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公开(公告)号：CN113553977B
公开(公告)日：2023-02-10
申请号：CN202110870222.9
申请日：2021-07-30
Applicant: 国电汉川发电有限公司 , 华中科技大学
IPC: G06V20/40 , G06V10/762 , G06V10/82 , G06V10/774 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开一种基于改进YOLO V5的安全帽检测方法和系统，属于目标检测领域。包括：采用安全帽佩戴状态训练集训练改进YOLO V5，训练集中的训练样本为包含工作人员的图片帧，标签为工作人员安全帽佩戴状态，得到训练好的检测模型；将工业监控视频的每一帧输入至训练好的检测模型，得到安全帽检测结果。本发明对Prediction进行改进，新增检测头特征图尺度为160*160，专门用于检测微小目标。本发明对Neck进行改进，在模块十七提取特征并完成卷积操作之后，对提取到的特征图增加上采样操作，进一步扩大网络中特征图的尺寸；增加网络结构中的连接层，将提取得到的浅层特征信息与Backbone模块提取得到的深层特征信息进行拼接融合，增强YOLO V5算法模型多尺度特征提取能力。
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公开(公告)号：CN114926764A
公开(公告)日：2022-08-19
申请号：CN202210532287.7
申请日：2022-05-09
Applicant: 国电汉川发电有限公司 , 华中科技大学
Abstract: 本发明公开一种工业场景下的遗留物检测方法和系统，属于工业监控视频的智能检测领域。包括：分别提取监控视频当前帧的特征图和背景帧的特征图，所述背景帧一旦发生变化需重新标定；使用负相关的相关性算子计算当前帧特征图和背景帧特征图的相关性，得到相关特征图；从相关特征图中检测得到当前帧不属于背景的所有前景目标的回归框及位置；对每个前景目标进行分类，得到前景目标的类别；根据当前帧中的前景目标的类别和位置，结合工业场景特性，输出遗留物检测结果。本发明采用负相关性算子计算得到当前帧与背景帧的相关特征，能够准确识别背景以外的所有前景目标，消除光线变化等干扰影响，降低遗留物检测的误判率和漏检率。
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公开(公告)号：CN113612970A
公开(公告)日：2021-11-05
申请号：CN202110874184.4
申请日：2021-07-30
Applicant: 国电汉川发电有限公司 , 华中科技大学
Abstract: 本发明公开一种面向工业监控视频的安全事件智能分析管控平台，属于视频分析领域。包括：用户权限管理模块，用于管理用户信息和用户权限；数据集采集模块，用于根据配置摄像头和采集时间，自动拉取工业监控视频，摄像头与过滤算法匹配与绑定，将拉取视频过滤打包，提供相应下载接口；算法管理模块，用于管理过滤算法和工业监控视频分析算法的版本；报警策略管理模块，用于根据配置的摄像头和警戒时间，自动拉取监控视频并运行选定的分析算法进行检测，在检测到目标事件时进行推送；报警信息管理模块，用于查询、管理和可视化报警信息，支持开放API接口查询报警记录。本发明在保障工业监控视频安全性的同时，提高算法管理的灵活性。
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公开(公告)号：CN113612970B
公开(公告)日：2024-07-05
申请号：CN202110874184.4
申请日：2021-07-30
Applicant: 国电汉川发电有限公司 , 华中科技大学
Abstract: 本发明公开一种面向工业监控视频的安全事件智能分析管控平台，属于视频分析领域。包括：用户权限管理模块，用于管理用户信息和用户权限；数据集采集模块，用于根据配置摄像头和采集时间，自动拉取工业监控视频，摄像头与过滤算法匹配与绑定，将拉取视频过滤打包，提供相应下载接口；算法管理模块，用于管理过滤算法和工业监控视频分析算法的版本；报警策略管理模块，用于根据配置的摄像头和警戒时间，自动拉取监控视频并运行选定的分析算法进行检测，在检测到目标事件时进行推送；报警信息管理模块，用于查询、管理和可视化报警信息，支持开放API接口查询报警记录。本发明在保障工业监控视频安全性的同时，提高算法管理的灵活性。
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公开(公告)号：CN113553979B
公开(公告)日：2023-08-08
申请号：CN202110871211.2
申请日：2021-07-30
Applicant: 国电汉川发电有限公司 , 华中科技大学
IPC: G06V40/10 , G06V20/40 , G06V10/82 , G06V10/44 , G06V10/762 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开一种基于改进YOLO V5的安全服检测方法和系统，属于目标检测领域。包括：采用安全服穿着状态训练集训练改进YOLO V5，训练样本为包含工作人员图片帧，标签为安全服穿着状态，得到训练好的检测模型；将工业监控视频的每一帧输入至训练好的检测模型，得到安全服检测结果。本发明使用不同的神经网络结构替换原有YOLO V5算法的Backbone模块，采用EfficientNet作为Backbone，通过复合模型扩张系数对网络结构的宽度、深度与输入图像分辨率统一放缩，获得优于YOLO V5人工调整参数效果。采用ResNet50作为Backbone，由于加入残差块，让网络提取到特征信息完整保留到下一层，在前向传播过程中有效消除网络层之间梯度弥散。采用ShuffleNet或MobileNet作为Backbone，降低网络结构复杂度与模型体积，得到轻量化模型。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113553979A
