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公开(公告)号：CN112651987B
公开(公告)日：2024-06-18
申请号：CN202011612993.X
申请日：2020-12-30
申请人： 内蒙古自治区农牧业科学院 , 苏州喆鑫信息科技有限公司
发明人： 刘亚红 , 孙海莲 , 周楠 , 魏春山 , 石磊 , 谢宇 , 王洋 , 王慧敏 , 常虹 , 张君 , 李俊刚 , 维拉 , 邱晓 , 卢文静 , 杨鹏 , 晔薷罕 , 木兰 , 刘欣超
摘要： 本发明公开了一种样方草地覆盖度计算方法及系统。该方法包括：根据采集到的草地样方样本制备样方框样本；通过模型压缩剪枝方法对UNET网络模型进行处理，得到初始模型；通过所述样方框样本对所述初始模型进行迭代训练，得到样方框模型；通过所述样方框模型提取未知样方的样方框；在提取到的未知样方的样方框内利用OSTU阈值分割方法对草地进行阈值分割；根据阈值分割结果计算样方草地覆盖度。本发明实现了结合深度学习语义分割模型(即，UNET网络模型)和传统阈值分割算法精确计算草地的分布。且本发明还通过简化网络结构在保证精度的情况下减少了计算时间和计算量。
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公开(公告)号：CN112651987A
公开(公告)日：2021-04-13
申请号：CN202011612993.X
申请日：2020-12-30
申请人： 内蒙古自治区农牧业科学院 , 苏州喆鑫信息科技有限公司
发明人： 刘亚红 , 孙海莲 , 周楠 , 魏春山 , 石磊 , 谢宇 , 王洋 , 王慧敏 , 常虹 , 张君 , 李俊刚 , 维拉 , 邱晓 , 卢文静 , 杨鹏 , 晔薷罕 , 木兰 , 刘欣超
摘要： 本发明公开了一种样方草地覆盖度计算方法及系统。该方法包括：根据采集到的草地样方样本制备样方框样本；通过模型压缩剪枝方法对UNET网络模型进行处理，得到初始模型；通过所述样方框样本对所述初始模型进行迭代训练，得到样方框模型；通过所述样方框模型提取未知样方的样方框；在提取到的未知样方的样方框内利用OSTU阈值分割方法对草地进行阈值分割；根据阈值分割结果计算样方草地覆盖度。本发明实现了结合深度学习语义分割模型(即，UNET网络模型)和传统阈值分割算法精确计算草地的分布。且本发明还通过简化网络结构在保证精度的情况下减少了计算时间和计算量。
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公开(公告)号：CN112883840A
公开(公告)日：2021-06-01
申请号：CN202110140906.3
申请日：2021-02-02
申请人： 中国人民公安大学 , 苏州喆鑫信息科技有限公司
摘要： 本发明涉及基于关键点检测的输电线路提取方法，包括：S1、将现有的用于高压线塔目标检测的训练样本转换为关键点检测模型的训练样本，用该训练样本对关键点检测模型进行训练，获得源域中的关键点检测模型；S2、利用S1获得的关键点检测模型的模型参数对目标域中的关键点检测模型进行参数初始化；S3、用目标域数据对目标域中的关键点检测模型进行微调，得到训练好的关键点检测模型；S4、用S3得到的关键点检测模型进行测试，获得高压线塔的关键点位置；S5、对S4的测试结果进行空间关系分析，挖掘高压线塔之间的拓扑关系，实现输电线路的提取。本发明检测速度快；本发明实现了小样本学习，通过手工制作少量样本，就完成了高压线塔关键点检测的训练。
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公开(公告)号：CN112883840B
公开(公告)日：2023-07-07
申请号：CN202110140906.3
申请日：2021-02-02
申请人： 中国人民公安大学 , 苏州喆鑫信息科技有限公司
IPC分类号： G06V20/10 , G06V10/40 , G06V10/764 , G06V10/774
摘要： 本发明涉及基于关键点检测的输电线路提取方法，包括：S1、将现有的用于高压线塔目标检测的训练样本转换为关键点检测模型的训练样本，用该训练样本对关键点检测模型进行训练，获得源域中的关键点检测模型；S2、利用S1获得的关键点检测模型的模型参数对目标域中的关键点检测模型进行参数初始化；S3、用目标域数据对目标域中的关键点检测模型进行微调，得到训练好的关键点检测模型；S4、用S3得到的关键点检测模型进行测试，获得高压线塔的关键点位置；S5、对S4的测试结果进行空间关系分析，挖掘高压线塔之间的拓扑关系，实现输电线路的提取。本发明检测速度快；本发明实现了小样本学习，通过手工制作少量样本，就完成了高压线塔关键点检测的训练。
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公开(公告)号：CN112991301B
公开(公告)日：2024-04-30
申请号：CN202110299154.5
申请日：2021-03-20
申请人： 苏州喆鑫信息科技有限公司
IPC分类号： G06T7/00 , G06T7/11 , G06T7/136 , G06V10/774
摘要： 本发明提供一种遥感影像建筑物实例掩膜提取方法及系统、终端设备、存储介质，该方法结合权重映射与分水岭算法来实现单个建筑物的提取，利用权重映射方法重点关注遥感影像密集建筑物的间隙，在训练阶段，加大了像素级损失值对遥感影像重点区域即相邻建筑物之间的间隙的惩罚力度，从提取结果看，使得建筑物之间的边界更加清晰，从概率分布图上看，建筑物边界向内的值变大，向外的值变小；基于标记的分水岭算法利用概率分布图的特点，进行影像后处理后可得到分水线，从而可以较好地解决遥感影像建筑物提取结果中经常出现相邻建筑掩膜粘连的问题。
