公开(公告)号：CN114679568B

公开(公告)日：2024-05-14

申请号：CN202210235936.7

申请日：2022-03-10

Applicant: 湖北工业大学

Inventor： 严灵毓 ,  许兆 ,  陈子璇 ,  叶志伟 ,  高榕

IPC: H04N7/18 ,  H04N5/76 ,  H04N23/661 ,  G08G3/00 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/084 ,  G08B21/24 ,  H04L67/025

Abstract: 本发明公开了一种新型航道船舶监控预警系统，所述方法及系统由六个模块组成，分别是采集模块，中转模块，管理模块，处理模块，展示模块，存储模块，利用新型基于时空特征的新型像素投票的全景图像分割技术，不仅能够快速有效地对复杂航道情况进行分割处理，而且保证了结果的准确性。本发明提供的方法及系统适用于各类型复杂航道监控。实现所需成本小，应用范围广，可解决目前世界航道监控领域的主流问题。

公开(公告)号：CN115273464A

公开(公告)日：2022-11-01

申请号：CN202210782379.0

申请日：2022-07-05

Applicant: 湖北工业大学

Inventor： 高榕 ,  万以亮 ,  邵雄凯

IPC: G08G1/01 ,  G08G1/065 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种改进的时空Transformer的交通流量预测方法，是一种基于编解码器的架构。编码器对历史流量特征进行编码，解码器预测未来序列。编码器由时空嵌入层、时空特征提取模块、前馈神经网络三个部分组成，解码器与编码器结构类似，但比编码器多出一个连接编码器和解码器的双重交叉注意力。其中，时空嵌入层是包括LINE图嵌入、位置嵌入、时间嵌入；时空特征提取模块包括空间稀疏自注意力、时间层次扩散卷积以及时间自注意力。首先，编码器将空间稀疏自注意力和时间层次扩散卷积相结合，捕捉交通流量的动态空间相关性和局部空间特征，再利用时间自注意力建模非线性时间相关性；接着，解码器与编码器类似地挖掘出输入序列的时空特征。最后，基于编解码器提取的时空特征，采用双重交叉注意力模拟历史交通观测对未来预测的影响，建模每个历史时间步和每个未来时间步的直接关系以及对整个未来时间段的影响，并输出未来交通流量的最终表示。

公开(公告)号：CN115019039A

公开(公告)日：2022-09-06

申请号：CN202210582668.6

申请日：2022-05-26

Applicant: 湖北工业大学

Inventor： 高榕 ,  沈加伟 ,  邵雄凯

IPC: G06V10/26 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06V10/764 ,  G06V10/774 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82

Abstract: 本发明公开了一种结合自监督和全局信息增强的实例分割方法及系统，其中的构建方法首先通过基于ResNet网络和FPN模块的特征提取网络来得到特征金字塔以及进行特征图融合；然后采用基于Fastformer的全局信息增强网络来对特征图进行像素之间的交互关系进行建模，提取全局信息；接着通过预测网络进行实例分割，其中，类别预测网络用于对感兴趣的实例进行多标签分类，掩码预测网络用于对实例所在区域进行像素值分类，生成实例掩码；此外还加入了一个自监督学习网络，用于对图中实例之间进行对比学习，加强模型对图片的理解能力以增强泛化性。本发明的方法能够解决对遮挡以及不完整物体检测性能不高的问题，同时加强模型的泛化能力，提高在噪声较多的场景中的分割性能。

公开(公告)号：CN112818035B

公开(公告)日：2022-05-17

申请号：CN202110123044.3

申请日：2021-01-29

Applicant: 湖北工业大学

Inventor： 高榕 ,  邱叶 ,  邵雄凯 ,  叶志伟 ,  王春枝

IPC: G06F16/2458 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提供了一种网络故障预测方法，包括如下步骤：S1.将网络故障数据进行预处理，所述网络故障数据包括故障类型、故障发生时间，转化为时间序列数据，每个时间序列表示当前时间段发生的所有故障类型；S2.构建基于门控多头注意力的神经网络模型，所述神经网络模型包括嵌入层、注意力记忆网络层、多头注意力层以及门控融合层，将所述时间序列数据输入所述基于门控多头注意力的神经网络模型，所述基于门控多头注意力的神经网络模型对网络故障数据中的故障进行预测。旨在解决传统的预测方法因故障的复杂性以及随机性，不能预测不同网络故障对其他故障的影响，从而不能对故障进行预测的问题，从而提供对网络故障进行精确预测的技术方案。

公开(公告)号：CN110569724B

公开(公告)日：2021-06-04

申请号：CN201910716528.1

申请日：2019-08-05

Applicant: 湖北工业大学

Inventor： 邵雄凯 ,  阳邹 ,  高榕 ,  刘建舟 ,  王春枝

IPC: G06K9/00 ,  G06K9/46 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于残差沙漏网络的人脸对齐方法，首先在沙漏网络基本单元残差模块的基础上新增卷积分支来增加网络的感受野以更好的提取到不同尺度下的特征信息，同时保持了高分辨率信息；然后结合沙漏网络的特性，让新增卷积分支的核尺度随沙漏网络层数来调整大小，以更好的平衡feature map分辨率和感受野之间的关系，使网络既能提取到更多的细节信息，同时还保留了从局部到整体的结构化信息。最后对沙漏网络进行堆叠再辅以中间监督机制，即保证了低层参数的正常更新同时还允许网络重新评估整个图像的初始估计和特征。本发明通过堆叠新的残差沙漏网络，在提取更多有效信息的同时还增加了网络提取局部细节信息的能力，提高了对人脸关键点检测的精度。

公开(公告)号：CN111899193A

公开(公告)日：2020-11-06

申请号：CN202010753913.6

申请日：2020-07-30

Applicant: 湖北工业大学

Inventor： 严灵毓 ,  傅稼润 ,  王春枝 ,  叶志伟 ,  高榕 ,  边帆

IPC: G06T5/00 ,  G06T9/00 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明属于图像增强技术领域，公开了一种基于低照度图像增强算法的刑侦摄影系统及方法，摄影端利用摄影设备进行图像数据获取与对象捕捉，并将获取的图像数据传送至增强端；增强端利用构建的基于增强网络模块生成对抗网络的低照度图像增强模型对传输的低照度图像进行增强，并运用对抗网络算法进行图像识别，为未进行过识别的种类贴上标签；同时提取存储后台中已完成识别的类似标签进行辅助识别；将完成识别增强的图片传输至摄影端以及存储后台分别进行输出与存储。本发明低照度图像增强效果最好、增强效率高、应成体系的系统可应用于各种复杂场景、选取了最适用于刑侦摄影的算法技术。