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公开(公告)号:CN114592411B
公开(公告)日:2023-05-23
申请号:CN202210317457.X
申请日:2022-03-29
申请人: 中国矿业大学 , 江苏比特达信息技术有限公司
摘要: 本发明公开了一种载体寄生式公路损坏智能巡查方法,涉及道路损坏检测领域,针对公路损坏智能巡查的应用需求,研究适用于各类移动终端的轻量级通用智能识别算法,实现边缘端快速识别和实时上报;针对低碳巡检的要求,研究能够承载智能算法的不同载体特性,实现智能识别算法能够寄生于不同的硬件智能载体,实现终端载体智能复用,通过智能终端移动载体寄生方式,复用现有公交车辆和清扫车辆等移动载体,实现巡检主体智能复用;通过研发高性价比的工业级车载识别终端,实现复杂道路、复杂天气等环境下的道路损坏识别;各种智能设备的应用场景比较广泛灵活,在不影响交通的状况下,实现随时随地轻松检测各种路段,提高工作效率。
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公开(公告)号:CN114745525A
公开(公告)日:2022-07-12
申请号:CN202210366195.6
申请日:2022-04-08
申请人: 中国矿业大学 , 江苏比特达信息技术有限公司
IPC分类号: H04N7/18 , H04L67/10 , H04L67/125 , G06F16/53 , G06F16/54
摘要: 本发明适用于公路附属设施巡查技术领域,提供了一种载体寄生式公路附属设施智能定点巡查方法,包括如下步骤:步骤(1)算法寄生在智能终端设备中;步骤(2)通过智能移动终端获取北斗定位数据;步骤(3)获取智能移动终端数据;步骤(4)将智能移动终端数据上传至云端监控平台;步骤(5)数据自动比对,形成比对报表,人工进行核实。本发明中的一种载体寄生式公路附属设施智能定点巡查方法,通过算法寄生方式,复用现有智能终端;通过智能终端移动载体寄生方式,复用现有公交车辆和清扫车辆等移动载体,实现快速精准的公路附属设施异常检测,低碳环保,操作灵活和高效。
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公开(公告)号:CN111401130A
公开(公告)日:2020-07-10
申请号:CN202010086741.1
申请日:2020-02-11
申请人: 江苏比特达信息技术有限公司
摘要: 本发明公开的属于基于深度学习方法的分神检测技术领域,具体为一种基于连续头部姿势估计的驾驶员分神检测方法,无须图像预处理,在残差网络族的FC层运用复合损失函数,并使用迁移学习思想扩充训练数据量,提高拟合度;选取精度最优的头部姿势估计器,计算多段安全驾驶视频,统计得出安全驾驶的姿势范围与基于欧氏距离的分神阈值,定量判别分神状态,针对驾驶员的分神检测,在车辆颠簸造成成像角度偏差及光线明暗变化等实际因素影响下仍能够对对驾驶员状态进行准确检测;检测具有连续性,能够准确连续性的判定驾驶员的状态。
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公开(公告)号:CN111325130A
公开(公告)日:2020-06-23
申请号:CN202010092866.5
申请日:2020-02-14
申请人: 江苏比特达信息技术有限公司
摘要: 本发明公开的属于驾驶员手持通话行为检测技术领域,具体为一种基于改进FR-CNN的驾驶员通话检测方法,包括以下步骤:步骤S1:通过正面车载摄像头获取车辆在行驶过程中驾驶员的驾驶视频;步骤S2:利用OpenCV的人脸识别算法;步骤S3:对S2的图像进行特征提取;步骤S4:对步骤S3中获取的特征图分别送入RPN回归和Fast R-CNN分类网络;步骤S5:对S6得到的得分数值进行判断,有效的提高了检测准确率,降低了误报率;检测驾驶员在行车中不规范行为状态可及时对驾驶员发出警告,提高驾驶员的安全驾驶意识,减少交通事故的发生。
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公开(公告)号:CN104751267A
公开(公告)日:2015-07-01
申请号:CN201410589244.8
申请日:2014-10-24
申请人: 中国矿业大学 , 江苏比特达信息技术有限公司 , 赵作鹏 , 宋国娟 , 徐珊珊
摘要: 一种煤矿培训资源云服务平台建设方法,属于煤矿培训资源获取的方法。通过煤矿培训资源云服务平台为煤矿企业提供培训所需要的各类资源,包括视频、文件等,另外,系统中的资源全部存储于云端服务器上,系统只提供各类资源的链接,用户只需打开链接就可查看资源,无需下载;煤矿培训资源云服务平台根据煤矿生产五大系统和常见煤矿事故类型为煤矿企业提供培训所需资源,主要包括特种作业培训和技能培训资源、煤矿事故还原3D警示教育资源等;煤矿培训资源云服务平台采用理事会模式、会员制模式和公司化模式相结合的运行机制,保障平台的推广和应用。煤矿培训云资源服务平台建设方法主要用于煤矿企业的安全教育培训和技能培训等各项管理中。
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公开(公告)号:CN118037870B
公开(公告)日:2024-06-07
申请号:CN202410412342.8
申请日:2024-04-08
申请人: 中国矿业大学 , 永城煤电控股集团有限公司 , 江苏比特达信息技术有限公司
