公开(公告)号：CN119763154A

公开(公告)日：2025-04-04

申请号：CN202411825863.2

申请日：2024-12-12

Applicant: 成都信息工程大学

Inventor： 孙翔 ,  李朗 ,  高肖飞 ,  任杰 ,  肖黄鑫 ,  易沛恒

IPC: G06V40/10 ,  G06V20/05 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06V10/764 ,  G06V40/20 ,  G06N3/088 ,  G06N3/09

Abstract: 本发明属于图像处理和计算机视觉技术领域，具体公开了一种多层融合的溺水检测方法、系统、电子设备及存储介质，具体包括如下：图像采集：通过摄像设备获取水域实时视频目标图像；图像预处理；有监督异常检测：垂直人体提取；特征向量提取；无监督异常检测；融合决策：将有监督异常检测结果和无监督异常检测结果进行融合分析，检测目标划分为不同的安全类别，分别为正常，溺水，疑似溺水三种。本发明将有监督的溺水检测方法和无监督的溺水检测方法进行融合，并可以将此方法应用在边缘终端检测设备装置上，提高溺水检测方法的准确性、健壮性、灵活性和实时性。

公开(公告)号：CN119359769A

公开(公告)日：2025-01-24

申请号：CN202411384102.8

申请日：2024-09-30

Applicant: 成都信息工程大学

Inventor： 孙翔 ,  肖黄鑫 ,  李朗 ,  易沛恒 ,  任杰 ,  高肖飞

IPC: G06T7/292 ,  G06T7/254 ,  G06T7/246 ,  G06V20/54 ,  G06V20/40 ,  G06V10/25 ,  G06V10/82 ,  G06V10/44 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0895 ,  G06N3/0495 ,  G06N3/0985 ,  G06N3/045

Abstract: 本发明涉及人工智能图像处理技术领域，具体公开了一种基于深度学习的高速公路隧道内跨摄像头车辆目标跟踪方法、系统、设备及介质，方法包括：图像采集、图像预处理、使用训练过的YOLOv5模型对预处理过后的图像进行检测识别，识别出图像中车辆并为车辆生成检测框，然后标注车辆的类型和颜色、车辆重识别Re‑id、单摄像头车辆目标跟踪以及跨摄像头车辆目标跟踪。本发明采用图像预处理模型自适应图像增强与YOLOv5相结合，使得在雾天以及低光照条件下能够对车辆的类型及颜色实现精准检测，在ByteTrack跟踪算法的基础上加入Re‑id之后的特征向量作为低置信度检测框的轨迹匹配，相较于传统的ByteTrack跟踪算法，通过ResNet101‑IBN模型输出的特征向量能够更细节的获取目标的静态特征，准确性高。