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公开(公告)号:CN112487864A
公开(公告)日:2021-03-12
申请号:CN202011201936.2
申请日:2020-11-02
申请人: 江阴市智行工控科技有限公司 , 东南大学 , 南京云牛智能科技有限公司
摘要: 本发明公开了一种面向施工现场的对于小目标安全帽和防护服检测方法,属于图像处理中的目标检测领域,首先采用YoloV3网络模型框架,通过用Inception‑Resnet模块代替原有的YoloV3网络的Resnet模块增加网络的深度从而提取更多的施工现场的特征信息;引入darknet‑128和104×104尺寸的特征图通道增加了多尺度预测能力,能够在保持学习速度的同时提高CNN对于更小目标的学习的准确性;并且采用k‑means聚类算法对采集数据进行分析,得到适用于施工现场场景下的合适的锚框的大小,改进后的模型增强了在远距离上对小目标的检测能力和准确性,使得在复杂多变的施工现场能准确快速的完成对小目标的安全帽和防护服的检测。
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公开(公告)号:CN114202770B
公开(公告)日:2024-09-06
申请号:CN202111307644.1
申请日:2021-11-05
申请人: 南京云牛智能科技有限公司 , 江阴市智行工控科技有限公司
IPC分类号: G06V40/10 , G06V40/16 , G06V10/44 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
摘要: 本发明公开了一种快速稳定的施工现场安全帽检测方法,包括:对收集的施工现场的安全帽与施工人员监控录像进行抽帧处理,分别对安全帽与施工人员进行标注,扩充样本集,得到PAA模型训练样本;录入施工人员的人脸图片作为人脸识别数据集,得到人脸检测与识别网络训练样本,将训练样本归一化到指定尺寸;建立改进PAA模型并对其进行训练,得到训练后的改进PAA模型;对安全帽与施工人员检测位置信息设计匹配算法,标记出未佩戴安全帽人员;并通过FaceNet人脸识别网络识别输出该施工人员信息。本发明能够减少计算参数与计算量,在保持检测准确性的同时明显提升检测速度,满足施工现场安全帽检测地实时性和准确性要求。
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公开(公告)号:CN114202770A
公开(公告)日:2022-03-18
申请号:CN202111307644.1
申请日:2021-11-05
申请人: 南京云牛智能科技有限公司 , 江阴市智行工控科技有限公司
摘要: 本发明公开了一种快速稳定的施工现场安全帽检测方法,包括:对收集的施工现场的安全帽与施工人员监控录像进行抽帧处理,分别对安全帽与施工人员进行标注,扩充样本集,得到PAA模型训练样本;录入施工人员的人脸图片作为人脸识别数据集,得到人脸检测与识别网络训练样本,将训练样本归一化到指定尺寸;建立改进PAA模型并对其进行训练,得到训练后的改进PAA模型;对安全帽与施工人员检测位置信息设计匹配算法,标记出未佩戴安全帽人员;并通过FaceNet人脸识别网络识别输出该施工人员信息。本发明能够减少计算参数与计算量,在保持检测准确性的同时明显提升检测速度,满足施工现场安全帽检测地实时性和准确性要求。
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公开(公告)号:CN114187606A
公开(公告)日:2022-03-15
申请号:CN202111226558.8
申请日:2021-10-21
申请人: 江阴市智行工控科技有限公司 , 江苏聚力智能机械股份有限公司 , 南京云牛智能科技有限公司
摘要: 本发明公开一种采用分支融合网络轻量化的车库行人检测方法,包括(1)采集车库行人图像;(2)对图像预处理,再用数据增强丰富样本信息获得训练样本;(3)主干网络引入分支融合网络,将主干网络每个阶段的特征在通道维度分离,1/N特征通过原模型支路,其余特征通过轻量化支路;(4)将相邻支路特征在特征维度相同的节点融合;(5)将分支路输出特征在通道维度拼接恢复通道数,并为通道分配权重,获得通道特征信息;(6)先在大数据集用恒定学习率训练,再在车库行人数据集用学习率衰减调整。本发明还公开一种采用分支融合网络轻量化的车库行人检测系统。本发明降低模型前向推理计算量,提升检测速度;在轻量化模型同时保持检测准确性。
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公开(公告)号:CN114187606B
公开(公告)日:2023-07-25
申请号:CN202111226558.8
申请日:2021-10-21
申请人: 江阴市智行工控科技有限公司 , 江苏聚力智能机械股份有限公司 , 南京云牛智能科技有限公司
IPC分类号: G06V40/10 , G06V10/80 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
摘要: 本发明公开一种采用分支融合网络轻量化的车库行人检测方法,包括(1)采集车库行人图像;(2)对图像预处理,再用数据增强丰富样本信息获得训练样本;(3)主干网络引入分支融合网络,将主干网络每个阶段的特征在通道维度分离,1/N特征通过原模型支路,其余特征通过轻量化支路;(4)将相邻支路特征在特征维度相同的节点融合;(5)将分支路输出特征在通道维度拼接恢复通道数,并为通道分配权重,获得通道特征信息;(6)先在大数据集用恒定学习率训练,再在车库行人数据集用学习率衰减调整。本发明还公开一种采用分支融合网络轻量化的车库行人检测系统。本发明降低模型前向推理计算量,提升检测速度;在轻量化模型同时保持检测准确性。