摘要: 本发明属于图像处理技术领域,公开了一种兼容Zdepth的并行化深度图像压缩算法,s1采集深度图像进行预处理后准备进行s2量化处理,经过s2量化处理,图像数据被简化为较少的比特表示,随即进入s3零压缩阶段,系统识别并压缩量化后数据中的连续零值,进一步减少数据的存储需求,完成s3零值的压缩处理后,数据将进入s4预测分块压缩阶段,系统通过分析每个数据块内的像素关系,进行进一步压缩数据,s5数据输出,将所有压缩后的数据通过ZSTD算法压缩,并依序输出到文件系统,同时公开了基于该算法的图像压缩装置和终端设备。本发明通过优化数据结构和压缩流程,能够显著提高深度图像的压缩和解压速度,同时保证压缩后深度图像的质量。
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公开(公告)号:CN117692652A
公开(公告)日:2024-03-12
申请号:CN202410155470.9
申请日:2024-02-04
申请人: 中国矿业大学 , 江苏比特达信息技术有限公司
IPC分类号: H04N19/189 , H04N19/20 , H04N19/65 , H04N19/85 , G06T9/00 , H04N19/182 , H04N19/17 , H04N19/625 , H04N19/63 , H04N23/11 , G06T5/70 , G06T5/40 , G06N3/0464 , G06N3/08
摘要: 一种基于深度学习的可见光与红外视频融合编码方法,步骤包括采集同一场景下的可见光视频流和红外视频流;对采集的可见光视频流和红外视频流进行预处理,包括去噪、对比度增强操作,并采用生成对抗网络对视频进行编码;采用自适应编码损伤修复算法提升编码性能;通过融合编码算法对经编码损伤修复过的可见光视频和红外视频进行融合编码,生成融合视频流。实现了对不同模态视频流选择合适的预处理操作,减少了噪声的同时增强对比度,保持了视频更多的细节;通过在EDVR模型的框架中融入自适应损伤修复算法,增进了网络修复的效果,大大提高了可见光和红外视频数融合处理的效率以及质量,扩大了可见光与红外视频编码融合技术的适用范围。
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公开(公告)号:CN117560494A
公开(公告)日:2024-02-13
申请号:CN202410038681.4
申请日:2024-01-11
申请人: 中国矿业大学 , 江苏比特达信息技术有限公司
IPC分类号: H04N19/132 , H04N19/177 , H04N19/172
摘要: 一种用于矿下低质视频快速增强的编码方法,步骤:利用检测摄像头获取煤矿井下多种光线条件下的低照度和低清晰度视频流数据;对获取的视频流数据进行处理,截取出低照度场景视频,构建井下低质视频数据集;通过帧插值器接收两个参考帧并进行帧插值操作生成一个参考帧;确定Gop结构,利用I帧编码器和P帧编码器分别对I帧和P帧进行编码;将参考帧作为参考,通过当前P帧编码器对输入的B帧进行编码。本发明为现有的神经P帧编解码器增加B帧编码功能,大大提高了P帧编码器对低质视频的增强编码性能,且具有很强的灵活性和泛化性;实现了对Gop结构的全面分析,提高了整体编码效率;为煤矿安全管理提供科学数据支持,提高了安全管理水平。
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公开(公告)号:CN117152849A
公开(公告)日:2023-12-01
申请号:CN202311298611.4
申请日:2023-10-09
申请人: 江苏比特达信息技术有限公司
IPC分类号: G06V40/50 , G06V20/40 , G06V10/30 , G06V10/42 , G06V10/44 , G06V10/74 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/096
摘要: 本发明公开了一种煤矿井下弱特征人员身份识别新方法,包括以下步骤:通过检测摄像头获取煤矿井下弱特征人员的视频流数据;对所述视频流数据进行处理,截取出井下人员图像,构建井下弱特征人员重识别数据集;将所述数据集图像进行预处理,包括图像增强和噪声消除;利用机器学习算法建立人员重识别模型,包括卷积神经网络和标签平滑及优化;使用增量式学习方法定期更新人员重识别模型,以适应新的井下弱特征人员图像数据;对井下弱特征人员进行身份重识别,并输出其识别结果。本发明能够提高煤矿井下弱特征人员的重识别能力,有效减少对存储的需求,提高系统效率,可以实现数据集成和分析,提高安全管理的水平。
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公开(公告)号:CN103886132B
公开(公告)日:2017-08-04
申请号:CN201410064655.5
申请日:2014-02-21
申请人: 江苏比特达信息技术有限公司 , 徐珊珊
发明人: 徐珊珊
摘要: 一种利用三维虚拟仿真技术实现煤矿不安全行为警示的方法,包括以下步骤:1.对煤矿中常见的不安全行为进行辨识和后果评估;2.对三维动画进行规划与设计,设计仿真系统中需要的可能出现的各个要素、场景;3.构建基本模型;4.静态和动态仿真;5.对虚拟仿真动画进行后期合成,形成一个完整的煤矿不安全行为虚拟仿真系统。在建立虚拟场景中,以三维动画形式形象、直观地表现出来,提高井下工人的安全意识,提高煤矿安全培训的质量。
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