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公开(公告)号：CN113469302A
公开(公告)日：2021-10-01
申请号：CN202111036387.2
申请日：2021-09-06
申请人： 南昌工学院 , 湖北第二师范学院 , 武汉市倍奇科技有限公司
摘要： 本发明提供了一种视频图像的圆形多目标识别方法和系统，方法包括：在训练阶段，采用一种圆形框IOU计算方法来替换典型目标检测算法中的矩形框IOU测算方法、使用基于圆形框的参数建立目标识别网络模型并对模型进行迭代训练，最后对训练后的模型进行优化，形成一种新目标检测训练体系；在预测阶段，以训练阶段保存的优化权值为输入，获取待识别图像的预测结果，并对预测结果进行解码转换获得圆形预测框；通过计算圆形真实框与预测框间的CIRCLE‑IOU对圆形预测框进行筛选去噪，从而精确识别目标物体。本方法避免很多非识别对象的像素点被框入，进一步提高了识别精度。
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公开(公告)号：CN112734878B
公开(公告)日：2023-06-20
申请号：CN202011633351.8
申请日：2020-12-31
申请人： 南昌工学院 , 湖北第二师范学院 , 武汉八维时空信息技术股份有限公司
IPC分类号： G06T11/20 , G06F16/29 , G06Q10/047
摘要： 本发明提供了一种大型栅格地图两点之间连通性检测方法、设备及存储介质，该方法包括：连接栅格地图模型中的起点和终点，得到起点至终点的线段；计算得到栅格地图模型中障碍物的边界线；计算得到线段与障碍物的交界点；判断交界点的个数，若交界点的个数等于0，则起点和终点连通；若交界点的个数大于0，则从交界点中选取一个沿障碍物的边界线进行配对，若配对成功，则删除配对成功的交界点，并返回继续判断交界点的个数；若配对不成功，则起点和终点不连通。该方法只需遍历地图上一些固定特征的点即可判断地图上两点之间连通性。在针对超大地图的中起点和终点和连通性判断，在时间消耗和内存消耗都优于目前以深度遍历或者广度遍历为主的算法。
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公开(公告)号：CN114283275A
公开(公告)日：2022-04-05
申请号：CN202210206214.9
申请日：2022-03-04
申请人： 南昌工学院 , 湖北第二师范学院 , 华中农业大学 , 苏州嘉昀科技有限公司
IPC分类号： G06V10/22 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06K9/62 , G06N3/08
摘要： 本发明公开了一种基于优化深度学习的多图形目标检测方法，包括以下步骤：采用标记工具对所需要识别的数据集进行标定，得到标定数据集；建立多目标检测模型；所述多目标检测模型包括选定模块和4个不同的计算模块；4个不同的计算模块分别用于预测圆形、椭圆、倾斜矩形和三角形目标；选定模块用于根据实际情况选定4个计算模块中的一个；利用标定数据集训练所述多目标检测模型，通过计算不同计算模块的iou及优化损失函数，得到训练完成的多目标检测模型；利用训练完成的多目标检测模型完成检测；有益效果是：相比于多个单独的目标检测算法，在检测速度效果上有所提升，单张图片处理速度平均缩短了18.8%，更适合用于工业和工程生产过程中。
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公开(公告)号：CN118761963A
公开(公告)日：2024-10-11
申请号：CN202410768702.8
申请日：2024-06-14
申请人： 南昌工学院 , 湖北第二师范学院 , 湖北三环锻造有限公司
IPC分类号： G06T7/00 , G06V10/764 , G06V10/762 , G06V10/80 , G06V10/74 , G06T7/13 , G06T3/40 , G06T7/90
摘要： 本发明涉及缺陷检测领域，提供了一种连续工业品质量检测方法、设备及存储介质，方法合理分配使用模板匹配和机器学习技术，提高了缺陷检测的效率和准确性；另外采用基于梯度的边缘检测，解决传统边缘检测方法在过滤噪点和保留缺陷上的问题，提高了边缘检测的准确性。最后，还实现了训练过程自动化提高了训练过程的效率，总的来说，本发明提高了缺陷检测的适用性、准确率低和检测速度。
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公开(公告)号：CN118624526A
公开(公告)日：2024-09-10
申请号：CN202410665257.2
申请日：2024-05-27
申请人： 南昌工学院 , 湖北第二师范学院 , 苏州嘉昀科技有限公司
摘要： 本发明公开了一种分布式产品表面质量监测与质量分析集成系统，涉及产品表面质量技术领域。本发明至少包括前执行端、图像采集端、智能识别端、数据存储端、数据分析端和后执行端。基于分布式的表面质量监测系统：该系统采用分布式架构，将具有庞大数据和计算量的任务分布式地部署到多台机器上进行处理，以提高数据计算的速度和可扩展性，减少任务的耗时，提升系统数据存储容量和可靠性，这种分布式的思路可以极大地提高系统的效率和性能，是传统单体设备检测技术所无法比拟的。
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公开(公告)号：CN113447029B
公开(公告)日：2021-11-16
申请号：CN202111008032.2
