公开(公告)号：CN118865240A

公开(公告)日：2024-10-29

申请号：CN202410868189.X

申请日：2024-06-28

申请人： 江苏中航际项目管理有限公司 ,  淮阴工学院

发明人： 王媛媛 ,  蒋文平 ,  庄海峰 ,  丁政 ,  秦盼

IPC分类号： G06V20/52 ,  G06V10/764 ,  G06V10/94 ,  G06V10/80 ,  G06V10/774 ,  G16Y40/10 ,  G16Y40/50

摘要： 本发明公开了一种基于图像识别与物联网技术的校园智能入侵预警安防方法，涉及多模态领域，通过获取包含入侵信息的图像，并将其制作成数据集；通过将一个缓存模型模型与CLIP的零样本分类能力相结合，搭建一个图像识别模型。此外通过在缓存模型中引入小样本学习来缓解因包含入侵信息图像数据稀缺而导致模型泛化能力低的问题；通过摄像头获取待检测区域的图像信息，如果识别到包含入侵信息则立即启动预警安防系统。与现有技术相比，本发明在处理难以解释的图像内容、复杂情境下的图像识别以及对未知类别图像的识别方面具备显著优势。

公开(公告)号：CN118823473A

公开(公告)日：2024-10-22

申请号：CN202410959754.3

申请日：2024-07-17

申请人： 淮阴工学院

发明人： 王媛媛 ,  尹彤彤 ,  陈秀川 ,  刘乙麟 ,  丁政 ,  张澳 ,  朱叶萌

IPC分类号： G06V10/764 ,  G06V10/44 ,  G06N3/0464 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06N3/047 ,  G06N3/0985

摘要： 本发明公开一种基于EIEM边缘特征提取的钢铁缺陷检测方法，首先设计一个边缘信息提取模块EIEM替换C2f中的BottleNeck，该模块采用sobel算子来提取特征的边缘信息并与整体空间信息进行特征融合，获得更加丰富的语义信息；其次，替换上采样方法为CARAFE，该方法通过编码器能够学习到适合自己特征信息的卷积核，以指导更加精确的特征重建；最后，将原来的检测头换成了动态统一的检测头（DyHead)，以应对不同缺陷的尺寸和变换位置，而且正因为这个检测头，在不同的尺寸、位置、任务中，都能动态的适应，不需要改变检测头。与现有技术相比，本发明克服了现有技术中鲁棒性差、引入噪声导致缺陷检测准确率低的问题，利用改进YOLOv8s模型架构，具有准确性高，适用广度大的优点。

公开(公告)号：CN118228160A

公开(公告)日：2024-06-21

申请号：CN202410432828.8

申请日：2024-04-11

申请人： 淮阴工学院

发明人： 周洋 ,  任珂 ,  金城尧 ,  宋雨璇 ,  许杨 ,  俞扬信 ,  高尚兵 ,  李翔 ,  王媛媛 ,  谢智 ,  龚彬 ,  谢乾

IPC分类号： G06F18/2431 ,  G06F18/214 ,  G06F18/15 ,  G06N3/048 ,  G06N3/06

摘要： 本发明公开了一种基于动态图网络的水质预测方法。包括：获取历史水质数据以及跨领域多源异构数据；建立总模型，包括输入层、DGTCN模型、输出层，所述DGTCN模型包括GCN模块、TCN模块；其中，输入层将历史水质数据以及跨领域多源异构数据转化为动态图网络；GCN模块基于图卷积提取并更新动态图网络的图结构特征，TCN模块基于因果卷积和扩张卷积优化图结构特征后输入至输出层；输出层输出水质预测结果。本发明综合考虑了与水质相关的多种因素以及变量，从时间角度对水质采用动态图网络的形式进行分析预测，具有精确度高、实用性强的特点。

公开(公告)号：CN118227795A

公开(公告)日：2024-06-21

申请号：CN202410437957.6

申请日：2024-04-11

申请人： 淮阴工学院

发明人： 高尚兵 ,  赵可钒 ,  苏睿 ,  王腾 ,  张浩淼 ,  蒋东山 ,  张海艳 ,  王媛媛

IPC分类号： G06F16/35 ,  G06F18/214 ,  G06F18/2431 ,  G06F40/30 ,  G06N3/0464

摘要： 本发明涉及一种基于知识蒸馏的双重先验文本分类方法，首先文本样本进行清洗和预处理，制作领域字典。通过人工获取可信度较高先验知识，再通过对比学习扩充人工标注，得出Ar标签损失；另一方面，使用了LGTMX—R模块，利用知识蒸馏进行损失计算Loss，再用其反馈到学生模型中，提高其在验证集上泛化性；接着两个不同的标签损失的基础上，使用动态加权，使得标签损失经过多轮计算过后更具鲁棒性，得到最优损失；最后在输出层对语义信息进行分类。本发明知识蒸馏可以更好地减少模型参数，加快模型速率，因此模型分类的性能更加健壮，并且双重先验文本分类模型中的特征提取得到更好地加强，能够有效提高模型性能。