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公开(公告)号:CN111539265A
公开(公告)日:2020-08-14
申请号:CN202010254595.9
申请日:2020-04-02
申请人: 申龙电梯股份有限公司 , 江阴市智行工控科技有限公司 , 东南大学
摘要: 本发明公开了一种电梯轿厢内异常行为检测方法,包括:对电梯监控视频的原始图像进行预处理操作;对预处理后的视频进行筛选,采用光流法分割出存在人、宠物及电动车出现的视频段;将筛选出的视频段输入训练好的yolov3模型进行识别,得到视频中的人数和宠物数,并判断是否出现电动车;计算筛选出的视频段中每一帧的运动历史图,根据运动历史图计算出每一帧图像的能量值;根据人数和宠物数,自适应确定能量阈值;结合图像的能量值和确定的自适应能量阈值,以及确定出的是否存在电动车,判断视频段中是否出现异常行为。筛选出有目标出现的视频段再进行处理,节省服务器的计算力消耗,降低对服务器数目和配置的要求,同时也降低运营成本。
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公开(公告)号:CN112347963B
公开(公告)日:2023-07-11
申请号:CN202011279015.8
申请日:2020-11-16
申请人: 申龙电梯股份有限公司 , 江阴市智行工控科技有限公司 , 东南大学
IPC分类号: G06V40/20 , G06V20/52 , G06V20/40 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/082 , G06N3/096
摘要: 本发明公开了一种电梯挡门行为识别方法,针对电梯内强制遮挡电梯门这一常见的不良行为,搭建BN‑Inception神经网络和3D‑ResNet神经网络融合的算法网络,并在网络中加入长时序特征捕获注意力机制,用以提高网络对长范围信息捕获的能力,进而提高算法准确率;采用自适应的帧采样策略,抛弃冗余帧,提高网络的计算速度;该方法利用电梯监控视频作为数据集,利用融合算法网络在电梯监控视频层面对电梯内不良行为进行分类识别;此方法适用于电梯轿厢这一场景,实现了对电梯监控视频中遮挡电梯门行为的准确识别,能够代替人工进行智能监视,便于管理人员对电梯内不良行为的监控和管理。
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公开(公告)号:CN112347963A
公开(公告)日:2021-02-09
申请号:CN202011279015.8
申请日:2020-11-16
申请人: 申龙电梯股份有限公司 , 江阴市智行工控科技有限公司 , 东南大学
摘要: 本发明公开了一种电梯挡门行为识别方法,针对电梯内强制遮挡电梯门这一常见的不良行为,搭建BN‑Inception神经网络和3D‑ResNet神经网络融合的算法网络,并在网络中加入长时序特征捕获注意力机制,用以提高网络对长范围信息捕获的能力,进而提高算法准确率;采用自适应的帧采样策略,抛弃冗余帧,提高网络的计算速度;该方法利用电梯监控视频作为数据集,利用融合算法网络在电梯监控视频层面对电梯内不良行为进行分类识别;此方法适用于电梯轿厢这一场景,实现了对电梯监控视频中遮挡电梯门行为的准确识别,能够代替人工进行智能监视,便于管理人员对电梯内不良行为的监控和管理。
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公开(公告)号:CN111539265B
公开(公告)日:2024-01-09
申请号:CN202010254595.9
申请日:2020-04-02
申请人: 申龙电梯股份有限公司 , 江阴市智行工控科技有限公司 , 东南大学
IPC分类号: G06V20/40 , G06V40/10 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/30
摘要: 本发明公开了一种电梯轿厢内异常行为检测方法,包括:对电梯监控视频的原始图像进行预处理操作;对预处理后的视频进行筛选,采用光流法分割出存在人、宠物及电动车出现的视频段;将筛选出的视频段输入训练好的yolov3模型进行识别,得到视频中的人数和宠物数,并判断是否出现电动车;计算筛选出的视频段中每一帧的运动历史图,根据运动历史图计算出每一帧图像的能量值;根据人数和宠物数,自适应确定能量阈值;结合图像的能量值和确定的自适应能量阈值,以及确定出的是否存在电动车,判断视频段中是否出现异常行为。筛选出有目标出现的视频段再进行处理,节省服务器的计算力消耗,降低对服务器数目和配置的要求,同时也降低运营成本。
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公开(公告)号:CN112485001A
公开(公告)日:2021-03-12
申请号:CN202011280097.8
申请日:2020-11-16
申请人: 申龙电梯股份有限公司 , 南京云牛智能科技有限公司 , 东南大学
IPC分类号: G01M13/045 , G06K9/00 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08
摘要: 本发明公开了一种面向智慧电梯的故障诊断方法,包括:收集电梯曳引机和门机的加速度、速度信号数据,并根据电机的运行状态对数据集进行分类,得到训练样本;对原始的振动信号数据进行信号降噪的预处理,构建信号的特征向量;使用PWVD方法构建CNN输入图像;利用CNN学习不同故障类别的输入图像,完成不同故障状态的精准识别。通过预处理机制不仅可以加强CNN学习复杂特征的能力与速度,提高模型分类准确率,增强鲁棒性,而且减少了训练用时,有利于实时监控分析智慧电梯的系统健康状况。
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