图嵌入的区块链异常行为检测方法-CN202210229160.8有效
发明人：刘兆伟;王慎强;王涛;马元庆;杨栋;徐金东;阎维青 -专利权人：烟台大学
申请日： 2022-03-09 - 公布日： 2023-03-10 - 主分类号： G06Q40/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于图嵌入区块链异常行为检测方法，其特征在于该方法包括：S100：数据采集，获取互联网上已经公开的区块链异常行为节点数据，同时获取与异常行为节点数量相等的正常节点；S200：异常行为识别模型建立，提取所有节点特征，将进行特征提取后的节点构建为事务图，根据构建的事务图基于图嵌入技术形成异常行为识别模型；S300：交易检测，交易发生时根据得到的异常行为识别模型，判断交易风险，并提示用户风险等级。本发明的一种基于图嵌入的区块链异常行为检测方法，能够实现对区块链交易中可能存在的异常行为进行有效检测并预警。
一种基于嵌入区块异常行为检测方法

[发明专利]一种遥感图像去雾方法、装置及存储介质-CN202211396115.8在审
发明人：倪梦莹;贾菲;徐金东;刘兆伟;阎维青;于自强 -专利权人：烟台大学
申请日： 2022-11-09 - 公布日： 2023-01-17 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种遥感图像去雾的方法、装置及存储介质，涉及图像处理领域，本发明以暗通道先验知识驱动深度学习，设计了一种基于暗通道注意力网络的遥感图像去雾方法。该网络采用注意力流和暗通道先验约束流的平行架构，在注意力流中，图像通过编码器‑解码器提取特征信息并结合通道空间注意力结构增强特征，在暗通道先验约束流中，使用暗通道先验损失改善暗通道注意力网络性能，为注意力流传递特征信息，增强注意力流学习图像特征的能力。本发明具有良好的遥感图像去雾性能，对多种类型的带雾遥感图像数据具有良好的鲁棒性和适应性。
一种遥感图像方法装置存储介质

[实用新型]一种基于半监督学习的图片扫描装置的调节机构-CN202222111200.7有效
发明人：吕骏;孙悦凯;王璇;宋永超;阎维青;马朝青;郑强 -专利权人：烟台大学
申请日： 2022-08-11 - 公布日： 2022-12-27 - 主分类号： H04N1/04 文献下载
摘要：本实用新型公开了一种基于半监督学习的图片扫描装置的调节机构，包括：工作台和支柱，其特征在于，所述工作台底部四处拐角处固定安装有支脚，且工作台表面对称固定安装有两组共四个台夹，所述支柱固定安装于工作台左侧顶部，且支柱顶部末端固定安装有端板，所述支柱上下两端对称固定安装有环形导轨。通过上述设计的基于半监督学习的图片扫描装置的调节机构，使用时，通过台夹固定文件的拍摄位置，防止文件偏移影响拍摄效果，通过简便的操作即可控制图像采集箱的升降，摆动及扭转，通过球头的设计使得图像采集箱自身可进行角度微调，以获取最佳的拍摄角度，光线不足时可以利用补光灯进行补光，用最适合的拍摄角度拍摄出效果更佳的图片资料。
一种基于监督学习图片扫描装置调节机构

[发明专利]一种基于卷积神经网络的烟火检测方法-CN202210897534.3在审
发明人：王璇;宋永超;吕骏;徐金东;阎维青;王莹洁;赵金东;王金政 -专利权人：烟台大学
申请日： 2022-07-28 - 公布日： 2022-11-04 - 主分类号： G06V20/52 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于卷积神经网络的烟火检测方法，目的在于搭建一个轻量级，速度快，成本低的烟火检测平台，实现对烟火的高效检测，实现了一种更加轻量级的网络，可以部署于移动设备上，能够缓解人工监控的压力，降低监控成本。本发明基于人工智能视频分析和深度学习技术，能够不依赖其他传感设备，实现对视频监控区域内的烟雾与火焰的检测与识别，并及时进行预警。本发明涉及智慧城市智能安防技术领域。
一种基于卷积神经网络烟火检测方法

[发明专利]一种基于深度注意力残差网络的单幅图像超分辨重建方法-CN202210693292.6在审
发明人：王璇;宋永超;吕骏;王莹洁;徐金东;赵金东;阎维青;衣静蕾 -专利权人：烟台大学
申请日： 2022-06-17 - 公布日： 2022-09-20 - 主分类号： G06T3/40 文献下载
摘要：一种基于深度注意力残差网络的单幅图像超分辨重建方法，包括；步骤1：向网络模型中输入经过退化处理的低分辨率图像，由网络前端卷积层提取浅层特征，即通过加权求和在空间上局部浓缩连续子块的信息；步骤2：在神经网络中引入残差学习构成残差块；步骤3：对于步骤2中残差块输出的来自不同层的特征组合，通过获取不同深度特征之间的依赖关系，对不同层的特征分配不同的注意权重；步骤4：利用CSAM学习步骤2中残差块输出的特征组合不同位置的相关性；步骤5：针对步骤4得到的特征组合进行求和并重建；步骤6：输出高分辨率重建图像。本发明能够避免出现梯度变化不稳定的问题，同时由跳层连接保留中间层输出的特征，减少特征丢失。
一种基于深度注意力网络单幅图像分辨重建方法

[发明专利]一种基于深度学习的行人跟踪与重识别方法-CN202210657848.6在审
发明人：王璇;宋永超;吕骏;王莹洁;徐金东;赵金东;阎维青;雷明威;李凯强 -专利权人：烟台大学
申请日： 2022-06-10 - 公布日： 2022-09-16 - 主分类号： G06V40/10 文献下载
摘要：一种基于深度学习的行人跟踪与重识别方法，包括以下步骤；步骤1：对视频图像逐帧进行行人目标检测；步骤2：采用DeepSort模型对步骤1中每帧检测到的行人进行特征提取，生成.npy文件；步骤3：采用Fastreid进行行人重识别检测，根据预设的行人图片底库进行特征提取，生成.npy文件；步骤4：将每个行人目标的特征提取结果与特定行人底库的特征提取结果进行余弦相似度计算，如果大于阈值γ，则判别为需要重识别的特定行人目标，并进行行人的跟踪，否则不进行目标跟踪；本发明可精确定位出跨时间、跨区域、跨摄像头的特定行人，并可通过实时视频进行推理与检测，并通过一系列的改进达到最优的效果，最终完成项目落地，以后可普遍应用于智能监控、智能安防等系统。
一种基于深度学习行人跟踪识别方法

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