公开(公告)号：CN118096569A

公开(公告)日：2024-05-28

申请号：CN202410221094.9

申请日：2024-02-28

申请人： 南通大学

发明人： 胡彬 ,  张月月 ,  杨赛 ,  李跃华 ,  程实

IPC分类号： G06T5/70 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/045 ,  G06N3/08 ,  G06N3/0985 ,  G06F17/10

摘要： 本发明提供了一种基于协作语义对比的多退化因素的图像复原方法，属于图像处理、图像复原技术领域。解决了现有方法多个图像复原任务仍然共享同一个编码器，无法解决特征纠缠的技术问题。其技术方案为：包括以下步骤：S1、设计图像复原网络结构；S2、设计三个子网络结构；S3、设计损失函数；S4、设计好网络结构和损失函数之后，以常规的深度学习训练方法进行模型训练，直到参数收敛。本发明的有益效果为：本发明通过将不同的图像退化因素还原归纳为一个语义类别，以解决具有挑战性的特征纠缠问题；通过构建了一个“清晰图像‑不清晰图像”的语义空间，并将图像映射到该空间，从单一输出头得到清晰的输出图像。

公开(公告)号：CN116363425A

公开(公告)日：2023-06-30

申请号：CN202310309561.9

申请日：2023-03-27

申请人： 南通大学

发明人： 张振华 ,  王金凤 ,  张月月 ,  吴赛林 ,  曹睿吉 ,  李跃华 ,  胡彬

IPC分类号： G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06T7/73 ,  G06V10/80 ,  G06V10/77 ,  G06V10/762 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

摘要： 本发明提供了一种基于改进的YOLOv5的商品种类识别及裁剪方法，属于深度学习中目标识别技术领域。解决了在商品检测过中出现检测不准及需要进行细粒度图像识别时大量无关背景导致检测精度低的技术问题。其技术方案为：包括以下步骤：S1、根据商品信息对所有图像进行数据标注；S2、搭建改进后的YOLOv5的目标检测模型；S3、得到改进后的最好的商品类比检测模型；S4、利用在步骤S3中训练得到的商品类别检测模型进行商品的类别检测。本发明的有益效果为：通过改进后的YOLOv5进行商品类别识别并裁剪出商品图片，以便需要进一步检测时能将裁剪后的图片送入双线性卷积神经网络进行细粒度识别，从而实现提升商品类别识别精度。

公开(公告)号：CN118823675A

公开(公告)日：2024-10-22

申请号：CN202410919147.4

申请日：2024-07-10

申请人： 南通大学

发明人： 李跃华 ,  吴赛林 ,  理锦诚 ,  张月月 ,  王金凤 ,  胡彬

IPC分类号： G06V20/52 ,  G06V10/25 ,  G06V10/764 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82

摘要： 本发明提供了一种基于轻量化目标检测算法的施工电梯内人数统计方法，属于深度学习技术领域。解决了施工电梯人数检测准确率低、模型较大的技术问题。其技术方案为：包括以下步骤：S1、样本数据制作与增强；S2、对原始yolov7网络模型进行改进；S3、利用步骤S2中改进的yolov7网络模型对S1中制作的数据集进行训练；S4、修改推理代码detect.py，将检测出“person”和“helmet”类别的数目相加并输出最终相加的数目；S5、将待检测图像和视频输入训练好的模型中进行推理预测，得到施工电梯内的人数。本发明的有益效果为：本发明的方法实现电梯内人数统计的智能化，保障乘坐施工电梯的人员安全。

公开(公告)号：CN117423062B

公开(公告)日：2024-07-19

申请号：CN202311509438.8

申请日：2023-11-13

申请人： 南通大学

发明人： 李跃华 ,  张月月 ,  吴赛林 ,  王金凤 ,  姚章燕 ,  魏浩宇 ,  胡彬

IPC分类号： G06V20/52 ,  G06V20/40 ,  G06V10/80 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06V40/10

