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公开(公告)号:CN113392804A
公开(公告)日:2021-09-14
申请号:CN202110749503.9
申请日:2021-07-02
申请人: 昆明理工大学
摘要: 本发明公开了一种基于多角度的交警目标数据集的场景化构建方法及系统,其中,所述方法包括:采集第一天气状况数据集,并进行分类,生成第一、第二天气状况数据子集;并分别获得第一、第二天气能见度;构建第一角度交警数据集;获得第一用户图像集合;对第一用户图像集合进行距离远近的分类,生成第二角度交警数据集;对第一用户图像集合进行性别差异的分类,生成第三角度交警数据集;构建第一用户的多场景执勤数据集,并进行特征标注。解决了现有技术中存在单独针对交警目标的数据集构建不够完善,且无法基于真实的道路交通场景进行构建,使得无法充分应用交警目标数据集对交警的指挥手势进行准确判定的技术问题。
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公开(公告)号:CN113239631B
公开(公告)日:2022-02-15
申请号:CN202110630248.6
申请日:2021-06-07
申请人: 昆明理工大学
IPC分类号: G06F30/27 , G06F119/02
摘要: 本发明提供了一种提高复杂动态场景分割的建模方法及系统,方法包括:构建第一复杂动态图像数据库,训练获得第一级联卷积神经网络模型;获得第一损失函数,输入第一级联卷积神经网络模型训练获得第一级联卷积网络参数,进而获得第二级联卷积神经网络模型;将第一动态场景的第一场景序列输入第二级联卷积神经网络模型,获得第一特征映射结果,包括第一空时稀疏动态场景目标映射的表征结果和第一背景特征映射的表征结果;由第一特征映射结果获得第一目标的第一位置信息;构建第一条件随机场模型,对第一位置信息更新,获得第二位置信息。解决了现有技术中实现复杂动态场景广义目标高性能分割方法存在可行性低和稳定性差的技术问题。
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公开(公告)号:CN113239631A
公开(公告)日:2021-08-10
申请号:CN202110630248.6
申请日:2021-06-07
申请人: 昆明理工大学
IPC分类号: G06F30/27 , G06F119/02
摘要: 本发明提供了一种提高复杂动态场景分割的建模方法及系统,方法包括:构建第一复杂动态图像数据库,训练获得第一级联卷积神经网络模型;获得第一损失函数,输入第一级联卷积神经网络模型训练获得第一级联卷积网络参数,进而获得第二级联卷积神经网络模型;将第一动态场景的第一场景序列输入第二级联卷积神经网络模型,获得第一特征映射结果,包括第一空时稀疏动态场景目标映射的表征结果和第一背景特征映射的表征结果;由第一特征映射结果获得第一目标的第一位置信息;构建第一条件随机场模型,对第一位置信息更新,获得第二位置信息。解决了现有技术中实现复杂动态场景广义目标高性能分割方法存在可行性低和稳定性差的技术问题。
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公开(公告)号:CN114964628A
公开(公告)日:2022-08-30
申请号:CN202210516324.5
申请日:2022-05-12
申请人: 昆明理工大学
摘要: 本发明提供了一种氨气泄漏混洗自注意力轻量化红外检测方法及系统,涉及图像处理及气体泄漏检测技术领域,所述方法通过获得红外图像检测数据集;对红外图像检测数据集进行归一化处理后划分为训练集、测试集,并对红外图像检测数据集进行氨气泄漏红外数据标注;构建混洗自注意力网络结构;利用具有氨气泄漏红外数据标注的训练集对混洗自注意力网络结构进行训练,获得混洗自注意力网络模型;通过混洗自注意力网络模型对测试集进行检测,调用最终混洗自注意力网络模型及测试程序,输入氨气泄漏红外图像确定检测结果,达到在较远距离处就能实现对氨气泄漏的实时精确监测,保障工作人员安全并在氨气出现泄漏时及时作出响应,降低经济损失的技术效果。
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公开(公告)号:CN113392804B
公开(公告)日:2022-08-16
申请号:CN202110749503.9
申请日:2021-07-02
申请人: 昆明理工大学
IPC分类号: G06V20/52 , G06V10/764 , G06Q50/26
摘要: 本发明公开了一种基于多角度的交警目标数据集的场景化构建方法及系统,其中,所述方法包括:采集第一天气状况数据集,并进行分类,生成第一、第二天气状况数据子集;并分别获得第一、第二天气能见度;构建第一角度交警数据集;获得第一用户图像集合;对第一用户图像集合进行距离远近的分类,生成第二角度交警数据集;对第一用户图像集合进行性别差异的分类,生成第三角度交警数据集;构建第一用户的多场景执勤数据集,并进行特征标注。解决了现有技术中存在单独针对交警目标的数据集构建不够完善,且无法基于真实的道路交通场景进行构建,使得无法充分应用交警目标数据集对交警的指挥手势进行准确判定的技术问题。
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公开(公告)号:CN115830544A
公开(公告)日:2023-03-21
申请号:CN202211599765.2
申请日:2022-12-12
申请人: 昆明理工大学
摘要: 本发明提供了一种夜间机场异物入侵智能检测方法及系统,涉及深度学习及异物入侵检测技术领域,获取跑道邻近物品类型和邻近物品位置,根据跑道邻近物品类型进行数据频繁项挖掘,匹配跑道异物类别集合,标定异物入侵高频区域和异物入侵低频区域,采集异物检测数据集,基于视窗转换自注意力机制,训练夜间机场跑道异物入侵检测模型,基于模型进行夜间机场异物入侵检测,解决了现有机场异物入侵检测技术通过人工排查进行异物入侵识别,检测方法智能化程度较低,效率低下且耗费成本较高,同时检测精准度不足的技术问题,基于机器视觉代替人工排查,进行采集信息的智能化精准预测分析,实现精准化高效入侵异物排查。
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