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公开(公告)号：CN116311170A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310455559.2
申请日：2023-04-25
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06V20/58 , G06V10/82 , G06V10/25 , G06V10/764 , G06V10/56 , G06V10/44 , G06V20/56 , G06T7/50 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 一种基于YOLOv5的行车目标检测方法，对数据图片目标标签标注，改进YOLOv5代码训练数据集完成对应类别概率、目标置信度、预测框坐标的测算，用以目标实时检测并以检测框标出；进行HSV三通道拆分，结合不同通道特征进行区域提取，完成对车道线的特征掩模后再将HSV三通道合并为BGR色彩空间，再迭代筛选确定车道线目标，再以此为更精确的掩模通过低要求的Canny边缘检测和Hough变换，做到对曲率车道线的应检尽检；在物体立于地面上的强假设上，用相机标定纠正透镜畸变，再用其参数建立相机成像几何模型，通过单目视觉来测量距离；利用YOLOv5得到运动目标检测框，结合距离检测算法和车道线检测完成路面目标检测软件。本方法提高了检测的准确性与实时性。
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公开(公告)号：CN116091976A
公开(公告)日：2023-05-09
申请号：CN202310090318.2
申请日：2023-01-31
Applicant: 江苏方天电力技术有限公司 , 南京邮电大学
Inventor： 朱天泽 , 李春鹏 , 张浩 , 王盺平 , 栾奇麒 , 杨小平 , 李军 , 官国飞 , 宋庆武 , 蒋峰 , 蒋超 , 赵晟 , 陈志明 , 苏俞彪 , 蒋林岑 , 徐鹤 , 季一木 , 刘尚东
IPC: G06V20/40 , G06V10/80 , G06V10/26 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08 , G06V10/764
Abstract: 本发明公开了一种站房缺陷识别检测方法、系统、装置及存储介质，其方法包括：获取站房的在线视频数据；通过OpenCV将在线视频数据的视频流转换为帧，获取在线帧图像；对在线帧图像进行预处理；将预处理后的在线帧图像输入训练好的缺陷识别模型，获取缺陷识别结果；本发明通过在卷积网络特征提取阶段融入BAM注意力机制，同时使用PSPNet全局池化对金字塔池化后的特征通道进行加权融合来保留更多的重要特征信息，对细节的感知能力较强，提高了站房异常检测的精度，对实时监控站房安全具有较高的研究意义。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115909266A
公开(公告)日：2023-04-04
申请号：CN202211367523.0
申请日：2022-11-03
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 一种融合双重注意力机制的单目3D目标检测方法，基于目标检测算法，融合通道注意力机制及空间注意力机制，提供有效聚焦，提升收敛速度，减少时延，可以更好地解决目标检测的精度问题，提高网络的可解释性，同时提升目标检测的性能。通过将通道注意力机制(channel attention)、空间注意力机制(spatial attention)两种注意力机制综合运用，聚焦输入图像的全局与局部的双重重要信息来提高单目3D目标检测的精度。该发明成本极低、便于推广使用，能够在自动驾驶、障碍物检测与定位中扮演非常重要的角色。
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公开(公告)号：CN116758481A
公开(公告)日：2023-09-15
申请号：CN202310792189.1
申请日：2023-06-30
Applicant: 江苏方天电力技术有限公司 , 南京邮电大学
Inventor： 李春鹏 , 张浩 , 王盺平 , 栾奇麒 , 杨小平 , 李军 , 官国飞 , 宋庆武 , 蒋峰 , 朱天泽 , 蒋超 , 赵晟 , 陈志明 , 苏俞彪 , 蒋林岑 , 徐鹤 , 季一木 , 刘尚东
IPC: G06V20/52 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V10/40 , G06V10/766 , G06N3/0464 , G06N3/096 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了电力站房监测领域的一种基于机器视觉算法的电力站房监测方法及系统，包括：采集电力站房中待监测区域的实时监测图像；将所述实时监测图像输入至预先训练好的学生网络模型E，输出实时监测图像的识别结果；所述学生网络模型E的训练过程包括：通过训练数据集对所述教师网络模型N进行训练，获得训练好的教师网络模型N；通过知识蒸馏技术更新学生网络模型E的参数；重复迭代直至达到迭代终止条件，输出训练好的学生网络模型E；通过机器视觉进行图像识别对电力站房进行监测，对站房周围区域和目标进行实时监控监测和报警，实现无人化监测。
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公开(公告)号：CN114581994B
公开(公告)日：2025-01-24
申请号：CN202210231229.0
申请日：2022-03-09
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06V40/16 , G06V10/26 , G06V10/74 , G06V10/82 , G06Q50/20 , G06N3/0464 , G06N3/0499 , G06N3/088 , G06N3/09
Abstract: 本发明公开了一种课堂考勤管理方法和系统，基于基于神经网络和边缘计算改善高校课堂上点名繁琐，对学生课堂情况监管不足的情况，该方法使用人脸识别技术来对课堂中的学生进行非接触式的签到，仅需教师调起固定的识别摄像头即可获取到课情况，本发明解决了课题考勤图像识别多数量、小尺寸人脸的识别精度低的问题，可以为高校教学管理者掌握当前课程出勤率提供实时在线的准确数据。
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公开(公告)号：CN116052082A
公开(公告)日：2023-05-02
申请号：CN202310049195.8
申请日：2023-02-01
Applicant: 江苏方天电力技术有限公司 , 南京邮电大学
Inventor： 张浩 , 李春鹏 , 王盺平 , 栾奇麒 , 杨小平 , 李军 , 官国飞 , 宋庆武 , 蒋峰 , 朱天泽 , 蒋超 , 赵晟 , 陈志明 , 苏俞彪 , 蒋林岑 , 徐鹤 , 季一木 , 刘尚东
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习算法的配电站房异常检测方法及装置，方法包括：获取配电站房内的图像，对图像进行预处理，其中所述预处理包括图像缩放，图像修补；将预处理后的图像输入训练好的基于深度学习算法的异常目标检测模型；根据所述异常目标检测模型的输出，确定配电站房异常检测结果。所述异常目标检测模型包括输入层、带CA注意力机制的主干网络、颈部网络和输出层；主干网络由一系列的卷积层组合而成，CA注意力机制用于融合位置信息；颈部网络采用特征图金字塔网络FPN+像素聚合网络PAN的结构，FPN与PAN相结合，得到最终进行预测的特征图。
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公开(公告)号：CN114581994A
公开(公告)日：2022-06-03
申请号：CN202210231229.0
申请日：2022-03-09
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种课堂考勤管理方法和系统，基于基于神经网络和边缘计算改善高校课堂上点名繁琐，对学生课堂情况监管不足的情况，该方法使用人脸识别技术来对课堂中的学生进行非接触式的签到，仅需教师调起固定的识别摄像头即可获取到课情况，本发明解决了课题考勤图像识别多数量、小尺寸人脸的识别精度低的问题，可以为高校教学管理者掌握当前课程出勤率提供实时在线的准确数据。
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