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公开(公告)号：CN116092194A
公开(公告)日：2023-05-09
申请号：CN202310115815.3
申请日：2023-02-15
申请人： 苏州喆鑫信息科技有限公司
摘要： 本发明公开了一种基于人体姿态关键点信息的动作分析方法，包括：获取姿态关键点标注图像；对姿态关键点标注图像进行补充；对人体姿态关键点的时间域动态轨迹序列进行学习建模；对姿态关键点标注图像进行区域分割；对新获取的姿态关键点信息与模型进行比对，模拟分割区域的下一阶段轨迹；对下一阶段轨迹与人体的下一步姿态关键点信息进行匹配；重复比对，当无法进行匹配时，提示报警，并记录实时监控的人体的姿态关键点信息，供后续学习建模。本发明可在监测到人体图像、视频信息时，提取关键点特征与模型中数据进行比对，分析人体动作，并进行姿态关键点信息比对，此过程循环进行，可以分析人体姿态关键点信息的动作。
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公开(公告)号：CN116246403A
公开(公告)日：2023-06-09
申请号：CN202310115689.1
申请日：2023-02-15
申请人： 苏州喆鑫信息科技有限公司
摘要： 本发明属于校园安全技术领域，且公开了种基于视频分析的校园安全检测方法，包括客户端，所述客户端包括监控模块和行为分析检测模块；检测方法如下：第一步：设置监控模块具体参数；第二步：通过监控模块对人或物位置轨迹、行为进行记录并上传至行为分析检测模块；第三步：行为分析检测模块根据报警规则分析是否需要报警。本发明通过行为分析检测模块根据报警规则分析是否需要报警，若需要报警则直接通知安保人员，并且使用蜂鸣器进行蜂鸣警报或提醒旁人，从而大幅提高了安保工作的效率，并且将每次处理的数据都上传至行为分析检测模块对行为分析检测模块进行优化完善，从而提高下次分析的准确度。
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公开(公告)号：CN116107255A
公开(公告)日：2023-05-12
申请号：CN202310115901.4
申请日：2023-02-15
申请人： 苏州喆鑫信息科技有限公司
IPC分类号： G05B19/042 , G01D21/02 , H04N7/18 , H04N7/22
摘要： 本发明公开了一种追踪校内学生异常行为的监控系统，其特征在于：包括监控中心及分控室，监控中心包括管理平台，管理平台包括视频监控系统、安防报警系统、车辆管理系统、门禁系统与界防系统，视频监控系统由应用展现平台、业务平台及物联网感知层构成，应用展现平台包括监控中心控制电脑及监控中心展示屏幕，业务平台包括数据库服务器、转发服务器、安保信息服务平台、智能分析平台，物联网感知层包括烟雾探测器、测温安检门、红外摄像头、智能道闸及高清摄像。本发明的有益效果：采用以数字视频监控系统为主线以各种智能子系统为辅助实现整个区域高效、科学的管理，数字图像技术为系统扩展应用打好基础，符合数字化发展的趋势，具备先进性。
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公开(公告)号：CN112991301A
公开(公告)日：2021-06-18
申请号：CN202110299154.5
申请日：2021-03-20
申请人： 苏州喆鑫信息科技有限公司
摘要： 本发明提供一种遥感影像建筑物实例掩膜提取方法及系统、终端设备、存储介质，该方法结合权重映射与分水岭算法来实现单个建筑物的提取，利用权重映射方法重点关注遥感影像密集建筑物的间隙，在训练阶段，加大了像素级损失值对遥感影像重点区域即相邻建筑物之间的间隙的惩罚力度，从提取结果看，使得建筑物之间的边界更加清晰，从概率分布图上看，建筑物边界向内的值变大，向外的值变小；基于标记的分水岭算法利用概率分布图的特点，进行影像后处理后可得到分水线，从而可以较好地解决遥感影像建筑物提取结果中经常出现相邻建筑掩膜粘连的问题。
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公开(公告)号：CN112800982A
公开(公告)日：2021-05-14
申请号：CN202110138353.8
申请日：2021-02-01
申请人： 苏州喆鑫信息科技有限公司
摘要： 本发明涉及一种基于遥感场景分类的目标检测方法，包括：S1，将待检测遥感影像输入训练完成的目标检测模型，获得对应地物目标的检测框以及置信度；S2，初步筛选：删除置信度低于阈值的检测框；S3，制作检测框对应的局部遥感影像：局部遥感影像包括检测框内影像及其周边背景影像；S4，将局部遥感影像输入训练完成的遥感场景分类模型，获得类别置信度；S5，根据S4获得的类别置信度对检测框进行二次筛选，获得检测结果。本发明结合目标检测结果的检测框内信息及其周边的场景信息，进行遥感场景分类计算，再根据遥感场景分类模型反馈的类别置信度来对目标检测获得的检测框进行筛选，可解决大量错检问题，大大提高目标的检测精度。
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