公开(公告)号：CN116403168A

公开(公告)日：2023-07-07

申请号：CN202310386349.2

申请日：2023-04-11

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 丁飞 ,  顾潮 ,  都秉甲 ,  金钰森 ,  吕严 ,  童恩 ,  张登银

IPC: G06V20/54 ,  G06V10/40 ,  G06V10/52 ,  G06V10/764 ,  G06V10/766 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于模块化轻量级网络的视频流目标检测方法及装置。所述方法包括：实时采集应用场景下道路交通的视频流图像信息；将采集的视频流图像信息输入构建的基于深度学习的边缘目标检测网络，输出应用场景下目标检测结果；通过模型训练与模型校正两阶段方法，确保目标检测的精度与可靠性要求。本发明通过构建基于深度学习与边缘计算融合架构的视频流目标检测网络与系统方法，解决了现有边缘视频监控系统内，视频采集单元与边缘服务器等嵌入式设备的计算和存储资源有限，无法搭载传统的目标检测模型，因而难以实现目标检测的实时性与高效率的问题。

公开(公告)号：CN115271151A

公开(公告)日：2022-11-01

申请号：CN202210604341.4

申请日：2022-05-31

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 丁飞 ,  殷齐 ,  朱跃 ,  顾潮

IPC: G06Q10/04 ,  G06Q50/26 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于残差校准网络与多尺度融合机制的交通流量预测方法，其特征在于，所述方法包括：获取交通流量数据和外部特征数据；对交通流量数据和外部特征数据进行预处理，得到待测交通图像数据；将待测交通图像数据输入至预先训练好的MS‑ResCNet网络模型中，输出交通流量的预测的结果；本发明所提出的基于残差校准网络与多尺度融合机制的网络模型流量预测方法，在深度残差网络的基础上，添加了多条网络路径融合后的校准网络，可以校准城市交通流空间上各个区域的流量特征，避免整个城市空间特征中无关区域对各自区域的干扰，用以解决没有充分提取时空特征从而导致预测精度不够的问题。