公开(公告)日：2021-10-26
申请号：CN202110871211.2
申请日：2021-07-30
Applicant: 国电汉川发电有限公司 , 华中科技大学
Abstract: 本发明公开一种基于改进YOLO V5的安全服检测方法和系统，属于目标检测领域。包括：采用安全服穿着状态训练集训练改进YOLO V5，训练样本为包含工作人员图片帧，标签为安全服穿着状态，得到训练好的检测模型；将工业监控视频的每一帧输入至训练好的检测模型，得到安全服检测结果。本发明使用不同的神经网络结构替换原有YOLO V5算法的Backbone模块，采用EfficientNet作为Backbone，通过复合模型扩张系数对网络结构的宽度、深度与输入图像分辨率统一放缩，获得优于YOLO V5人工调整参数效果。采用ResNet50作为Backbone，由于加入残差块，让网络提取到特征信息完整保留到下一层，在前向传播过程中有效消除网络层之间梯度弥散。采用ShuffleNet或MobileNet作为Backbone，降低网络结构复杂度与模型体积，得到轻量化模型。
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公开(公告)号：CN113553977A
公开(公告)日：2021-10-26
申请号：CN202110870222.9
申请日：2021-07-30
Applicant: 国电汉川发电有限公司 , 华中科技大学
Abstract: 本发明公开一种基于改进YOLO V5的安全帽检测方法和系统，属于目标检测领域。包括：采用安全帽佩戴状态训练集训练改进YOLO V5，训练集中的训练样本为包含工作人员的图片帧，标签为工作人员安全帽佩戴状态，得到训练好的检测模型；将工业监控视频的每一帧输入至训练好的检测模型，得到安全帽检测结果。本发明对Prediction进行改进，新增检测头特征图尺度为160*160，专门用于检测微小目标。本发明对Neck进行改进，在模块十七提取特征并完成卷积操作之后，对提取到的特征图增加上采样操作，进一步扩大网络中特征图的尺寸；增加网络结构中的连接层，将提取得到的浅层特征信息与Backbone模块提取得到的深层特征信息进行拼接融合，增强YOLO V5算法模型多尺度特征提取能力。
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公开(公告)号：CN119559412A
公开(公告)日：2025-03-04
申请号：CN202410385296.7
申请日：2024-04-01
Applicant: 华中科技大学
IPC: G06V10/75 , G06V10/80 , G06V10/764 , G06V10/10 , G06V10/26 , G06V10/82 , G06N3/0442 , G06N3/0895
Abstract: 本发明属于计算机多媒体安全领域，具体涉及一种基于弱监督的图像篡改检测模型构建方法，包括：通过区域特征构建单元提取每张图像的RGB特征和噪声敏感特征并将两者融合，对每张图像语义分割，得到对应图像的多张二进制掩码图，基于融合特征与每张二进制掩码图的乘积，得到对应图像不同区域的区域特征；引入正常特征记忆单元和篡改特征记忆单元，通过每个单元的查询和读取操作输出该单元所存特征与每个区域特征的匹配结果以及每个区域特征的增强特征，将由两个单元所输出的两个增强特征相加后与对应区域特征拼接，基于拼接特征检测分类，损失计算创造性引入基于约束的记忆单元损失，本发明可在无像素级标签信息的情况下实现高精细度的图像篡改检测。
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公开(公告)号：CN115775375A
公开(公告)日：2023-03-10
申请号：CN202211636645.5
申请日：2022-12-15
Applicant: 国能长源武汉青山热电有限公司 , 华中科技大学
IPC: G06V20/52 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/08 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种基于度量学习的安全服检测方法及系统，该方法采用工作人员图像数据集训练TransReID模型；将待检测的工作人员图像帧进行目标检测后输入至训练好的TransReID模型，得到待分类特征图；从目标特征库中确定出与所述待分类特征图距离最近的前M个特征图，确定所述前M个特征图各自的安全服类型；将所述前M个特征图中频次最高的安全服类型作为所述待检测的工作人员图像帧的安全服类型检测结果。采用了度量学习中提取特征、计算距离得到目标分类的方式，使用TransReID神经网络作为特征提取网络提取工作人员衣物的特征，使用了自注意力机制，可以更好地提取特征。
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公开(公告)号：CN112131281A
公开(公告)日：2020-12-25
申请号：CN202011054550.3
申请日：2020-09-29
Applicant: 华中科技大学
IPC: G06F16/2458 , G06F16/215 , G06F16/25 , G06Q10/10 , G06Q50/20
Abstract: 本发明公开了一种高校教师的教学科研数据采集管理系统，属于数据采集与管理领域。包括：数据交换模块，用于采集分散存储在各业务管理系统后台数据库中的基础数据；教学科研数据库，用于存储经清洗转换后的各类教学科研相关数据；院系数据管理模块和个人数据管理模块，用于院系和教师个人管理数据；数据核对模块，用于教师对本人数据进行核对、预览和提交操作；数据审核模块，用于管理人员审核教师填报与纠错的数据；服务流程管理模块，用于发布数据填报及核对服务，并对服务流程进行监控及管理。本发明将分散在不同来源的数据按照统一格式与结构进行清理整合入库，汇集到系统中供个人及单位查询使用，解决了数据分散的问题。
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