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[发明专利]一种基于深度学习多模态的跨摄像头泥头车追踪方法-CN201911278891.6有效
发明人：张世雄;李楠楠;赵翼飞;李若尘;李革;安欣赏;张伟民 -专利权人：深圳龙岗智能视听研究院
申请日： 2019-12-13 - 公布日： 2023-09-19 - 主分类号： G06T7/246 文献下载
摘要：一种基于深度学习多模态的跨摄像头泥头车追踪方法，包括进行泥头车的检测，从初始摄像头中选取选定目标泥头车的特征；将目标泥头车的特征输入到仿射空间中进行仿射变换；进行多模态深度特征提取；将提取到的多模态深度特征输入到相关滤波跟踪模型中，进行单摄像头目标追踪；进行单摄像头目标追踪同时，根据追踪结果对目标泥头车进行定位；更新S4中的相关滤波跟踪模型，进行跨摄像头特征模型传递；搜索到目标泥头车时，进行车牌对比和多模态特征对比，确认目标泥头车；以及重复上述步骤，直到不再有合适的目标泥头车。该方法利用在交通道路上部署的多个摄像头对泥头车进行有效跟踪，并利用摄像头的参数信息对泥头车所在空间位置进行定位。
一种基于深度学习多模态摄像头泥头车追踪方法

[发明专利]一种基于时间序列的功能磁共振影像特征提取方法-CN201911017220.4有效
发明人： 赵翼飞;李楠楠;张世雄;李若尘;安欣赏;李革;张伟民 -专利权人：深圳龙岗智能视听研究院
申请日： 2019-10-24 - 公布日： 2023-08-25 - 主分类号： G16H50/20 文献下载
摘要：本发明公布了一种基于时间序列的功能磁共振影像特征提取方法，包括：步骤1)将脑部功能磁共振影像的转化为各脑部区域的时间序列，以及将时间序列之间的相关性作为特征；以及步骤2)计算两时间序列的最小重合操作成本，作为特征值。该方法是充分考虑数据特性之后优化的特征计算方法，相比传统特征计算方法，该方法量化了两时间序列之间幅值差异的情况，具有不对称性；同时能容忍两者的时间不同步现象。使用本方法所得到的特征相比于使用传统的相关性得到的特征，分类准确度得到明显的提升；同时对得到的特征进行分析，能够得到比传统相关性特征更清晰的疾病相关部位指引。
一种基于时间序列功能磁共振影像特征提取方法

[发明专利]一种基于多任务监督学习的视频行为识别方法-CN201911132142.2有效
发明人：李楠楠;张世雄;赵翼飞;李若尘;李革;安欣赏;张伟民 -专利权人：深圳龙岗智能视听研究院
申请日： 2019-11-19 - 公布日： 2023-08-25 - 主分类号： G06V20/40 文献下载
摘要：一种基于多任务监督学习的视频行为识别方法，包括：步骤1)将输入视频划分成多个视频序列，每个视频序列包含若干帧图像；以及步骤2)设计3D卷积神经网络对视频序列提取时间和空间联合特征，实现显著性区域检测和视频行为分类。其中，这两个任务共享特征提取模块，显著性特征图用于指导行为识别特征的提取，使得神经网络更加关注于行为发生的区域，有利于网络学习到对运动分类敏感的特征，从而提高了行为识别的检测精度。同时，相比于单任务检测模型，显著性区域检测加快了视频行为分类任务的训练速度。在当前公布的测试数据集上，本发明提出的方法取得了领先的检测水平。
一种基于任务监督学习视频行为识别方法

[发明专利]基于神经网络模型的图像处理方法、介质和电子设备-CN202110656696.3有效
发明人： 赵翼飞;黄敦博;潘阿成;高毅 -专利权人：安谋科技（中国）有限公司
申请日： 2021-06-11 - 公布日： 2023-08-18 - 主分类号： G06T1/60 文献下载
摘要：本申请涉及图像处理技术领域，公开了一种基于神经网络模型的图像处理方法、介质和电子设备，电子设备的第一中间层将第一映射关系调整为第二映射关系，其中，在第一映射关系中，第一处理单元与第一存储地址对应，第二处理单元与第二存储地址对应；在第二映射关系中，第一处理单元和第二存储地址对应，第二处理单元和第一存储地址对应，其中，第一处理单元能够获取第二特征图和第一特征图，并进行处理，如此，减少了电子设备在对特征图进行卷积操作后再进行特征图通道方向的读写操作量，提高了电子设备读写特征图的效率，进而提高了电子设备的图像处理效率。
基于神经网络模型图像处理方法介质电子设备

