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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：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：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：CN112489123A
公开(公告)日：2021-03-12
申请号：CN202011186575.9
申请日：2020-10-30
申请人： 江阴市智行工控科技有限公司 , 南京云牛智能科技有限公司 , 东南大学
摘要： 本发明公开了一种钢厂库区卡车表面目标三维定位方法，属于机械自动化领域，具体步骤：得到不规则目标和规则目标的点云；得到每个不规则目标的主方向向量和中心坐标；得到规范的不规则目标的中心坐标；得到排序后不规则目标的中心坐标；得到不规则目标的位置坐标；得到规则目标点云的中心坐标；得到地面坐标系下的目标位置坐标。本发明应用于钢铁库区装卸车作业中，能提高对卡车上不规则目标和规则目标的分割和定位准确度。采用PointCNN分割网络对卡车表面的目标点云块进行识别和分割，最后由特定的定位算法计算出不规则目标和规则目标的位置；本发明解决了现有定位技术中的不规则目标分割和定位问题，提高了定位系统的适用性和识别效率。
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公开(公告)号：CN112489123B
公开(公告)日：2021-09-10
申请号：CN202011186575.9
申请日：2020-10-30
申请人： 江阴市智行工控科技有限公司 , 南京云牛智能科技有限公司 , 东南大学
摘要： 本发明公开了一种钢厂库区卡车表面目标三维定位方法，属于机械自动化领域，具体步骤：得到不规则目标和规则目标的点云；得到每个不规则目标的主方向向量和中心坐标；得到规范的不规则目标的中心坐标；得到排序后不规则目标的中心坐标；得到不规则目标的位置坐标；得到规则目标点云的中心坐标；得到地面坐标系下的目标位置坐标。本发明应用于钢铁库区装卸车作业中，能提高对卡车上不规则目标和规则目标的分割和定位准确度。采用PointCNN分割网络对卡车表面的目标点云块进行识别和分割，最后由特定的定位算法计算出不规则目标和规则目标的位置；本发明解决了现有定位技术中的不规则目标分割和定位问题，提高了定位系统的适用性和识别效率。
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公开(公告)号：CN112551364B
公开(公告)日：2021-07-02
申请号：CN202011305247.6
申请日：2020-11-20
申请人： 江阴市智行工控科技有限公司 , 南京云牛智能科技有限公司 , 东南大学
摘要： 本发明公开了基于变结构神经网络的复合负载位置追踪防摇控制方法，属于工业级行车技术领域，该控制方法将使用变结构模糊神经网络搭建的参数校正器和基于复合负载位置追踪的反馈控制器相结合，校正器根据系统状态的变化修正控制器的参数，经修正的控制器再通过系统输入计算下一时刻行车的加速度。本发明提供的基于变结构神经网络的复合负载位置追踪防摇控制方法对行车进行防摇定位，同时使用变结构模糊神经网络搭建的参数校正器实时修正控制器参数，改善控制系统性能，方法简单易行，具有良好的鲁棒性，从而更好地提升防摇效果，自适应行车运动过程中的不同工况，提高行车运载物品的安全性、可靠性。
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公开(公告)号：CN112488097A
公开(公告)日：2021-03-12
申请号：CN202011186589.0
申请日：2020-10-30
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 , 东南大学
摘要： 本发明公开了一种车牌识别中的缺失字符补全方法。属于车牌识别领域；具体步骤：1、对输入的字符区域外接矩形框分别在最左边和最右边划分矩形区域a1与b1；2、将a1与b1进行字符判别；3、在新生成的一排矩形框左右两边继续取新区域；4、计算相邻矩形框的中心间距；5、对特殊位置字符进行检测，确定车牌中第2和第3个字符的位置；6、采用排列组合的方法对缺失字符进行补全。本发明针对没有将所有的车牌字符提取出来，及存在的偏差导致极少数情况的字符丢失的问题，通过外围区域矩形框判别、相邻字符间距检测，特殊位置字符检测补全丢失的车牌字符，提高了车牌识别的准确率，能够实现复杂工业环境中的车牌识别。
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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：CN112487281A
公开(公告)日：2021-03-12
申请号：CN202011191085.8
申请日：2020-10-30
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 , 东南大学
IPC分类号： G06F16/9535 , G06F16/9537 , G06Q10/06
摘要： 本发明公开了一种立体车库推荐方法。属于交通智能自动化领域；在用户给定目的地和最远步行距离的条件下，具体步骤：1、分析用户停车选择行为，确定用户的车库选择因素，作为车库的评价指标；2、根据目的地和最远步行距离，基于Geohash算法筛选出候选车库；3、获取筛选出候选车库的属性值，根据候选车库的属性值生成决策矩阵；4、采用极差变换法对决策矩阵进行规范化；5、确定属性组合权重；6、基于多属性决策对候选车库进行排序，得出最优车库。本发明通过Geohash算法筛选出候选车库，避免了大量的计算过程，提高了计算效率。
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公开(公告)号：CN112488097B
公开(公告)日：2021-07-27
申请号：CN202011186589.0
申请日：2020-10-30
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 , 东南大学
摘要： 本发明公开了一种车牌识别中的缺失字符补全方法。属于车牌识别领域；具体步骤：1、对输入的字符区域外接矩形框分别在最左边和最右边划分矩形区域a1与b1；2、将a1与b1进行字符判别；3、在新生成的一排矩形框左右两边继续取新区域；4、计算相邻矩形框的中心间距；5、对特殊位置字符进行检测，确定车牌中第2和第3个字符的位置；6、采用排列组合的方法对缺失字符进行补全。本发明针对没有将所有的车牌字符提取出来，及存在的偏差导致极少数情况的字符丢失的问题，通过外围区域矩形框判别、相邻字符间距检测，特殊位置字符检测补全丢失的车牌字符，提高了车牌识别的准确率，能够实现复杂工业环境中的车牌识别。
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