公开(公告)号：CN114782936B

公开(公告)日：2022-09-02

申请号：CN202210683839.4

申请日：2022-06-17

Applicant: 南京信息工程大学

Inventor： 夏景明 ,  麻学岚 ,  谈玲

IPC: G06V20/59 ,  G06V40/20 ,  G06V10/40 ,  G06V10/774 ,  G06V10/80 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06N3/04

Abstract: 本发明提供一种基于改进yolov5s网络的行为检测方法，包括以下步骤：获取抽烟、打电话行为数据集，将数据集通过Labelimg进行标记，标记为calling和smoking两类；将标记好的行为数据集经过格式转换，转换为txt格式，将其分为训练集和测试集；获取yolov5s网络结构，对yolov5s网络结构进行改进创新；将数据在改进过后的yolov5s网络结构上进行训练；通过测试集对训练后得到的训练模型进行测试，计算mAP指标和Recall指标。本发明能够增强了网络的特征提取能力，保证检测小目标物体的检测精度。

公开(公告)号：CN114782936A

公开(公告)日：2022-07-22

申请号：CN202210683839.4

申请日：2022-06-17

Applicant: 南京信息工程大学

Inventor： 夏景明 ,  麻学岚 ,  谈玲

IPC: G06V20/59 ,  G06V40/20 ,  G06V10/40 ,  G06V10/774 ,  G06V10/80 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06N3/04 ,  G06K9/62

Abstract: 本发明提供一种基于改进yolov5s网络的行为检测方法，包括以下步骤：获取抽烟、打电话行为数据集，将数据集通过Labelimg进行标记，标记为calling和smoking两类；将标记好的行为数据集经过格式转换，转换为txt格式，将其分为训练集和测试集；获取yolov5s网络结构，对yolov5s网络结构进行改进创新；将数据在改进过后的yolov5s网络结构上进行训练；通过测试集对训练后得到的训练模型进行测试，计算mAP指标和Recall指标。本发明能够增强了网络的特征提取能力，保证检测小目标物体的检测精度。

公开(公告)号：CN116503715B

公开(公告)日：2024-01-23

申请号：CN202310685352.4

申请日：2023-06-12

Applicant: 南京信息工程大学

Inventor： 夏景明 ,  麻学岚 ,  谈玲

IPC: G06V10/82 ,  G06V20/10 ,  G06V10/80 ,  G06V10/764 ,  G06V10/44 ,  G06V10/42 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明涉及一种基于级联网络的林火检测方法，应用MC‑YOLOv5s结构所设计包括全局特征提取网络和局部特征提取网络的烟雾火焰检测网络，针对森林拍摄图像进行林火局部图像、可疑雾状局部图像的侦测，实现一级林火检测，并针对不存在林火局部图像、存在可疑雾状局部图像的情况，结合可疑雾状局部图像所对应拍摄时森林区域的预设各气象要素值，进一步应用SCN结构设计的烟雾分类网络，针对可疑雾状局部图像进行分类分析，通过对烟雾或云雾的区分，实现二级林火检测，有效避免了森林火灾虚警现象，提高了林火检测精度。(56)对比文件Jingming Xia 等.DBGA-Net: Dual-BranchGlobal–Local Attention Network for RemoteSensing Scene Classification《. IEEEGeoscience and Remote Sensing Letters。.2023,第20卷1-5.Zongsheng Wu 等.Real-Time Video FireDetection via Modified YOLOv5 NetworkModel《.Fire Technology》.2022,2377-2403.Xianglin Meng 等.YOLOv5s-Fog: AnImproved Model Based on YOLOv5s forObject Detection in Foggy WeatherScenarios《.sensors》.2023,1-16.Yuanzhou Zheng 等.A lightweight shiptarget detection model based on improvedYOLOv5s algorithm《.PLOS ONE》.2023,第18卷(第4期),1-23.

公开(公告)号：CN116503715A

公开(公告)日：2023-07-28

申请号：CN202310685352.4

申请日：2023-06-12

Applicant: 南京信息工程大学

Inventor： 夏景明 ,  麻学岚 ,  谈玲

IPC: G06V10/82 ,  G06V20/10 ,  G06V10/80 ,  G06V10/764 ,  G06V10/44 ,  G06V10/42 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明涉及一种基于级联网络的林火检测方法，应用MC‑YOLOv5s结构所设计包括全局特征提取网络和局部特征提取网络的烟雾火焰检测网络，针对森林拍摄图像进行林火局部图像、可疑雾状局部图像的侦测，实现一级林火检测，并针对不存在林火局部图像、存在可疑雾状局部图像的情况，结合可疑雾状局部图像所对应拍摄时森林区域的预设各气象要素值，进一步应用SCN结构设计的烟雾分类网络，针对可疑雾状局部图像进行分类分析，通过对烟雾或云雾的区分，实现二级林火检测，有效避免了森林火灾虚警现象，提高了林火检测精度。