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公开(公告)号：CN117462074A
公开(公告)日：2024-01-30
申请号：CN202210850443.4
申请日：2022-07-20
Applicant: 桂林电子科技大学
Inventor： 谢青峰
IPC: A61B5/00
Abstract: 本发明涉及一种基于单板计算机的睡眠实时监测方法，包括树莓派主板、摄像头、walabot、移动端设备或pc，所述walabot安装在床头上方，用于实时监测人睡眠时呼吸状况，所述摄像头安装在床头上方，用于查看人的时刻状态，所述walabot与树莓派连接，用来将采集到的人睡眠时呼吸的状况和身体活动的信息传输到树莓派上分析，所述摄像头与树莓派连接，用来在当被监测者呼吸异常时监测者查看实时视频状态。
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公开(公告)号：CN117496564A
公开(公告)日：2024-02-02
申请号：CN202210850453.8
申请日：2022-07-20
Applicant: 桂林电子科技大学
Inventor： 谢青峰
IPC: G06V40/16 , G06V10/82 , G06V10/94 , G06F9/30 , G06N3/082 , G06N3/042 , G06N5/04 , G07C9/37 , G07C9/00
Abstract: 本发明涉及一种基于RISC‑V芯片的人脸识别闸机方法及系统，包括国产边缘计算芯片K210、摄像头模块、升压模块、电子锁、模型训练、模型转换、实现yolo层、编译、烧录。首先根据边缘计算芯片K210所支持的算子修改yolov3模型的backbone；然后准备数据集训练模型，并进行剪枝；将保存好的模型转换为K210可以识别加载的kmodel格式，最后由摄像头采集到的图像，经过模型得到feature map，对得到的feature map通过yolo层进行激活、nms等操作得到图像中物体的位置和判别结果，然后发出指令，控制电子锁的开关。本发明对yolov3算法进行剪枝、量化后使得模型大小减少到原来的13％；且利用K210的KPU单元执行硬件加速后运行速度有所提升。
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公开(公告)号：CN115641959A
公开(公告)日：2023-01-24
申请号：CN202110816210.8
申请日：2021-07-20
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明涉及一种基于树莓派的睡眠状况实时监测方法，包括树莓派主板、摄像头、walabot、移动端设备或pc，所述walabot安装在床头上方，用于实时监测人睡眠时呼吸状况，所述摄像头安装在床头上方，用于查看人的时刻状态，所述walabot与树莓派连接，用来将采集到的人睡眠时呼吸的状况和身体活动的信息传输到树莓派上分析，所述摄像头与树莓派连接，用来在当被监测者呼吸异常时监测者查看实时视频状态。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115690638A
公开(公告)日：2023-02-03
申请号：CN202110850462.2
申请日：2021-07-27
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G06V20/40 , G06V10/25 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种智慧安全工地安全帽检测系统及其方法，该系统包括若干个安装在施工现场的带有摄像头的边缘计算设备，其摄像头监控施工场景并把图像传给边缘计算设备，该边缘计算设备则对接收到的图像进行检测处理并把相应的结果上传至云服务器；云服务器根据接收到的结果向移动端发送短信以及未佩戴安全帽人员图片。本发明能对进入施工现场的人员佩戴安全帽情况进行实时准确的检测，向移动端发送未佩戴安全帽人员情况。
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公开(公告)号：CN115641259A
公开(公告)日：2023-01-24
申请号：CN202110816183.4
申请日：2021-07-20
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明涉及一种基于小波变换的昼夜图像拼接方法，属于图像智能化处理技术领域。具体步骤如下：对昼夜图像分离出各自的亮度图像；对分离好的亮度图像进行灰度化处理；对处理后的灰度图进行直方图均衡化；滤除前几步图像处理产生的噪点；对所得图像进行采样和重构；对采样和重构后的图像进行特征点检测和匹配；消除误匹配点并计算待拼接图像间的单应矩阵；将两幅图像根据单应矩阵进行拼接，并对结合线用小波变换进行滤波处理和融合，得到最终图像。本发明方法在小波域内进行图像拼接，利用了小波变换能根据缝合线的灰度变换进行自适应滤波的特点，能有效消除直接拼接产生的明显拼缝，使昼夜图像更好地融合结合线，使所得拼接图更协调和美观。
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公开(公告)号：CN117496416A
公开(公告)日：2024-02-02
申请号：CN202210850418.6
申请日：2022-07-20
Applicant: 桂林电子科技大学
Inventor： 谢青峰
Abstract: 本发明涉及一种基于ARM芯片的施工现场安全实时监测方法，包括英特尔神经计算棒（Intel Neural Myriad X2 VPU）、树莓派主板、YOLOX算法、PC、摄像头、显示器和服务器，所述所述神经计算棒是低功耗高性能的视觉处理单元，所述神经计算棒作为协处理器用于深度学习及人工智能视觉应用加速，在此处即利用机器视觉加速对于工况环境视频流的推理具有强大加速作用；本发明专利采用深度学习框架利用YOLOX算法和模型优化部署工具OpenVINO训练出能够适用于树莓派和神经计算棒的模型及算法并取得较好效果，可以满足复杂工况环境下安全实时监测任务。
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公开(公告)号：CN117475383A
公开(公告)日：2024-01-30
申请号：CN202210856770.0
申请日：2022-07-21
Applicant: 桂林电子科技大学
Inventor： 谢青峰
Abstract: 本发明涉及一种基于Engine的车流量检测方法，其特征在于,提供一种基于TensorRT的安全工况实时检测系统，该系统包括YOLOV5算法、TensorRT加速引擎、台式电脑、摄像头；所述TensorRT加速引擎用于深度学习及人工智能视觉应用加速，在此处利用机器视觉加速对于工况环境视频流的推理作用，通过所述加速引擎对所述算法的网络结构以及算子进行加速优化、融合，从而对算法进行加速，所述YOLOV5算法主要对接收到的安全工况场景进行实时检测，所述台式电脑应带有显示器，负责接收并显示摄像头安全工况监控场景，并对接收到的视频进行实时检测，所述摄像头为广角摄像头，负责对工况场景进行实时监控并将视频以数据码流的形式传输给台式电脑；该系统主要通过摄像头或网络摄像机，以TensorRT加速引擎构建的算法来提供强大的推理加速功能来进行安全工况实时监测，相比于直接用YOLOV5进行推理，不仅在推理速度上有大幅度的提升，更是在运行的稳定性和推理准确率上有了大幅提高。
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公开(公告)号：CN115686992A
公开(公告)日：2023-02-03
申请号：CN202110851201.2
申请日：2021-07-27
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G06F11/30 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06N5/04
Abstract: 本发明涉及一种基于OpenVINO的安全工况实时监测方法，包括英特尔神经计算棒（Intel Neural Myriad X2 VPU）、树莓派主板、YOLOX算法、PC、摄像头、显示器和服务器，所述所述神经计算棒是低功耗高性能的视觉处理单元，所述神经计算棒作为协处理器用于深度学习及人工智能视觉应用加速，在此处即利用机器视觉加速对于工况环境视频流的推理具有强大加速作用；本发明专利采用深度学习框架利用YOLOX算法和模型优化部署工具OpenVINO训练出能够适用于树莓派和神经计算棒的模型及算法并取得较好效果，可以满足复杂工况环境下安全实时监测任务。
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