[发明专利]一种基于自适应映射关系的单摄像头实时三维人体姿态检测方法-CN201910826044.2有效
发明人： 赵翼飞;李楠楠;张世雄;李若尘;李革;张伟民;安欣赏 -专利权人：深圳龙岗智能视听研究院
申请日： 2019-09-03 - 公布日： 2023-07-28 - 主分类号： G06V40/20 文献下载
摘要：本发明的用于基于自适应映射关系的单摄像头实时三维人体姿态检测方法，包括以下步骤：建立自适应人体姿态映射关系库；利用深度学习模型对摄像头得到的每一帧图像进行二维人体关节点检测，得到关节点数据；使用快速查找算法在自适应人体姿态映射关系库中找出与二维人体关节点对应的若干三维人体姿态映射；以及用动态匹配算法得到二维人体关节点对应的最终的三维人体姿态。该方法是基于深度学习以及动态匹配框架，将检测速度提升到实时检测水平；对于多种三维人体姿态对应同一二维人体姿态的情况提出了自适应数据库以及动态匹配算法，其准确度与检测结果稳定性大大提高，在目前公布的测试数据集上，取得了领先的检测水平。
一种基于自适应映射关系摄像头实时三维人体姿态检测方法

[发明专利]一种基于关系图分析的群体行为识别方法-CN201911036597.4有效
发明人：李楠楠;张世雄;赵翼飞;李若尘;李革;安欣赏;张伟民 -专利权人：深圳龙岗智能视听研究院
申请日： 2019-10-29 - 公布日： 2023-07-21 - 主分类号： G06V40/20 文献下载
摘要：一种基于关系图分析的群体行为识别方法，包括以下步骤：S1对包含群体行为事件的视频序列进行稀疏抽样得到视频抽样帧，作为对视频事件的代表；S2通过目标检测网络和降维运算得到单帧抽样帧人物目标特征；S3根据个体之间的外貌和位置关系构建图模型以及利用图卷积神经网络提取单帧群体行为表述特征；以及S4通过对多帧群体行为特征进行融合得到整段视频群体行为表述特征。本发明方法，相比于传统的基于循环神经网络模型的视频行为动态描述方法，本发明提出的方法同时处理多张抽样视频帧，提高了算法运行的时间效率，取得了领先的检测水平。
一种基于关系分析群体行为识别方法

[发明专利]基于RGB和点云相结合的端到端人体姿态识别方法-CN201910836867.3有效
发明人：张世雄;李楠楠;赵翼飞;李若尘;李革;安欣赏;张伟民 -专利权人：深圳龙岗智能视听研究院
申请日： 2019-09-05 - 公布日： 2023-05-16 - 主分类号： G06V40/10 文献下载
摘要：一种基于RGB和点云相结合的端到端人体姿态识别方法，包括以下步骤：1)：对RGB信息和点云信息进行预处理；2)：使用前置网络提取人体二维(2D)骨架信息；以及3)：使用三维(3D)网络提取人体三维(3D)骨架信息。本发明提供的基于RGB和点云相结合的端到端人体姿态识别方法，能够有效地从RGB‑D设备采集的人体数据中提取出准确的人体的3D模型。克服了姿态识别中因姿态外形变化、姿态的自由度多样性、相似的姿态、自遮挡、2D姿态有很大歧义、3D姿态精度不够、3D数据集缺乏等一系列问题。
基于 rgb 相结合端到端人体姿态识别方法

[发明专利]一种用于冷却并囚禁离子的装置-CN202010794932.3有效
发明人：王兴安;赵翼飞;栾志文 -专利权人：中国科学技术大学
申请日： 2020-08-10 - 公布日： 2023-03-24 - 主分类号： G21K1/087 文献下载
摘要：本发明公开了一种用于冷却囚禁离子的装置，包括用于囚禁离子的离子阱，离子阱上设置有用于连接充气装置来通入缓冲气体的充气口。该装置使用时，离子在离子阱内部电场作用下形成一定的束缚；与此同时通过充气口通入的缓冲气体与离子发生碰撞，从而能够对离子产生更好的束缚效果，并且可以通过调节离子阱内部电场以及缓冲气体来控制囚禁系统对于该离子的囚禁效率以获得需求强度的离子源。此外这种装置还包括冷却离子的二级制冷的冷头装置以及几种增强导热性能的金属部件如屏蔽筒等，通过与冷却部件相连的温度传感器可以实时观察到离子阱的实际温度；与此同时还可以通过调节冷头装置来控制离子阱处的温度，产生一个内态温度较低的稳定离子源。
一种用于冷却囚禁离子装置

