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[发明专利]一种融合多生理模态的实时注意力评估方法及系统-CN202111128172.3在审
发明人：潘家辉;王冰冰 -专利权人：华南师范大学
申请日： 2021-09-26 - 公布日： 2021-12-03 - 主分类号： A61B5/16 文献下载
摘要：本发明涉及一种融合多生理模态的实时注意力评估方法，其包括步骤：S1：诱发评估对象的注意力；S2：同时分别检测获得人脸注意力检测结果W1、检测获得脑电注意力检测结果W2、及检测获得眼动注意力检测结果W3，之后将人脸注意力检测结果W1、脑电注意力检测结果W2、眼动信号注意力检测结果W3通过神经网络模型进行计算处理，获得评估对象的注意力水平值W。相对于现有技术，本发明提供一种融合多生理模态的实时注意力评估方法通过融合人脸图像、脑电信号、眼动信号进行注意力检测，使检测结果具有更高的准确率，且可用性和稳定性高。
一种融合生理实时注意力评估方法系统

[发明专利]一种可靠的用户注意力监测估计表示模型-CN202010957672.7有效
发明人：王海鹏;张淑鹏 -专利权人：西北工业大学
申请日： 2020-09-10 - 公布日： 2022-05-17 - 主分类号： G06F30/20 文献下载
摘要：本发明提供了一种可靠的用户注意力监测估计表示模型，包括单模态注意力计算层、多模态融合层和用户注意力表示层。通过对采集到的用户注意力变化的原始数据进行综合计算，得到表示用户当前注意力的注意力数值。本发明利用多个注意力检测模态，通过减少这些模态之间的依赖关系和优化多个模态注意力值的融合计算，能够获得更加可靠的用户注意力值，解决模态缺失或单模态检测效果不佳的用户注意力可靠检测问题。
一种可靠用户注意力监测估计表示模型

[发明专利]驾驶员辅助系统和方法-CN202210762096.X在审
发明人：薛祺 -专利权人：安波福电子(苏州)有限公司
申请日： 2022-06-30 - 公布日： 2022-09-02 - 主分类号： B60W30/095 文献下载
摘要：驾驶员辅助系统可以包括路面风险检测部、驾驶员注意力检测部和注意力控制部。路面风险检测部可以被配置成用于检测本车辆周围的行驶风险等级。驾驶员注意力检测部可以被配置成用于检测驾驶员的注意力等级。注意力控制部可以被配置成用于：判断驾驶员的当前注意力等级是否达到与当前行驶风险等级相对应的最低注意力等级；并且响应于判断当前注意力等级未达到与当前行驶风险等级相对应的最低注意力等级，执行提醒操作。
驾驶员辅助系统方法

[发明专利]用于播放音频-视频内容的设备和方法-CN200780026286.9无效
发明人： P·方塞卡;M·A·彼得斯 -专利权人：皇家飞利浦电子股份有限公司
申请日： 2007-06-27 - 公布日： 2009-07-22 - 主分类号： G11B27/10 文献下载
摘要：一种用于播放音频-视频内容(205)的设备和方法，在播放期间检测到用户(192)的注意力丢失。用户的注意力丢失生成至少一个注意力丢失标记(255)，其被存储在注意力丢失存储单元(210)中。用户可以使用用户接口单元(190)来使回放回复到相应于注意力丢失标记的时间点。通过存储相应于用户注意力丢失点的标记和要求明确的用户输入，注意力丢失检测器可以以低于其它情形的精确度检测注意力丢失。任选地，可以使注意力丢失标记的存储根据内容分析单元(420)(诸如商业块检测器)而是有条件的。注意力丢失标记指示(260)可被做成对于用户是可看见的，以便指示已检测到至少一个注意力丢失标记。
用于播放音频视频内容设备方法

[发明专利]一种注意力检测方法、装置、设备及存储介质-CN201910043884.1在审
发明人：不公告发明人 -专利权人：北京字节跳动网络技术有限公司
申请日： 2019-01-17 - 公布日： 2020-07-24 - 主分类号： A61B5/16 文献下载
摘要：本公开公开了一种注意力检测方法、装置、设备及存储介质，首先通过点读设备的摄像头采集用户的当前视频，然后解码当前视频，得到对应的视频帧，然后将对应的视频帧输入预先训练的注意力检测模型，得到注意力数值，最后根据注意力数值与注意力阈值，确定用户的注意力是否集中。本实施例提供的技术方案通过摄像头采集用户的当前视频，并解码该视频得到视频帧，将视频帧输入注意力检测模型，得到注意力数值，根据注意力数值确定用户的注意力是否集中，实现了使用摄像头采集的视频确定用户注意力是否集中，能够客观的反映用户的注意力程度，避免了家长通过观察确定儿童是否注意力集中具有主观性的问题。
一种注意力检测方法装置设备存储介质