公开(公告)号：CN117292216A

公开(公告)日：2023-12-26

申请号：CN202310400563.9

申请日：2023-04-14

申请人： 淮阴工学院

发明人： 王媛媛 ,  张兴潮 ,  陈秀川 ,  沈俞 ,  王超 ,  江飞龙 ,  高尚兵 ,  张海艳 ,  任珂 ,  刘步实 ,  林剑楚 ,  朱全银 ,  李翔 ,  严少峰 ,  李亚州

IPC分类号： G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06V10/764 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048 ,  G06N3/08

摘要： 本发明公开了一种基于GS_YOLOv7的火灾检测方法，包括改进了模型Backbone与Head部分，引入了Shuffle Attention Module；引入了GSConv模块；在Head层中引入VoVGSCSP module；在训练策略方面，将YOLOv7网络模型CBS模块改进为效率更高的CBF模块；将模型损失函数改为EIoU loss，一张640*640的特征图输入到网络的Backbone层，经过CBF，E‑ELAN以及MP模块后输出三张不同的特征图，将20*20*1024大小的特征图输入到Head层经过VoVGSCSP module中可提高网络的推理速度，特征图经过GSConv模块，模型可以提取更加丰富的语义信息，在特征提取后的非线性激活阶段，Funnel激活函数增强了模型的空间感知能力，引入了EIoU loss使得模型的收敛速度更快。本发明通过优化模型结构，引入新的激活函数和损失函数，提高了模型的效率和泛用性。

公开(公告)号：CN117275041A

公开(公告)日：2023-12-22

申请号：CN202311286008.4

申请日：2023-09-28

申请人： 淮阴工学院

发明人： 王媛媛 ,  陈秀川 ,  沈俞 ,  张兴潮 ,  王超 ,  江飞龙 ,  严少峰 ,  张海艳 ,  刘乙麟 ,  丁政 ,  邓博阳

IPC分类号： G06V40/10 ,  G06V10/44 ,  G06V10/80 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/096

摘要： 本发明公开了一种基于迁移学习和改进YOLOv5电力工人安全帽佩戴检测方法，具体包含以下步骤：构建施工场景下的安全帽佩戴检测数据集A，构建电力作业场景下的安全帽佩戴检测数据集B；改进电力作业场景下安全帽佩戴检测模型YOLOv5，将YOLOv5主干网络替换为基于动态卷积ODConv的ODConv_MobileNetv2主干网络，提取小目标安全帽特征信息效率大幅上升并减少额外的计算量参数；在颈部网络结构中，添加基于跨空间学习的高效多尺度注意力EMA模块，减少参数量的同时提升小目标安全帽佩戴检测的精度；采用一种基于最小点距离的IoU损失MPDIoU作为改进YOLOv5的损失函数，本发明可以提升小样本电力作业场景数据集下的小目标安全帽佩戴检测精度，降低电力作业场景下的安全帽佩戴检测漏检和误检问题。

公开(公告)号：CN113743190B

公开(公告)日：2023-12-22

申请号：CN202110789523.9

申请日：2021-07-13

申请人： 淮阴工学院

发明人： 高尚兵 ,  陈浩霖 ,  邱千禧 ,  张莹莹 ,  郭舒心 ,  张秦涛 ,  于永涛 ,  相林 ,  王媛媛 ,  李翔

IPC分类号： G06V20/40 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/045 ,  G06V10/766 ,  G06N3/084

摘要： 本发明公开了一种基于BiHR‑Net和YOLOv3‑head的火焰检测方法及系统，首先，构建火焰检测模型，模型中主干网络使用两次下采样的方式获得输入图像小分辨率特征，降低检测模型的参数量；然后提出了一种特征提取与特征融合的方法BiHR‑Net，对输入的特征图进行两次卷积后的特征图，进行上采样和下采样生成两个子路线获取额外的特征，并对在BiHR‑Net的最后对三个尺度的特征进行融合，达到提高检测的效果的目的；将BiHR‑Net获得的特征，输入YOLO‑head网络中进行预测和回归；最后，使用数据集对火焰检测模型进行训练，获得用于火焰检测的检测器。本发明的火焰检测速度达到112帧/s，可对火焰进行快速检测并预警，且模型具有较好的鲁棒性。

