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公开(公告)号：CN112257612B
公开(公告)日：2023-06-02
申请号：CN202011149463.6
申请日：2020-10-23
Applicant: 华侨大学 , 福建创享蓝途科技发展有限公司
Abstract: 本发明提供一种基于边缘智能的无人机视频帧过滤方法及装置，方法包括：在无人机端部署轻量级超分辨率模型FLASR和轻量级目标检测模型Yolo_ShuffleNet；将采集到的无人机视频数据使用相似度融合算法初步过滤，得到过滤后的视频帧；将过滤后的视频帧输入到轻量级图像超分辨率模型FALSR中，得到超分辨率视频帧；将超分辨率视频帧输入到轻量级目标检测模型Yolo_ShuffleNet，对视频帧再次进行过滤，过滤掉无目标对象帧，之后上传至云端，解决了数据传输量过大导致时延长与丢失目标帧等问题，在保证目标精度的前提下，提升了目标检测速度。
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公开(公告)号：CN112488043A
公开(公告)日：2021-03-12
申请号：CN202011478862.7
申请日：2020-12-15
Applicant: 华侨大学
Abstract: 本发明提供一种基于边缘智能的无人机车辆目标检测方法，所述方法包括：在无人机端部署两级过滤器以及轻量级目标检测模型S_YOLOv3，在云端部署高精度目标检测模型YOLOv3；通过将无人机车辆数据集分别输入到S_YOLOv3和YOLOv3中，进行模型迁移训练，使得S_YOLOv3满足预定的速度要求，且使得YOLOv3达到预定的精度要求；将采集的无人机交通视频，通过部署在无人机端的两级过滤器进行初步过滤，丢弃冗余帧；将剩余帧输入到轻量级车辆检测模型S_YOLOv3进一步筛选目标帧；将目标帧输入到部署在云端的高精度目标检测模型YOLOv3，进行高精度检测，得到最终目标帧。本发明通过边云协同机制对无人机目标进行检测，解决数据传输量过大导致时延长与丢失目标帧等问题，提高目标检测速度和准确度。
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公开(公告)号：CN112257612A
公开(公告)日：2021-01-22
申请号：CN202011149463.6
申请日：2020-10-23
Applicant: 华侨大学 , 福建创享蓝途科技发展有限公司
Abstract: 本发明提供一种基于边缘智能的无人机视频帧过滤方法及装置，方法包括：在无人机端部署轻量级超分辨率模型FLASR和轻量级目标检测模型Yolo_ShuffleNet；将采集到的无人机视频数据使用相似度融合算法初步过滤，得到过滤后的视频帧；将过滤后的视频帧输入到轻量级图像超分辨率模型FALSR中，得到超分辨率视频帧；将超分辨率视频帧输入到轻量级目标检测模型Yolo_ShuffleNet，对视频帧再次进行过滤，过滤掉无目标对象帧，之后上传至云端，解决了数据传输量过大导致时延长与丢失目标帧等问题，在保证目标精度的前提下，提升了目标检测速度。
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公开(公告)号：CN112488043B
公开(公告)日：2023-06-02
申请号：CN202011478862.7
申请日：2020-12-15
Applicant: 华侨大学
Abstract: 本发明提供一种基于边缘智能的无人机车辆目标检测方法，所述方法包括：在无人机端部署两级过滤器以及轻量级目标检测模型S_YOLOv3，在云端部署高精度目标检测模型YOLOv3；通过将无人机车辆数据集分别输入到S_YOLOv3和YOLOv3中，进行模型迁移训练，使得S_YOLOv3满足预定的速度要求，且使得YOLOv3达到预定的精度要求；将采集的无人机交通视频，通过部署在无人机端的两级过滤器进行初步过滤，丢弃冗余帧；将剩余帧输入到轻量级车辆检测模型S_YOLOv3进一步筛选目标帧；将目标帧输入到部署在云端的高精度目标检测模型YOLOv3，进行高精度检测，得到最终目标帧。本发明通过边云协同机制对无人机目标进行检测，解决数据传输量过大导致时延长与丢失目标帧等问题，提高目标检测速度和准确度。
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