[发明专利]一种变电站高压热水射流除冰装置-CN202211348265.1在审
发明人：许东升;甘红庆;白杨;周鑫;王会琳;杨瑶玉;李昂;任越;李岚;赵翼飞;张刘杰;刘彬;祁盼;薛保星 -专利权人：国网河南省电力公司超高压公司
申请日： 2022-10-31 - 公布日： 2023-01-24 - 主分类号： H02G7/16 文献下载
摘要：本发明公开了一种变电站高压热水射流除冰装置，属于变电站除冰技术领域，解决了除冰劳动强度大的技术问题。其包括底板，所述底板的上表面固定设有集水箱、增压加热装置和升降装置，所述升降装置的上端设有旋转式喷头。所述集水箱通过连接管与增压加热装置相连通，所述底板的左端上表面固定设有两个前后相互对应的第一竖杆，底板的右端上表面固定设有两个前后相互对应的第二竖杆，前第一竖杆与前第二竖杆之间固定设有前横杆，后第一竖杆与后第二竖杆之间固定设有后横杆，所述前横杆与后横杆之间固定设有支撑板，所述支撑板的上表面固定设有电控装置，所述电控装置与所述升降装置电连接；所述底板的下端设有行走轮。
一种变电站高压热水射流除冰装置

[发明专利]一种基于数据空间变换的阿尔兹海默症检测方法-CN201910836855.0有效
发明人： 赵翼飞;李楠楠;张世雄;李若尘;李革;安欣赏;张伟民 -专利权人：深圳龙岗智能视听研究院
申请日： 2019-09-05 - 公布日： 2022-11-08 - 主分类号： G16H50/20 文献下载
摘要：一种基于数据空间变换的阿尔兹海默症检测方法，包括以下步骤：1：对所有数据集脑部功能磁共振成像(fMRI)数据进行建模，从数据模型中提取特征；2：对上一步提取的特征进行特征选择；3：使用数据空间变换方法将所有数据集选择后的特征数据映射到同一子空间中；4：在所述子空间中使用这些数据交叉验证训练机器学习分类模型，调整参数，得到最优的计算机辅助诊断(CAD)模型。该方法解决了不同数据集分布不一致的问题，增加了疾病诊断的可用训练样本，缓解了样本量不足而导致辅助诊断模型准确度低以及泛化能力不足的情况；同时本发明使用特征工程和机器学习算法大大提升了基于fMRI数据的AD辅助诊断的准确度。
一种基于数据空间变换阿尔兹海默症检测方法

[发明专利]一种基于遗传算法的机械臂绝对定位精度标定方法及系统-CN202010063741.X有效
发明人：李若尘;李楠楠;张世雄;赵翼飞;安欣赏;李革;张伟民 -专利权人：深圳市鑫君特智能医疗器械有限公司
申请日： 2020-01-20 - 公布日： 2022-07-15 - 主分类号： B25J9/16 文献下载
摘要：一种基于遗传算法的机械臂绝对定位精度标定方法，包括：步骤1)利用理论DH参数建立机械臂运动学参数模型，并得到理论终端坐标；步骤2)获取机械臂终端实际坐标，以及对应关节的角度；步骤3)在理论DH参数上加上一个微小误差，并建立含有误差的机械臂终端坐标；步骤4)对所有采集到的点位计算并求和，其中，Perr为含有误差的机械臂终端坐标，Preal为机械臂终端实际坐标；步骤5)通过多阶段遗传算法求得误差参数方程极小时的微小误差以作为机构参数修正量，然后加上理论DH参数得到最优机构参数该方法采用遗传算法对机械臂绝对定位精度进行分段标定，通过在不同阶段中采用不同的交叉、变异策略使得遗传算法标定结果的精确度更高。
一种基于遗传算法机械绝对定位精度标定方法系统

