公开(公告)号：CN118675160A

公开(公告)日：2024-09-20

申请号：CN202311086306.9

申请日：2023-08-28

Applicant: 上海应用技术大学

Inventor： 温尚锡 ,  黄秀玲

IPC: G06V20/62 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048 ,  G06V10/44 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明公开了一种车牌识别方法及系统，包括：利用改进的YOLOV7算法网络对车牌进行定位，获取车牌的坐标信息；根据车牌坐标信息对车牌进行裁剪，并将裁剪结果送入到识别网络；将裁剪后的图片利用特征提取网络进行特征提取，并使用循环神经网络模型来标记序列特征；分析循环神经网络的标记结果并生成终识别结果。通过对YOLOV7检测网络与识别网络的改进，现网络对于车牌识别方面的特征提取效果有所提高同时对于车牌定位的准确率也有提高，与其他网络相比参数量减少，与之对应的响应时间也有所减少。

公开(公告)号：CN119091182A

公开(公告)日：2024-12-06

申请号：CN202410991609.3

申请日：2024-07-23

Applicant: 上海应用技术大学

Inventor： 温尚锡 ,  黄秀玲 ,  邹劲柏

IPC: G06V10/764 ,  G06V10/44 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0985

Abstract: 本发明公开了一种水上垃圾检测方法及系统，方法包括：获取水面实时画面图，将水面实时画面图输入至改进的YOLOv7模型进行识别检测；改进的YOLOv7模型包括主干网络、颈部网络和头部网络；将水面实时画面图经过主干网络进行特征提取获取不同大小的深层特征图，将深层特征图传输至颈部网络进行进一步的特征提取与融合，获取不同大小的深度特征图，将深度特征图输入至头部网络进行结果预测，获取检测结果。本发明相比传统的人工检测方式，本发明不仅极大地节约了人力成本，还实现了垃圾处理的快速响应，有效提高了工作效率；同时，通过技术升级，模型的鲁棒性和识别准确率得到显著提升，降低了误识别率，为水上环境保护提供了更为可靠的技术支持。

公开(公告)号：CN117992827A

公开(公告)日：2024-05-07

申请号：CN202410129919.4

申请日：2024-01-30

Applicant: 上海应用技术大学

Inventor： 陈一衡 ,  邹劲柏 ,  刘立海 ,  许哲谱 ,  谢鲲 ,  沙泉 ,  黄秀玲 ,  何子冉 ,  温尚锡 ,  胡传博 ,  魏斌

IPC: G06F18/24 ,  G06F18/2413 ,  G06F18/214 ,  G06F18/241

Abstract: 本发明公开了基于高斯分布参数调节的人工智能数据处理方法及系统，涉及人工智能技术领域，包括通过数据采集获得自适应高斯分布参数的不平衡数据集，利用KNN算法计算少数类样本的邻近点；根据邻近点中少数类样本和多数类样本的比例对少数类样本进行分类，针对选取的少数类样本类型用不同的高斯分布概率策略生成新的少数类样本；将新生成的少数类样本和原始数据集结合得到合成数据集；通过自适应算法调节插值过程高斯分布参数，基于输出结果对人工智能数据进行处理。本发明根据分类性能指标的变化情况，判断是否继续迭代，以达到生成性能稳定和适应性强的优等合成数据集目的，本发明使人工智能数据处理更具自适应性和鲁棒性。