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- [发明专利]一种基于图像处理的驾驶员心率识别方法-CN202110649008.0有效
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陈昌川;刘凯;王海宁;代少升;刘科征;刘凯;吴占杰
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重庆邮电大学
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2021-06-10
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2023-08-04
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A61B5/024
- 本发明的内容为实现了一种基于图像处理的驾驶员心率识别方法，克服了接触式识别心率的缺点，实现了对驾驶员身体心跳的监测，实现驾驶员心率的识别，具体技术方案包括以下6个部分。感兴趣区域选取：驾驶员感兴趣区域的选取基于人脸68个特征点，选取感兴趣区域。特征提取：在感兴趣区域的基础上，提取其中的绿色通道特征作为驾驶员心率的真实表现，由于感兴趣区域内的特征提取易受光照分布不均的影响，本发明采用算法消除光照误差。转换成频域：构建小段绿色通道序列值，缩减误差，经FFT求得频率值。噪声过滤：过滤掉不符合常理的噪声。心率提取：根据绿色通道频率值与心率的关系求得粗略的心率值。心率平稳：根据上下帧，经算法求得平滑稳定的心率值。本发明具备非接触式，不会给驾驶司机造成不舒适的感受，同时避免传统设备心率识别携带不方便的问题。
- 一种基于图像处理驾驶员心率识别方法
- [发明专利]一种基于卷积神经网络的岩渣分类算法-CN202210025857.3在审
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陈昌川;王新立;乔飞;刘凯;代少升;张天骐
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重庆邮电大学
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2022-03-23
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2022-05-10
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G06K9/62
- 本发明涉及一种基于卷积神经网络的岩渣分类算法，岩渣作为掘进过程中主要的产物，包含丰富的信息，研究及工程实践表明可通过对岩渣的类别进行观测，实时推测刀盘的工作状况。通过图像识别岩渣种类以达到间接检测刀盘的目的，从而指导现场施工人员及时检查和更换刀具。相机在传送带上方采集图像，避开了恶劣的生产环境，同时还具有设备简单、损耗低、成本低、长时间监测等优点，以此为动机，该发明提出一种基于卷积神经网络的岩渣分类算法。为提取岩渣图像特征，该文首先根据预训练模型迁移学习参数，同时配合数据扩增方法，将扩增后的岩渣数据集作为卷积神经网络的输入，训练岩渣分类网络。为实现盾构机边缘端的算法部署，本发明还提出一种结合量化与剪枝的网络压缩方法，对网络进行了近乎无损的压缩，减小了参数量和计算量。
- 一种基于卷积神经网络分类算法
- [发明专利]一种水表读数定位与识别方法-CN202210004125.6在审
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代少升;张林林;曾奇
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重庆邮电大学
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2022-01-04
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2022-04-15
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G06V10/22
- 本发明涉及一种水表读数定位和识别方法，属于字符识别领域，当前水务公司对部分老旧小区用户仍然采用人工抄表方式，因此对于水表识别的研究不仅可以减轻工作人员的工作量，还保证了数据的准确性。水表识别系统主要包括水表读数区域定位和数字识别，其中字符定位是识别的关键，但由于自然环境下背景复杂，拍摄的水表图像距离远近不同，角度多样化以及光照等因素导致传统方法定位准确率低，以此为契机，本文提出了一种快速且准确的方法来识别水表。文首先采用EAST网络定位出水表读数区域，然后将依据定位框裁剪出的数字区域，通过线性增强提高水表图片的质量，再通过水平垂直投影以及形态学操作对数字进行分割，有效排除噪声点和数字周围边框对字符的影响，最后采用Tesseract‑OCR对字符进行识别。
- 一种水表读数定位识别方法
- [发明专利]一种基于局部表征的面部表情识别方法-CN202110670264.8在审
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陈昌川;刘凯;代少升;王海宁;王延平;张天骐
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重庆邮电大学
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2021-06-17
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2021-12-14
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G06K9/00
- 本发明涉及一种基于局部表征的面部表情识别方法，属于人脸识别领域，表情是人类内心情感变化的重要体现，当前表情识别方法通常依赖面部全局特征进行处理，忽略局部特征提取。心理学家指出不同面部表情对应不同的局部肌肉运动区域，以此为动机，该文提出一种基于局部表征的表情识别算法，称为表情运动单元卷积神经网络。为提取面部的局部特征，该文首先根据获取的人脸68个特征点将整体面部图像划分成43个子区域，随后选择肌肉运动区域与面部显著器官所覆盖的8个局部候选区域作为卷积神经网络的输入。为均衡局部候选区域的特征，采用8个并行的特征提取分支，每个分支支配不同维全连接层。分支的输出按照注意力自适应地连接，以突出不同局部候选区域的重要程度，最后经Softmax函数将表情分为中性、愤怒、厌恶、惊讶、高兴、悲伤和恐惧七类。
- 一种基于局部表征面部表情识别方法
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