公开(公告)号：CN117671729A

公开(公告)日：2024-03-08

申请号：CN202311566535.0

申请日：2023-11-21

Applicant: 湖北文理学院

Inventor： 单玉刚 ,  汪家宝 ,  刘思远 ,  童雷

IPC: G06V40/10 ,  G06V40/20 ,  G06V10/82 ,  G06V10/764 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0455

Abstract: 本发明提供一种室内杀虫检测跟踪处理方法及系统，属于目标识别技术领域，包括：采集红外目标图像，采用Transformer结合ResNet对所述红外目标图像进行检测，获得害虫位置信息和害虫类别信息；利用DeepSORT算法对所述害虫位置信息和所述害虫类别信息进行跟踪，得到害虫运动轨迹；对所述害虫运动轨迹进行定位，确定目标害虫距离以及方向，结合超声波避障策略，移动至目标害虫有效距离范围内，完成害虫消杀。本发明通过室内机器人杀虫小车对多种类型的害虫进行检测、分类和动态跟踪，确定消杀目标后，移动小车到最佳距离进行消杀，如果目标跟踪过程中目标消失，则重新选择新的消杀目标进行跟踪，最后移动到害虫附近喷剂消杀，具有实现成本低、实用性强的特点。

公开(公告)号：CN117975553A

公开(公告)日：2024-05-03

申请号：CN202311843583.X

申请日：2023-12-27

Applicant: 湖北文理学院

Inventor： 单玉刚 ,  袁杰 ,  汪家宝 ,  童雷

IPC: G06V40/20 ,  G06V10/25 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/092

Abstract: 本发明提供基于深度强化学习的行人跌倒检测方法、系统及电子设备，方法包括以下步骤：采用目标检测算法对视频图像进行检测，获得行人位置信息和行人姿态类别信息；利用DeepSORT算法对所述行人位置信息和行人姿态类别信息进行跟踪，得到行人运动轨迹；对所述行人运动轨迹进行行人姿态类别信息提取，将行人姿态类别信息送入强化学习网络进行异常跌倒判别，确定行人是否处于异常跌倒状态。本发明充分利用目标的多帧特征判别跌倒，将姿态类别编码作为强化学习网络输入，使用transformer网络作为深度强化学习网络；利用每个行人目标的多帧特征信息，判别每个行人目标是否跌倒，用以解决利用每个行人目标的多帧特征信息，判别每个行人目标是否跌倒。