[发明专利]一种注意力识别方法和装置-CN201910334039.X在审
发明人：何强;宫团基 -专利权人：北京三好互动教育科技有限公司
申请日： 2019-04-24 - 公布日： 2020-10-30 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明提供了一种注意力识别方法和装置，其中，该方法包括：获取上课时学生的学生图像，对学生图像中的人脸进行检测，得到注意力可信度参数；根据注意力可信度参数，对注意力特征向量进行计算；根据计算得到的注意力特征向量，计算得到学生的注意力值，当注意力值低于注意力阈值时，确定学生的注意力未在上课内容上。通过本发明实施例提供的注意力识别方法和装置，可以进一步基于检测得到的注意力可信度参数计算得到学生的注意力值，并通过计算得到的学生的注意力值对学生上课时的注意力进行识别，使得识别出的学生的上课注意力更加准确
一种注意力识别方法装置

[发明专利]一种人员注意力检测方法、装置、设备及系统-CN201811553683.8有效
发明人：王安曼;裘沙怡;徐伟栋;王莹;李浪 -专利权人：杭州海康威视系统技术有限公司
申请日： 2018-12-19 - 公布日： 2023-10-17 - 主分类号： G06V40/16 文献下载
摘要：本发明实施例提供了一种人员注意力检测方法、装置、设备及系统，方法包括：基于人脸分析数据，确定人员的第一注意力得分；基于行为分析数据，确定人员的第二注意力得分；根据第一注意力得分和第二注意力得分，得到待检测人员的注意力检测结果；可见，本方案中，一方面，实现了不依赖人工、自动检测人员注意力，另一方面，从人脸和人体行为两方面分析人员注意力，提高了检测结果的准确性。
一种人员注意力检测方法装置设备系统

[发明专利]基于残差注意力的YOLOv3目标检测方法-CN202211148367.9在审
发明人：孙俊峰;王保录;黄琰淦;王红勇;赵凡超;李昌隆;安小宇;张焕龙;张杰;齐企业 -专利权人：广西中烟工业有限责任公司
申请日： 2022-09-21 - 公布日： 2023-04-04 - 主分类号： G06V10/42 文献下载
摘要：本发明公开一种基于残差注意力的YOLOv3目标检测方法，包括：构建YOLOv3目标检测网络；在YOLOv3目标检测网络的颈部引入残差注意力模块，并将其应用于从主干网络获取的三层特征；所述的残差注意力模块包含通道注意力模块、空间注意力模块和残差连接，对输入特征图的处理步骤如下：a、残差注意力模块的输入特征图首经过通道注意力模块计算通道注意力特征图；b、将得到的通道注意力特征图输入空间注意力模块计算空间注意力特征图；c、将得到的空间注意力特征图与残差注意力模块的输入特征图进行融合本发明解决了目前传统目标检测算法中卷积神经网络对于目标难以提取有效特征信息，进而导致在实际应用中存在漏检率高，精度低等问题。
基于注意力 yolov3 目标检测方法

[发明专利]一种基于多头自注意力机制的无人机变尺寸目标检测方法-CN202010659641.3有效
发明人：李湛;莫文昊;杨学博;孙维超;高会军 -专利权人：哈尔滨工业大学
申请日： 2020-07-08 - 公布日： 2022-07-05 - 主分类号： G06V20/10 文献下载
摘要：一种基于多头自注意力机制的无人机变尺寸目标检测方法，属于目标检测技术领域，本发明为解决现有无人机目标检测算法对于小目标检测性能差的问题。本发明包括：建立数据集；建立网络结构：采用多头自注意力机制建立多头自注意力目标检测头网络，所述多头自注意力目标检测头网络的后端采用Faster Rcnn基本框架，在多头自注意力目标检测头网络的回归层再次引入自注意力机制；分步骤进行网络训练；对目标物体进行检测：对图像进行预处理后输入多头自注意力目标检测头网络，多头自注意力目标检测头网络输出检测结果。本发明用于对大小变化目标无人机的目标检测。
一种基于多头注意力机制无人机变尺寸目标检测方法

[发明专利]注意力检测方法及装置-CN202211117447.8在审
发明人：贺克赛 -专利权人：际络科技（上海）有限公司
申请日： 2022-09-14 - 公布日： 2022-12-30 - 主分类号： G06V40/16 文献下载
摘要：本发明提供一种注意力检测方法及装置，方法包括：获取连续的多帧驾驶员图像；将连续的多帧驾驶员图像输入至注意力检测模型中，得到注意力检测模型输出的注意力检测结果；注意力检测模型是基于注意力机制，并利用视线和头部姿态对训练图像进行监督学习得到的本发明通过云端接收车端发送的连续的多帧驾驶员图像，以利用云端的注意力检测模型对驾驶员图像进行检测，通过云端对深度学习模型计算量的高容忍度，以充分发挥算法的优势；另外基于注意力机制，并利用视线和头部姿态对注意力检测模型进行监督训练，以大幅度提高云端性能，通过采用注意力机制，提升了模型的并行计算能力，进而提升模型的训练速度和准确率。
注意力检测方法装置