申请日：2021-08-31
申请人： 湖北第二师范学院 , 南昌工学院 , 武汉八维时空信息技术股份有限公司
IPC分类号： G01C21/20
摘要： 本发明提供了一种基于大型卫星地图的安全路径搜索方法，包括：获取地图并预处理，得到安全区域、障碍区域、可走区域；将起、终点坐标转换为网格坐标；判断起点终点连通性；障碍物膨胀；地图缩小；计算需要经过的安全区域；求安全区域的入口以及出口；使用JSP算法求分段路径后累加；路径放大以及调整；使用A*算法求所有的路径点；根据网格坐标转换成地理坐标。本发明的有益效果是：低空无人机飞行的时候传统方法均未考虑到起点到终点时的安全问题，本方法发掘安全区域，并让路径越多经过安全区域比直接从起点到终点更有益。算法特地增加了对全路径安全性指标的判断，于其他方法比较，路径安全性指标更高。
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公开(公告)号：CN113447029A
公开(公告)日：2021-09-28
申请号：CN202111008032.2
申请日：2021-08-31
申请人： 湖北第二师范学院 , 南昌工学院 , 武汉八维时空信息技术股份有限公司
IPC分类号： G01C21/20
摘要： 本发明提供了一种基于大型卫星地图的安全路径搜索方法，包括：获取地图并预处理，得到安全区域、障碍区域、可走区域；将起、终点坐标转换为网格坐标；判断起点终点连通性；障碍物膨胀；地图缩小；计算需要经过的安全区域；求安全区域的入口以及出口；使用JSP算法求分段路径后累加；路径放大以及调整；使用A*算法求所有的路径点；根据网格坐标转换成地理坐标。本发明的有益效果是：低空无人机飞行的时候传统方法均未考虑到起点到终点时的安全问题，本方法发掘安全区域，并让路径越多经过安全区域比直接从起点到终点更有益。算法特地增加了对全路径安全性指标的判断，于其他方法比较，路径安全性指标更高。
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公开(公告)号：CN114283275B
公开(公告)日：2022-08-16
申请号：CN202210206214.9
申请日：2022-03-04
申请人： 南昌工学院 , 湖北第二师范学院 , 华中农业大学 , 苏州嘉昀科技有限公司
IPC分类号： G06V10/22 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06K9/62 , G06N3/08
摘要： 本发明公开了一种基于优化深度学习的多图形目标检测方法，包括以下步骤：采用标记工具对所需要识别的数据集进行标定，得到标定数据集；建立多目标检测模型；所述多目标检测模型包括选定模块和4个不同的计算模块；4个不同的计算模块分别用于预测圆形、椭圆、倾斜矩形和三角形目标；选定模块用于根据实际情况选定4个计算模块中的一个；利用标定数据集训练所述多目标检测模型，通过计算不同计算模块的iou及优化损失函数，得到训练完成的多目标检测模型；利用训练完成的多目标检测模型完成检测；有益效果是：相比于多个单独的目标检测算法，在检测速度效果上有所提升，单张图片处理速度平均缩短了18.8%，更适合用于工业和工程生产过程中。
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公开(公告)号：CN112734878A
公开(公告)日：2021-04-30
申请号：CN202011633351.8
申请日：2020-12-31
申请人： 南昌工学院 , 湖北第二师范学院 , 武汉八维时空信息技术股份有限公司
摘要： 本发明提供了一种大型栅格地图两点之间连通性检测方法、设备及存储介质，该方法包括：连接栅格地图模型中的起点和终点，得到起点至终点的线段；计算得到栅格地图模型中障碍物的边界线；计算得到线段与障碍物的交界点；判断交界点的个数，若交界点的个数等于0，则起点和终点连通；若交界点的个数大于0，则从交界点中选取一个沿障碍物的边界线进行配对，若配对成功，则删除配对成功的交界点，并返回继续判断交界点的个数；若配对不成功，则起点和终点不连通。该方法只需遍历地图上一些固定特征的点即可判断地图上两点之间连通性。在针对超大地图的中起点和终点和连通性判断，在时间消耗和内存消耗都优于目前以深度遍历或者广度遍历为主的算法。
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公开(公告)号：CN117409517A
公开(公告)日：2024-01-16
申请号：CN202311354444.0
申请日：2023-10-19
IPC分类号： G08B3/10 , H04N7/18 , G06V10/764 , G06V10/40 , G06V10/82 , G06N3/092 , G06N3/0464
摘要： 本发明公开了基于视频AI行为分析的语音告警系统及方法，包括：前端数据层接入常规摄像机、视频监控平台、高清卡口监控系统并拍摄视频数据；基础互联网服务层将拍摄的视频数据进行接入、管理、分发、存储、回放和检索；视频智能分析服务层内设有智能分析算法对视频数据进行智能化分析处理，获得的标准化数据供上层业务应用层使用；业务应用层设有语音报警模块，根据所述标准化数据执行报警指令；用户层根据不同行业用户的业务差异，制定使用报警指令的使用规则；该系统和方法综合应用了视频处理、AI分析、强化学习和人体动作模拟等多种技术，具有高效、精准的特点，能够在各种环境下对人体行为进行实时监控和分析，及时发出警报，提高安全性。
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