May, 2023

基于FSA-YOLOv5的智能家居设备检测算法

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TL;DR本文提出了一种新模型FSA-YOLOv5，通过引入Transformer来学习长距离依赖，提出了一种新的全分离式注意力模块，同时为室内智能家居设备检测任务添加了预测头部。通过对东南大学室内智能喇叭数据集的一系列实验，我们证明了我们的方法优于其他方法，突出了FSA-YOLOv5的有效性。
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    Nov, 2019

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    May, 2021

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    Oct, 2021

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    Mar, 2022

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    Oct, 2022

  • 智能家居非侵入式负载监测和电器识别的迁移学习

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    Jan, 2023

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    Apr, 2023

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    Aug, 2023

  • 了解邻居：智能家居中有效的传感器数据人体活动识别的基于图的方法

    通过学习传感器之间的显式共同触发关系，我们提出了一种新颖的图导向神经网络方法，该方法通过将离散的输入传感器测量映射到特征空间，应用注意机制和节点嵌入的分层汇聚，在CASAS数据集上进行实验证明了我们提出的方法在智能家居人体活动识别方面优于现有方法，并将其推向更接近真实世界应用的方向。

    Nov, 2023

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    Sep, 2024