摘要： 本发明提供了一种基于改进的YOLOv5的建筑工地安全帽检测方法，属于计算机视觉目标检测技术领域。解决了目前检测精度低、小目标误检漏检、遮挡目标检测难度较大的技术问题。其技术方案为：包括以下步骤：S1、样本数据采集；S2、在Neck网络中使用AFPN结构代替FPN结构；S3、采用Slide Loss替换BCE‑loss；S4、边界框回归损失函数替换；S5、得到工人是否佩戴安全帽的结果。本发明的有益效果为：通过改进YOLOv5网络结构，分配更多的注意力给难样本，提取更多目标的特征信息，优化回归损失函数来提升检测精度和速度，减少建筑工地危险事故的发生。

公开(公告)号：CN118351485A

公开(公告)日：2024-07-16

申请号：CN202410496281.8

申请日：2024-04-24

申请人： 南通大学

发明人： 李跃华 ,  吴赛林 ,  理锦诚 ,  张月月 ,  王金凤 ,  姚章燕 ,  魏浩宇 ,  胡彬

IPC分类号： G06V20/52 ,  G06V10/82 ,  G06V10/774 ,  G06V20/70 ,  G06V10/80 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/045 ,  G06N3/08 ,  G06N5/022

摘要： 本发明提供了一种基于改进yolov7的建筑施工电梯的违规搭载检测方法，属于深度学习技术领域。解决了目前施工电梯违规搭载检测准确率低、模型较大的技术问题。其技术方案为：S1、采集建筑电梯场景下的施工工人乘坐图片；S2、对原始yolov7网络模型进行改进；S3、利用数据集对改进的yolov7网络模型进行训练得到检测模型；S4、利用刚刚训练得到的教师网络提供的知识对学生网络进行训练；S5、训练后，使用测试数据评估学生网络的准确性；S6、验证检测准确率和速率。本发明的有益效果为：本发明的识别方法对该模型进行知识蒸馏，使其最终能更好的运行在性能有限的设备上。

公开(公告)号：CN116453043A

公开(公告)日：2023-07-18

申请号：CN202310244607.3

申请日：2023-03-14

申请人： 南通大学

发明人： 仲新 ,  曹睿吉 ,  张月月 ,  王金凤 ,  吴赛林 ,  冯浩宸 ,  李跃华 ,  胡彬

IPC分类号： G06V20/52 ,  G06T7/00 ,  G06T7/194 ,  G06V20/40 ,  G06V10/774

摘要： 本发明提供了一种基于背景建模和目标检测的厨房老鼠检测方法，属于计算机视觉技术领域。解决了存在有干扰因素的复杂背景下的老鼠检测精度低的问题。其技术方案为：包括以下步骤：S1、样本数据采集；S2、建立背景模型；S3、提取当前帧图像中所有的前景运动目标的目标框；S4、对目标框建立混合高斯分布模型；S5、老鼠检测；S6、输出目标检测结果。本发明的有益效果为：该方法得出一种老鼠检测的通用模型,可以适用在餐饮后厨、食品加工等多种场景下，实现老鼠检测的智能化，减少人工监管所耗费的时间和精力，一定程度上解决老鼠对食品及商品的危害。

公开(公告)号：CN115830635A

公开(公告)日：2023-03-21

申请号：CN202211583387.9

申请日：2022-12-09

申请人： 南通大学

发明人： 李跃华 ,  仲新 ,  邹胡健 ,  张月月 ,  冯浩宸

IPC分类号： G06V40/10 ,  G06V20/40 ,  G06V20/52 ,  G06V10/774 ,  G06F3/01 ,  G06F16/951

摘要： 本发明提供了一种基于关键点检测和目标识别的PVC手套识别方法，属于计算机视觉技术领域。解决了在有干扰因素的复杂背景下的PVC手套识别精度低的问题。其技术方案为：包括以下步骤：S1、样本数据采集及模型训练；S2、将从摄像头采集到的原始图像输入到训练之后的人体关键点检测模型中；S3、提出六点定位法；S4、识别PVC手套：S5、输出目标识别结果。本发明的有益效果为：本发明提供的PVC手套识别的通用模型，可以适用在餐饮后厨、食品加工等多种场景下，实现食品卫生监管的智能化，减少人工监管所耗费的时间和精力，有效避免食品卫生安全事件的发生。

