公开(公告)号：CN117351407A

公开(公告)日：2024-01-05

申请号：CN202210734049.4

申请日：2022-06-29

申请人： 岭南现代农业科学与技术广东省实验室肇庆分中心 ,  桂林电子科技大学

发明人： 冯逸洲 ,  罗笑南 ,  徐颂华 ,  陈瑞爱

IPC分类号： G06V20/52 ,  G06V20/40 ,  G06V10/82 ,  G06V10/80 ,  G06V10/764 ,  G08B21/02 ,  H04L67/02

摘要： 本发明公开了一种基于多级注意力算法的密集物群监测系统。物群智能监测系统由摄像头模块，嵌入式计算平台以及Web服务器组成。其中，摄像头模块实时采集监控场景的物群图像信息，并传输至嵌入式计算平台，嵌入式计算平台搭载物群智能识别算法对物群图像信息进行分析，将所得分析图通过WIFI网络传给Web服务器中进行解析，得到数量，定位，密度等信息，可供管理员在网站中查看。网站同时具有预警功能，分析数量超过阈值时，网站将进行预警及嵌入式设备播放聚集警报。其中，所述物群智能识别算法为结合了通道注意力，感受野注意力，空间注意力的多级注意力算法。

公开(公告)号：CN118247648A

公开(公告)日：2024-06-25

申请号：CN202410445123.X

申请日：2024-04-15

申请人： 桂林电子科技大学 ,  桂林慧谷人工智能产业技术研究院

发明人： 冯逸洲 ,  罗笑南 ,  姚继承 ,  袁思源

IPC分类号： G06V20/05 ,  G06V40/10 ,  G06V10/30 ,  G06V10/774 ,  G06V10/40 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08 ,  G06N5/04

摘要： 本发明涉及一种基于结构重参化的水下密集鱼群检测方法及设备，涉及图像处理和计算机视觉领域，特别是一种应用于水下环境的鱼群检测方法。方法包括以下步骤：设备通过摄像头获取不同水下场景的鱼群数据；通过图像降噪方法对水下图像进行预处理；构建具备多尺度特征增强模块的结构重参化神经网络；将经过数据预处理的鱼群数据集输入至该结构重参化神经网络中进行网络训练，得到用于水下密集鱼群检测的神经网络；将神经网络进行结构重参化转为推理阶段应用于水下密集鱼群检测设备中，可进行实时检测。采用结构重参化的方法进行模型推理，使水下密集鱼群检测神经网络的检测效率能够得到有效提升。

公开(公告)号：CN118411592A

公开(公告)日：2024-07-30

申请号：CN202410445860.X

申请日：2024-04-15

申请人： 桂林电子科技大学 ,  桂林慧谷人工智能产业技术研究院

发明人： 袁思源 ,  罗笑南 ,  吴文伟 ,  冯逸洲

IPC分类号： G06V20/05 ,  G06V10/20 ,  G06V10/30 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06V20/70 ,  G06V10/25 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08 ,  G06T5/70 ,  G06T5/40

摘要： 本发明涉及一种基于注意力机制的水下生物目标检测方法，包括以下步骤：获取水下生物目标图像；针对水下条件恶劣，图像质量较差的问题，采用对比度有限的自适应直方图均衡化算法(CLAHE)对水下图像进行预处理；在YOLOv5中添加针对小目标的检测层，缓解目标尺度方差较大带来的影响；将卷积注意力模块(CBAM)加入优化后的YOLOv5网络模型中，学习通道之间的关系，增强深度特征的语义信息；将增强后的数据集输入构建好的网络模型CC‑YOLOv5中，进行训练；用训练好的模型对水下生物图像进行目标检测。本发明能在复杂的水下环境中，为生物目标检测提供科学理论和技术支持，在提高对于水下生物小目标的检测精度的同时，模型的计算成本对于水下移动应用来说依然很小。

公开(公告)号：CN118070839A

公开(公告)日：2024-05-24

申请号：CN202410428992.1

申请日：2024-04-10

申请人： 桂林电子科技大学 ,  桂林慧谷人工智能产业技术研究院

发明人： 姚继承 ,  罗笑南 ,  冯逸洲 ,  王中生 ,  窦金妹

IPC分类号： G06N3/006

摘要： 本发明公开了一种混合策略的粒子群优化算法，旨在解决当前原始粒子群优化算法易陷入局部最优、搜索速度慢和局部搜索精度低等问题。传统优化算法在解决复杂问题时面临着诸多挑战，而本文提出的混合策略的粒子群优化算法通过采用自适应权重调整、反向学习策略、柯西变异机制和Hook‑Jeeves策略等方法，有效提高了全局搜索能力和搜索速度，并且在增强全局搜索能力的同时，也显著增强了局部搜索精度。本发明的算法可以广泛应用于各种领域，如工程优化、机器学习和数据挖掘等，为解决复杂问题提供了一种有效的优化方案。

公开(公告)号：CN212782667U

公开(公告)日：2021-03-23

申请号：CN202022063561.X

申请日：2020-09-18

申请人： 桂林电子科技大学

发明人： 冯逸洲 ,  雷晓春 ,  陈俊彦 ,  熊天民 ,  陈荣锋 ,  李鑫宇

IPC分类号： G09F25/00 ,  H04N7/18 ,  H02J7/35 ,  H02J9/06 ,  G06K9/00 ,  G10L15/26 ,  A42B1/24 ,  F21L4/08 ,  F21V33/00 ,  F21Y115/10

摘要： 本实用新型公开一种智能导览帽，由帽体和控制电路组成。控制电路包括电池、开关、控制模块、摄像头模块、照明LED灯、语音模块和通信模块。本实用新型能在游客带上帽子时智能识别面前景点，为游客进行细致的景物播报。通过搭载语音助手，能让游客与智能导览帽子产生交互体验，提供如音乐播放，查询信息，指引路线，景物拍照等等便利功能，有效的提升游客的旅行体验。在光线较暗的地方，可智能开启照明LED灯，为游客照亮前方道路。太阳能板配合双电池切换方案，能尽可能提升设备的续航能力。全面地为游客的游览提供保障。