[发明专利]基于注意力机制的SAR图像多尺度舰船目标检测方法和装置-CN202211728727.2在审
发明人：刘瑜;陈碧朗;姜智卓;王学谦;李刚 -专利权人：清华大学深圳国际研究生院;清华大学
申请日： 2022-12-30 - 公布日： 2023-04-21 - 主分类号： G06V20/10 文献下载
摘要：本发明提供一种基于注意力机制的SAR图像多尺度舰船目标检测方法和装置，属于图像检测领域，方法包括：获取待检测的SAR图像；将SAR图像输入到多尺度舰船检测模型中，得到多尺度舰船检测模型输出的目标检测结果；其中，多尺度舰船检测模型包括特征提取层、特征融合层和预测层，其核心部分包括空间和通道注意力模块，空间和通道注意力模块包括空间注意力模块和通道注意力模块，通道注意力模块对空间注意力模块输出的特征图进行处理本发明基于空间注意力模块和通道注意力模块得到空间和通道注意力模块，能在复杂环境下同时提取多尺度舰船的空间信息、语义信息和抑制复杂背景干扰的上下文信息，降低漏检率和虚警率，提高多尺度舰船目标的检测精度。
基于注意力机制 sar 图像尺度舰船目标检测方法装置

[发明专利]注意力检测服务-CN202110841346.4在审
发明人： B·拜伦;R·G·米斯拉;C·K·托马斯;W·张;R·G·叶佩兹;A·J·古埃塔;K·Y·霍;P·W·钦;M·哈格蒂;C·罗赛特;P·D·安东;J·E·德拉蒙德;A·B·卡托 -专利权人：苹果公司
申请日： 2018-01-24 - 公布日： 2021-10-29 - 主分类号： G06F21/62 文献下载
摘要：本公开涉及注意力检测服务。注意力检测服务可针对用户正在注意所述设备的指示而监视所述设备中的各种外围设备。各种客户端可注册注意力检测和注意力丢失(不再检测到注意力)事件的通知，或者可针对所述事件轮询所述服务。如果用户没有正在注意所述设备，则采取各种动作以允许降低的能量消耗可以是可能的。
注意力检测服务

[发明专利]基于注意力机制和一维卷积滑窗的微表情发现方法及系统-CN202210599250.6有效
发明人：曹叶文;周冠群;蒋友军;袁树森;邢红波 -专利权人：山东大学
申请日： 2022-05-30 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G06V40/16 文献下载
摘要：本发明公开一种基于注意力机制和一维卷积滑窗的微表情发现方法及系统，包括：获取视频流的连续帧图像，进行空间特征的提取，对空间特征进行全局特征和局部特征的提取；根据某一图像与其他图像的全局特征之间的相关度，以及局部特征之间的相关度，分别得到全局注意力权重和局部注意力权重，根据全局注意力权重和局部注意力权重分别得到全局注意力特征和局部注意力特征，将全局注意力特征和局部注意力特征融合得到注意力特征；采用一维卷积滑窗以设定步长和检测间隔在注意力特征中移动，以提取每个检测间隔内的特征，对每个检测间隔内的特征进行微表情识别，将检测间隔的微表情识别结果进行间隔分组，以更加准确的定位到真实的微表情位置。
基于注意力机制卷积表情发现方法系统

[发明专利]一种融合多种判别技术的注意力检测方法-CN202010691056.1在审
发明人：高飞;李帅;葛一粟;卢书芳;翁立波;张元鸣 -专利权人：浙江工业大学
申请日： 2020-07-17 - 公布日： 2020-10-23 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种融合多种判别技术的注意力检测方法，它包括人脸姿态估计、人脸表情分析和上半身行为分析三个阶段，通过融合多重判别技术对采集到的图像分别进行人脸姿态估计、人脸表情分析和上半身行为分析，然后结合三个阶段的分析结果得到最终的注意力检测结果本发明通过采用上述技术，不需要借助任何工具，大大降低了检测成本，提高了经济效益，实现了注意力的量化分析，并根据量化结果将注意力分为注意力十分不专注、注意力较专注、注意力专注以及注意力十分专注四种情况，大大提高了注意力检测的准确性
一种融合多种判别技术注意力检测方法

[发明专利]基于局部和全局注意力机制的入侵检测方法、装置及介质-CN202310728365.5在审
发明人：吴天琦;张道娟;钱珂翔;韩啸;武宏斌 -专利权人：国网智能电网研究院有限公司;国网辽宁省电力有限公司;国家电网有限公司
申请日： 2023-06-19 - 公布日： 2023-09-15 - 主分类号： G06F18/2433 文献下载
摘要：本发明涉及日志检测领域，具体涉及基于局部和全局注意力机制的入侵检测方法、装置及介质，该方法包括：获取待检测系统日志；提取待检测系统日志的特征；采用局部特征注意力机制提取特征的局部注意力特征；采用全局特征注意力机制提取特征的全局注意力特征；根据局部注意力特征和全局注意力特征进行序列预测，得到待检测系统日志的入侵检测结果。通过实施本发明，提取局部特征和全局特征，一方面，基于近距离局部特征的注意力机制侧重构造系统日志字符级局部特征，另一方面，基于长距离全局特征的注意力机制侧重捕获长距离上下文特征，更加全面地学习到日志里的隐藏特征信息，进一步提升了入侵检测的准确率，使得该入侵检测方法更加有效。
基于局部全局注意力机制入侵检测方法装置介质

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