[发明专利]神经网络模型的运行方法、可读介质和电子设备-CN202210100000.3在审
发明人：韩冥生;余宗桥;王晓雪;赵翼飞 -专利权人：安谋科技（中国）有限公司
申请日： 2022-01-27 - 公布日： 2022-05-13 - 主分类号： G06F16/901 文献下载
摘要：本申请涉及人工智能领域，公开了一种神经网络模型的运行方法、可读介质和电子设备。方法包括：在运行神经网络模型的过程中检测到第一运算，第一运算包括第一运算部分，第一运算部分包括至少一个非线性运算因子；从第一数据矩阵中，获取第一运算的第一输入数据；生成第一输入数据的第一查表参数；确定索引表中与第一查表参数对应的第一索引值，获取索引表中与第一索引值对应的第一查表结果，其中第一查表参数、第一索引值、第一查表结果为定点数；基于第一查表结果确定第一运算部分的运算结果。从而电子设备在运行第一运算时，通过线性运算和查表就可以得到第一运算的定点数运算结果，提高了电子设备运行神经网络模型的速度。
神经网络模型运行方法可读介质电子设备

[发明专利]神经网络模型的运行方法、可读介质和电子设备-CN202110974281.0在审
发明人： 赵翼飞;潘阿成 -专利权人：安谋科技（中国）有限公司
申请日： 2021-08-24 - 公布日： 2021-11-19 - 主分类号： G06N3/10 文献下载
摘要：本申请涉及人工智能领域，提供了一种神经网络模型的运行方法，用于运行包括计算层和排序层的神经网络模型。通过在电子设备处理器内部的第二存储器中设置第一存储区域和第二存储区域，并且处理器在对待处理数据中的第二数据部分进行计算层计算并将计算结果存储至第二存储区域的过程中，并行对第一存储区域中存储的待处理数据中的第一数据部分的计算层计算结果进行排序层排序并存储至设置于处理器外部的第一存储器中。如此，处理器总是并行执行不同数据部分的计算层计算和排序层排序，并且处理器无需将计算层的计算结果存储至第一存储器，提高了神经网络模型的运行速度，减少了运行神经网络模型占用的硬件资源，提升了电子设备的性能。
神经网络模型运行方法可读介质电子设备

[实用新型]一种脑卒中患者预防下肢深静脉血栓的康复护理装置-CN202021418532.4有效
发明人：罗状英;肖彩霞;王灿青;周志娟;李琳;段雨茜;李永梅;刘人荧;自莉娟;罗曼旖;李娟娟;赵翼飞;杨正丽;彭玲;任彩云;段丽华;胡秀红;邓晓艳;罗丹 -专利权人：普洱市人民医院
申请日： 2020-07-17 - 公布日： 2021-05-25 - 主分类号： A61H1/02 文献下载
摘要：本实用新型设计了一种脑卒中患者预防下肢深静脉血栓的康复护理装置，包括支撑架和升降套，所述升降套悬挂于支撑架两端；支撑架包括倒T型固定杆和伸缩杆，伸缩杆安装在倒T型固定杆上端，伸缩杆一端安装有计时器；所述升降套包括固定套、连接带和调节带，所述连接带连接在固定套两端，所述调节带固定在伸缩杆和连接带之间。本实用新型能够改变脑卒中患者的下肢体位对下肢进行活动，预防下肢深静脉血栓，护理方式灵活多变的同时操作简单，能够进行活动时间设定，结构简单清洗方便，能够伸缩，不使用时占用空间小易收纳，易携带，适应在不同的病床上使用，同时制作成本低，降低患者经济负担。
一种脑卒中患者预防下肢静脉血栓康复护理装置

[发明专利]一种基于图卷积神经网络的阿尔兹海默症辅助诊断方法-CN201911278900.1在审
发明人： 赵翼飞;李楠楠;张世雄;李若尘;安欣赏;李革;张伟民 -专利权人：深圳龙岗智能视听研究院
申请日： 2019-12-13 - 公布日： 2020-03-31 - 主分类号： A61B5/055 文献下载
摘要：一种基于图卷积神经网络的阿尔兹海默症辅助诊断方法，包括：对脑部功能磁共振影像进行处理，得到各大脑区域的时间序列；计算各大脑区域的时间序列中任意两个时间序列之间的皮尔森相关系数，得到以每个时间序列作为节点、该皮尔森相关系数作为两节点之间连接边的权重的脑功能连接网络；将所有权重小于设定阈值的边去掉，简化脑功能连接网络，得到图结构数据；以及设计图卷积神经网络模型，并使用图结构数据训练设计的图卷积神经网络模型，最后得到验证集上表现最佳的训练结果作为辅助诊断模型，输出整个图结构对应的疾病状态。本发明方法得到了比传统方法更好的检测准确度，取得了在该疾病上领先的辅助诊断分类水平。
一种基于图卷神经网络阿尔兹海默症辅助诊断方法

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