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公开(公告)号：CN114460941B
公开(公告)日：2023-10-24
申请号：CN202210120925.4
申请日：2022-02-09
申请人： 云南大学
IPC分类号： G05D1/02
摘要： 本发明涉及一种基于改进麻雀搜索算法(DCLS_SSA)的路径规划方法及系统，包括将地图分割为障碍区和非障碍区；确定路径规划的起点和终点后，使用Bernoulli混沌映射选取导航点初始化路径；通过数学分析将机器人路径长度建模为相应的适应度函数，使用改进麻雀搜索算法来优化这些导航点从而寻找最短路径；本发明的路径导航点选择方式能够确保初始路径有充足的多样性利于寻找最优路径，使用改进麻雀搜索算法进行优化，有效防止路径规划陷入次优解，提高了规划最优路径的可靠性。
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公开(公告)号：CN115049986A
公开(公告)日：2022-09-13
申请号：CN202210823908.7
申请日：2022-07-13
申请人： 云南大学
IPC分类号： G06V20/52 , G06V10/762 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/04 , G06N3/08
摘要： 本发明公开了一种基于改进型YOLOv4的火焰检测方法及系统，涉及火灾环境监控技术领域，主要包括：将目标监控图像输入至火焰检测模型中，得到目标区域的预测结果图像；预测结果图像包括：识别的火焰数量和火焰区域大小；火焰检测模型是通过样本数据对改进型YOLOv4网络模型进行训练得到的；样本数据包括多个样本对；样本对包括样本监控图像及对应的先验框；先验框是通过聚类算法确定的；改进型YOLOv4网络模型为Mish激活函数；改进型YOLOv4网络模型包括依次连接的输入层、骨干网络、颈部网络、头部网络和注意力机制网络，以及与骨干网络并联连接注意力机制网络。本发明能够提高火焰检测的速度和精确度的目的。
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公开(公告)号：CN112991671A
公开(公告)日：2021-06-18
申请号：CN202110146330.1
申请日：2021-02-03
申请人： 云南大学
摘要： 本发明公开了一种基于深度学习的智能安防系统，其特征在于，包括主控模块，与主控模块分别连接的监控模块、报警模块和电源模块；以及与监控模块连接的摄像头，与电源模块连接的电源；所述监控模块，用于对摄像头采集到的视频数据进行识别，判断是否有陌生人入侵；当检测出有陌生人入侵时，主控模块通过报警模块向主人发送报警信息或发出报警提示音；所述监控模块由YOLOV4人脸检测模块和Dlib人脸识别模块结合，YOLOV4人脸检测模块，用于实时提取视频中的人脸，Dlib人脸识别模块判断是否为陌生人。本发明通过将把深度学习模型部署于主控模块上，实现主人识别的视频监控功能，减少安防系统误报和漏报的发生，提高家居监控的安全性和可靠性。
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公开(公告)号：CN114460941A
公开(公告)日：2022-05-10
申请号：CN202210120925.4
申请日：2022-02-09
申请人： 云南大学
IPC分类号： G05D1/02
摘要： 本发明涉及一种基于改进麻雀搜索算法(DCLS_SSA)的路径规划方法及系统，包括将地图分割为障碍区和非障碍区；确定路径规划的起点和终点后，使用Bernoulli混沌映射选取导航点初始化路径；通过数学分析将机器人路径长度建模为相应的适应度函数，使用改进麻雀搜索算法来优化这些导航点从而寻找最短路径；本发明的路径导航点选择方式能够确保初始路径有充足的多样性利于寻找最优路径，使用改进麻雀搜索算法进行优化，有效防止路径规划陷入次优解，提高了规划最优路径的可靠性。
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公开(公告)号：CN113902994A
公开(公告)日：2022-01-07
申请号：CN202111191844.5
申请日：2021-10-13
申请人： 云南大学
IPC分类号： G06V20/40 , G06V20/17 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/04 , G06N3/08
摘要： 本发明公开一种基于无人机与英伟达开发板的目标检测方法、系统及装置，方法包括：构建改进型YOLO v4‑tiny模型；所述改进型YOLO v4‑tiny模型包括：初始卷积模块、第一沙漏型池化模块、第二沙漏型池化模块、第三沙漏型池化模块、第一池化特征增强模块、第二池化特征增强模块、拼接模块、第一输出模块和第二输出模块；利用训练集对改进型YOLO v4‑tiny模型进行训练，获得最终目标检测模型；利用视频采集卡获取无人机机载摄像头采集的视频流；将视频流输入至部署在英伟达开发板上的最终目标检测模型进行目标检测，输出目标检测结果。本发明通过改进型YOLO v4‑tiny模型既实现了无人机视频流实时检测，又通过地面设备解决了目标检测网络的计算能力受限的问题。
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