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[发明专利]基于特征融合和加权最大间隔神经网络的异常翻栏行为检测方法-CN202310656609.3在审
发明人：陈伟杰;陈彦榕;陈文杰;陈康;黄思源 -专利权人：浙江工业大学之江学院
申请日： 2023-06-05 - 公布日： 2023-09-19 - 主分类号： G06V40/20 文献下载
摘要：基于特征融合和加权最大间隔神经网络的异常翻栏行为检测方法，包括：1)构建正常行为和异常行为数据集，用于训练和测试模型。2)设计一种改进的姿势特征融合策略，以提高特征的表达能力和区分度。3)将特征融合后的数据集输入神经网络，捕获非线性特征。4)引入最大间隔损失函数来提高模型的泛化能力，构建最大间隔损失函数来训练模型；5)引入不均衡因子来加权不同类别样本的损失值，平衡训练过程中的类别影响；6)预测行为是否为异常行为，根据训练好的模型对新的行为数据进行分类判别。本发明能提取更准确、更有表达力的特征，对异常行为的识别能力强。
基于特征融合加权最大间隔神经网络异常行为检测方法

[发明专利]基于分位数加权稳健支持向量机的姿势估计方法-CN202211676442.9在审
发明人：陈伟杰;孙辉锋;陈培;陈彦榕 -专利权人：浙江工业大学
申请日： 2022-12-26 - 公布日： 2023-03-24 - 主分类号： G06F18/24 文献下载
摘要：基于分位数加权稳健支持向量机的姿势估计方法，包括：1)构建基于传感数据的姿势估计数据集；2)对人体姿势估计数据集进行处理。采用“一对余”策略来处理多分类学习问题，即将个类别分类问题，划分为个二分类学习子问题；3)使用分位数法筛选出异常点，然后使用kNN方法计算权重值；4)根据不均衡度和噪声信息，分别设计类内权重矩阵和类间权重矩阵；5)构建基于分位数加权的稳健支持向量机优化模型；6)根据优化问题求解线性方程组；7)获得最优稳健支持向量机姿势类别超平面；8)构建姿势估计决策函数；9)根据手持设备的传感数据，预测人体姿势类别。
基于位数加权稳健支持向量姿势估计方法

[发明专利]基于局部直觉模糊支持向量机的异常行为识别方法-CN202211317205.3在审
发明人：陈伟杰;陈培;孙辉锋;陈彦榕 -专利权人：浙江工业大学
申请日： 2022-10-26 - 公布日： 2023-02-03 - 主分类号： G06V20/52 文献下载
摘要：基于局部直觉模糊支持向量机(LIFSVM)的异常行为识别方法，包括：1)提取样本的局部类别信息，获得样本类内和类间的邻域信息；2)根据不均衡度、样本局部信息和离群点因子，计算样本类内权重和类间权重；3)针对不均衡异常行为识别问题，构造噪声不敏感的LIFSVM优化模型；4)对优化问题进行推导，求解线性方程组获得模型的最优解；5)分别构造异常行为和正常行为的非平行近端超平面，依此得到LIFSVM模型的最优决策函数；6)预测行为是否为危险动作。本发明能提高异常行为的识别率，更精准地完成行为识别任务。
基于局部直觉模糊支持向量异常行为识别方法

[发明专利]基于深度网络物体识别模型的智能垃圾分类方法-CN202210214103.2在审
发明人：陈伟杰;毛梦林;沈文增;张宇星;陈彦榕 -专利权人：浙江工业大学之江学院
申请日： 2022-03-07 - 公布日： 2022-09-09 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度网络物体识别模型的智能垃圾分类方法，涉及智能垃圾分类技术领域。本发明包括如下步骤：步骤一：载入yolov5模型，输入待检测的图片或者视频流；步骤二：对输入的图片、视频流进行resize成448X448的图像，根据Z＝L缩/L原可以求得缩放系数Z；步骤三：将图像划分成S×S的网格，对于每个网格预测B个边框；步骤四：判断概率是否大于置信概率阈值Cth resh old。本发明通过分析物体距离特征和物体类别特征，对物体类别进行综合判断，结合这两个特征，只有同时满足这两个特征时才开始进行物体检测，能够有效优先识别近端物体而不是同时识别，大大降低了误判率。
基于深度网络物体识别模型智能垃圾分类方法

