公开(公告)号：CN115019243A

公开(公告)日：2022-09-06

申请号：CN202210420992.8

申请日：2022-04-21

Applicant: 山东大学

Inventor： 李传奇 ,  任英杰 ,  王迪 ,  纪超 ,  王薇 ,  葛召华

IPC: G06V20/52 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06V10/774 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06K9/62

Abstract: 本公开属于机器视觉技术领域，具体涉及一种基于改进YOLOv3的监控漂浮物轻量化目标检测方法及系统，包括以下步骤：获取监控画面下的水面漂浮物图像；根据所获取的水面漂浮物图像和预设的轻量化目标检测模型，进行监控画面漂浮物的检测与识别；其中，所述轻量化目标检测模型采用改进的YOLOv3算法，基于MobilenetV3特征提取网络进行图像特征提取，通过轻量化双向金字塔结构实现目标检测过程中的特征融合。本公开在降低算法参数量的同时提高算法检测精度和推理速度，进而实现在理想检测效率下模型的轻量化。

公开(公告)号：CN114781514A

公开(公告)日：2022-07-22

申请号：CN202210428276.4

申请日：2022-04-22

Applicant: 山东大学

Inventor： 李传奇 ,  任英杰 ,  纪超 ,  王倩雯 ,  王薇 ,  葛召华

IPC: G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06V10/80 ,  G06V10/762 ,  G06V10/82

Abstract: 本发明属于机器视觉技术领域，提供了一种融合注意力机制的漂浮物目标检测方法及系统，本发明在YOLOv4‑tiny模型中，以CSPDarknet53‑tiny作为特征提取网络，在特征金字塔结构中嵌入卷积注意力模块，提高了网络对通道域和空间域的关注，增强了待检目标特征，抑制了背景特征，实现了漂浮物目标检测模型实时性和检测精度的要求；同时，在K均值聚类算法中，采用聚类中心的边界框与周围目标边界框面积的交并比作为准则函数，基于改进的K均值聚类算法聚类分析漂浮物尺寸信息，重新生成更为精准的先验框对目标进行定位，提升了检测精度。

公开(公告)号：CN115860165A

公开(公告)日：2023-03-28

申请号：CN202210949023.1

申请日：2022-08-09

Applicant: 山东大学

Inventor： 李传奇 ,  王薇 ,  纪超 ,  任英杰 ,  王迪 ,  王倩雯 ,  刘振

IPC: G06Q10/04 ,  G06Q50/26 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/048 ,  G06N3/084 ,  G01W1/14

Abstract: 本发明提出了一种考虑初损的神经网络流域降雨径流预报方法及系统，包括：基于流域内历史降雨量洪水径流量数据，得到降雨量‑洪水径流量时间序列；求取降雨初损，将降雨量‑洪水径流量时间序列中扣除降雨初损求得潜在径流量序列数据，将潜在径流量序列数据和降雨量‑洪水径流量时间序列进行整合生成门控循环单元训练数据集；构建GRU神经网络模型；设定GRU神经网络模型的超参数，通过训练数据集训练GRU神经网络模型得到输入输出间的隐藏映射关系，得到训练完成的GRU神经网络模型；将实时雨量数据和径流量输入至训练完成的GRU神经网络模型进行进行径流量预测。