公开(公告)号：CN117423062A

公开(公告)日：2024-01-19

申请号：CN202311509438.8

申请日：2023-11-13

申请人： 南通大学

发明人： 李跃华 ,  张月月 ,  吴赛林 ,  王金凤 ,  姚章燕 ,  魏浩宇 ,  胡彬

IPC分类号： G06V20/52 ,  G06V20/40 ,  G06V10/80 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06V40/10

摘要： 本发明提供了一种基于改进的YOLOv5的建筑工地安全帽检测方法，属于计算机视觉目标检测技术领域。解决了目前检测精度低、小目标误检漏检、遮挡目标检测难度较大的技术问题。其技术方案为：包括以下步骤：S1、样本数据采集；S2、在Neck网络中使用AFPN结构代替FPN结构；S3、采用Slide Loss替换BCE‑loss；S4、边界框回归损失函数替换；S5、得到工人是否佩戴安全帽的结果。本发明的有益效果为：通过改进YOLOv5网络结构，分配更多的注意力给难样本，提取更多目标的特征信息，优化回归损失函数来提升检测精度和速度，减少建筑工地危险事故的发生。

公开(公告)号：CN118351481A

公开(公告)日：2024-07-16

申请号：CN202410427913.5

申请日：2024-04-10

申请人： 南通大学

发明人： 李跃华 ,  张月月 ,  吴赛林 ,  王金凤 ,  姚章燕 ,  魏浩宇 ,  胡彬

IPC分类号： G06V20/52 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06V10/80 ,  G06N3/0495 ,  G06N3/082 ,  G06N3/045

摘要： 本发明提供了一种复杂背景下的反光背心检测方法，属于计算机视觉目标检测技术领域。解决了目前建筑工地目标密集、背景错综复杂的情况下检测精度低的技术问题。其技术方案为：包括以下步骤：S1、样本数据采集；S2、引入MSDA注意力模块；S3、替换检测头为DC‑Dyhead；S4、模型剪枝获得轻量化模型；S5、将待检测图像和视频输入训练好的模型中进行推理预测，得到工人是否规范穿着反光背心的结果。本发明的有益效果为：本发明对模型进行压缩，提高检测精度和推理速度，更好的保障了建筑工地工人的安全，减少事故发生。

公开(公告)号：CN118334630A

公开(公告)日：2024-07-12

申请号：CN202410365820.4

申请日：2024-03-28

申请人： 南通大学

发明人： 李跃华 ,  王金凤 ,  吴赛林 ,  张月月 ,  姚章燕 ,  魏浩宇 ,  胡彬

IPC分类号： G06V20/59 ,  G06V20/40 ,  G06V20/52 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06V40/16 ,  G06V40/18

摘要： 本发明提供了一种低光环境下的疲劳驾驶检测方法，属于计算机视觉技术领域。解决了在低光环境下对疲劳驾驶检测性能低的技术问题。其技术方案为：包括以下步骤：S1：先获得数据集，DARK FACE数据集、WFLW数据集；S2：构建低光增强网络Illumination Adaptive Transformer；S3：对YOLOv8目标检测网络进行改进；S4：对PFLD网络进行改进，构建人脸关键点检测模型；S5：建立疲劳判断指标；S6：通过疲劳判断指标对驾驶员的疲劳状态判断。本发明的有益效果为：提高模型在低光下的检测能力，减少在夜晚对疲劳驾驶检测的漏检和误检，使模型更具有鲁棒性。