[发明专利]基于人体多特征的摔倒识别方法、装置、设备及存储介质-CN202210291201.6在审
发明人：陈伟杰;张宇星;陈彦榕;毛梦林;沈文增 -专利权人：浙江工业大学之江学院
申请日： 2022-03-23 - 公布日： 2022-07-22 - 主分类号： G06V40/20 文献下载
摘要：本申请涉及一种基于人体多特征的摔倒识别方法、装置、设备及存储介质。该方法包括：获取待识别视频，将所述待识别视频输入至预设的视频识别模型中；其中，所述待识别视频中包括目标人物；基于所述视频识别模型获取所述目标人物的骨骼关键点的位置数据；基于骨骼关键点的位置数据，判定所述目标任务是否处于摔到状态。本申请实施例通过预先设置的模型确定待识别视频中不同帧图像之间的骨骼关键点之间的差值，确定目标人物是否处于摔倒状态，并且能够有效区分躺下和摔倒两种不同的状态，提高识别的准确性。
基于人体特征摔倒识别方法装置设备存储介质

[发明专利]基于深度学习的织物瑕点智能检测方法-CN202210445348.6在审
发明人：陈伟杰;徐敏彰;谢森时;陈彦榕;陈冰;叶彬雅 -专利权人：浙江工业大学之江学院
申请日： 2022-04-26 - 公布日： 2022-07-12 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度学习的织物瑕点智能检测方法，涉及纺织品技术领域。本发明包括如下模型训练步骤：步骤1，收集关于织物瑕点的图片，对原图片裁剪旋转等方式操作，主要是对于数据集中较少的类别进行增强使图片数量尽可能平衡，将所有图片按比例分为训练集和验证集。本发明为了防止过拟合，利用裁剪旋转等方式对于较少数量的瑕疵样本进行了数据增强，更有效地提高模型的性能，从而实现准确的预测。本发明基于yolo5‑lite模型，根据织物缺陷判断的特征巧妙地确定了隐含层数数目、各层神经元的数目以及网络参数，也即构建了一个适合检测织物好次的卷积神经网络模型。为具有高准确率的织物瑕疵识别提供了可能。
基于深度学习织物智能检测方法

[外观设计]摩托车-CN202130873309.2有效
发明人：王耀德;陈彦榕;罗世凯 -专利权人：雅马哈发动机株式会社
申请日： 2021-12-30 - 公布日： 2022-04-19 - 主分类号： 12-11 文献下载
摘要：1.本外观设计产品的名称：摩托车。2.本外观设计产品的用途：本产品用作陆地交通工具。3.本外观设计产品的设计要点：在于形状。4.最能表明设计要点的图片或照片：立体图1。5.本外观设计产品的底面为使用时不容易看到或看不到的部位，省略仰视图。
摩托车

[发明专利]跨坐型车辆-CN201810296335.0有效
发明人：廖崇本;陈彦榕 -专利权人：雅马哈发动机株式会社
申请日： 2018-03-30 - 公布日： 2021-11-19 - 主分类号： B62J6/024 文献下载
摘要：本发明涉及在具备车辆上下方向和车辆前后方向的尺寸紧凑地形成的头灯单元的跨坐型车辆中，提高近光头灯的被视认性。左、右近光用的反射器(32、42)的前下缘部(37、47)的至少一部分配置于较远光用的反射器的前下缘部靠前方，且位于较前外壳上部(10)的前缘(13)靠前方而不与前外壳上部(10)重叠。又，左、右近光用的反射器(32、42)的车辆前后方向的长度较远光用的反射器的车辆前后方向的长度长。进而，于车辆俯视下，远光用的反射器的前下缘部的至少一部分位于较前外壳上部(10)的前缘(13)靠后方而与前外壳上部(10)重叠。
跨坐车辆