公开(公告)号：CN113836339B

公开(公告)日：2023-09-26

申请号：CN202111021629.0

申请日：2021-09-01

申请人： 淮阴工学院

发明人： 胡荣林 ,  赵志勇 ,  董甜甜 ,  张新新 ,  王媛媛 ,  马鸿泰 ,  邵鹤帅 ,  冯万利 ,  朱全银 ,  何旭琴 ,  秦齐

IPC分类号： G06F16/55 ,  G06F16/58 ,  G06F16/583 ,  G06F16/587 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

摘要： 本发明涉及计算机视觉技术领域，公开了一种基于全局信息和位置嵌入的场景图生成方法，基于大型数据集中的图像，由Faster‑RCNN得到高级特征图和每个实体信息并且对目标位置编码；将特征图和实体信息拼接的特征通过基于自注意力机制的网络得到节点间与其他目标的信息连接；利用LSTM的注意力网络得到目标上下文信息；构建边上下文生成的解码信息和目标图关系的生成融合方式；通过关系计算得到最终场景图。与现有技术相比，本发明将目标特征融入原始图像的视觉信息的方法，加入位置编码信息，连接全局信息和加权信息，提升整体视觉特征对于单一目标的影响，提高了模型推理时对于场景中主要目标的关注度和主宾分类的合理性，召回率有明显提升。

公开(公告)号：CN113836903B

公开(公告)日：2023-07-18

申请号：CN202110943434.5

申请日：2021-08-17

申请人： 淮阴工学院 ,  江苏卓易信息科技股份有限公司

发明人： 李翔 ,  丁行硕 ,  谢乾 ,  周海萍 ,  高尚兵 ,  朱全银 ,  王媛媛 ,  费可可 ,  张豪杰 ,  束玮 ,  丁婧娴 ,  张宁 ,  沈天宇 ,  徐卓淳

IPC分类号： G06F40/258 ,  G06F18/214 ,  G06F18/2415 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/042 ,  G06N3/045 ,  G06N3/08 ,  G06N5/025

摘要： 本发明涉及企业画像和自然语言处理技术领域，公开了一种基于情境嵌入和知识蒸馏的企业画像标签抽取方法装置，将企业情境信息向量化后与企业文本向量拼接，得到融合企业情境信息的企业文本；构建主干网络进行模型训练，构建小规模TextCNN枝干网络内嵌到前11层Transformer的主干网络上，将融合后的企业文本传入Bert模型发现其隐藏特征，再传入BiLSTM网络和最大池化层进一步发现其上下文特征和局部特征；使用主干网络指导枝干网络进行知识蒸馏和标签抽取。本发明使用企业情境嵌入可以有效提高标签抽取的准确率，同时拥有知识蒸馏的深度学习模型可以提高标签抽取效率，使其在实际场景中更好的应用。

公开(公告)号：CN116432850A

公开(公告)日：2023-07-14

申请号：CN202310423066.0

申请日：2023-04-19

申请人： 淮阴工学院

发明人： 任珂 ,  陈康旭 ,  俞扬信 ,  高尚兵 ,  王媛媛 ,  李翔

IPC分类号： G06Q10/04 ,  G06Q50/26 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/049 ,  G06N3/08 ,  G06F18/214

摘要： 本发明公开了一种基于深层神经网络的PM2.5的全覆盖预测方法，对预先获取的空气污染浓度、气象数据及土地利用数据进行预处理，并划分为训练数据和测试数据；构建深层神经网络预测模型STA‑ConvLSTM并对其进行训练；STA‑ConvLSTM以CNN网络作为底层，通过卷积提取网格数据的空间相关性；以堆叠多层具有时空记忆单元与空间记忆单元的STA‑LSTM作为预测模型的中间层，用于提取时间相关性和空间相关性的特征；最后一层使用CNN层结合STA‑LSTM单元提取的特征进行解码。本发明融合了多源异构的数据，考虑了更多的影响因素，并且考虑时空相关性、降低过拟合、避免梯度消失和梯度爆炸的问题，考虑区域的全覆盖预测的问题，使用时间注意力机制与空间注意力机制，提高了预测精度等优点。