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公开(公告)号:CN107145821A
公开(公告)日:2017-09-08
申请号:CN201710177154.1
申请日:2017-03-23
Applicant: 华南农业大学
CPC classification number: G06K9/00778 , G06T7/45 , G06T2207/30196
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的人群密度检测方法和系统,检测方法步骤如下:首先通过背景学习得到背景图像信息,然后通过背景图像信息提取各帧图像的目标前景图像。通过已提取出目标前景图像且属于低密度人群等级的图像建立低密度人群模型,通过已提取出目标前景图像且属于高密度人群等级的图像建立高密度人群模型;针对需要检测人群密度的各帧图像,首先输入至低密度人群模型,当低密度人群模型获取到人群数量结果未超过一定值时,则根据人群数量判断出人群密度等级,当低密度人群模型获取到人群数量结果超过一定值时,则将图像输入至高密度人群模型,通过高密度人群模型判断出人群密度。具有检测精度高,计算量小的优点。
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公开(公告)号:CN103888250B
公开(公告)日:2017-04-05
申请号:CN201410111331.2
申请日:2014-03-24
Applicant: 华南农业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于自反馈演化序列的密钥序列生成方法,本发明根据种群的频数适应值和序列适应值大小对种群中的个体进行排序,并在基于排名抽样的基础上建立繁殖池,通过繁殖池中的演化操作得到占优于其中最好个体的新个体,并采用新个体代替繁殖池以及种群中的最好个体,并将种群中的最好个体进行自反馈搜索和自反馈迁移,待种群达到最大迭代次数时,将种群中的最好个体作为最终的密钥序列,通过演化算法和自反馈选择出种群中最好的个体作为最终的密钥序列,具有安全性高和执行效率高以及随机向强的优点。
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公开(公告)号:CN103888250A
公开(公告)日:2014-06-25
申请号:CN201410111331.2
申请日:2014-03-24
Applicant: 华南农业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于自反馈演化序列的密钥序列生成方法,本发明根据种群的频数适应值和序列适应值大小对种群中的个体进行排序,并在基于排名抽样的基础上建立繁殖池,通过繁殖池中的演化操作得到占优于其中最好个体的新个体,并采用新个体代替繁殖池以及种群中的最好个体,并将种群中的最好个体进行自反馈搜索和自反馈迁移,待种群达到最大迭代次数时,将种群中的最好个体作为最终的密钥序列,通过演化算法和自反馈选择出种群中最好的个体作为最终的密钥序列,具有安全性高和执行效率高以及随机向强的优点。
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公开(公告)号:CN211905299U
公开(公告)日:2020-11-10
申请号:CN202020518135.8
申请日:2020-04-10
Applicant: 深圳矽递科技股份有限公司 , 华南农业大学
IPC: G01N33/00
Abstract: 本实用新型公开了一种环境气体传感器,涉及环保设备领域,针对当前所使用的气体传感器中存在检测速度较慢或者成本较高的问题,现提出如下方案,其包括隔热保温箱和安装板,所述隔热保温箱的上表面固定安装有卡条,所述隔热保温箱的一端外壁固定安装有待测气体进气口,所述隔热保温箱的内壁底端一侧呈均匀分布固定安装有支架,所述支架的上表面固定安装有特定气体传感器,所述隔热保温箱的内壁顶端一侧固定安装有控制电路板。本实用新型提供一种利用热空气上升形成气体流动,来进行半主动式气体监测的传感器设计方案,既能解决被动式测量导致的检测速度慢的问题,又可解决主动式气体传感器结构复杂,成本高昂的问题。(ESM)同样的发明创造已同日申请发明专利
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