[发明专利]跨坐型车辆-CN201810280037.2有效
发明人：黄智扬;黄雅雀;陈彦榕 -专利权人：雅马哈发动机株式会社
申请日： 2018-03-30 - 公布日： 2021-03-16 - 主分类号： B62J6/045 文献下载
摘要：本发明提供一种即便将刹车灯部小型化也能确保刹车灯部的被观察性的跨坐型车辆。刹车灯部(41)具有刹车灯用光源部(411)与刹车灯用透光罩部(412)。后外壳部(323)具备分别布置于较刹车灯部(41)更靠左方、右方、上方的左外壳部(323L)、右外壳部(323R)、上外壳部(323U)。在车辆左、右侧视下，左外壳部(323L)和右外壳部(323R)以分别与刹车灯用透光罩部(412)的左、右缘(412L)、(412R)的至少一部分重叠的方式形成为较刹车灯用透光罩部(412)的左、右缘的后端向车辆后方突出。在车辆俯视下，上外壳部(323U)以与刹车灯用透光罩部(412)的上缘(412U)的至少一部分重叠的方式形成为较刹车灯用透光罩部(412)的上缘(412U)的后端(412Ub)向车辆后方突出。
跨坐车辆

[外观设计]摩托车-CN202030445624.0有效
发明人： 陈彦榕 -专利权人：雅马哈发动机株式会社
申请日： 2020-08-07 - 公布日： 2021-01-15 - 主分类号： 12-11 文献下载
摘要：1.本外观设计产品的名称：摩托车。2.本外观设计产品的用途：本产品用作陆地交通工具。3.本外观设计产品的设计要点：在于形状。4.最能表明设计要点的图片或照片：立体图1。5.本外观设计产品的底面为使用时不容易看到或看不到的部位，省略仰视图。
摩托车

[外观设计]小型摩托车-CN201830554566.8有效
发明人： 陈彦榕 -专利权人：雅马哈发动机株式会社
申请日： 2018-09-30 - 公布日： 2019-01-29 - 主分类号： 12-11 文献下载
摘要：1．本外观设计产品的名称：小型摩托车。2．本外观设计产品的用途：本产品用于作为陆地交通工具。3．本外观设计产品的设计要点：本外观设计的设计要点在于产品的形状。4．最能表明本外观设计设计要点的图片或照片：立体图1。5．省略视图：产品底面为非常见部位，故省略仰视图。
外观设计小型摩托车省略陆地交通工具产品底面仰视图片

[外观设计]防盗门通风窗-CN201830092487.X有效
发明人： 陈彦榕 -专利权人： 陈彦榕
申请日： 2018-03-13 - 公布日： 2018-08-31 - 主分类号： 25-02 文献下载
摘要：1．本外观设计产品的名称：防盗门通风窗。2．本外观设计产品的用途：本外观设计产品用于安装在防盗门上供室内通风换气。3．本外观设计产品的设计要点：在于形状。4．最能表明本外观设计设计要点的图片或照片：使用状态参考图2。
外观设计防盗门通风窗换气室内通风图片

[外观设计]防盗门通风窗-CN201830030238.8有效
发明人： 陈彦榕 -专利权人： 陈彦榕
申请日： 2018-01-23 - 公布日： 2018-08-21 - 主分类号： 25-02 文献下载
摘要：1．本外观设计产品的名称：防盗门通风窗。2．本外观设计产品的用途：本外观设计产品用于安装在防盗门上用于通风。3．本外观设计产品的设计要点：形状和图案。4．最能表明本外观设计设计要点的图片或照片：主视图。5．省略视图：其他视图无设计要点，故省略。
外观设计防盗门通风窗省略通风图案图片

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