公开(公告)号：CN119851224A

公开(公告)日：2025-04-18

申请号：CN202411962179.9

申请日：2024-12-30

Applicant: 上海应用技术大学

Inventor： 林涛 ,  王蓉 ,  易世铭 ,  江泽品 ,  樊梦瑶

IPC: G06V20/54 ,  G06V10/26 ,  G06V10/44 ,  G06V10/74 ,  G06V10/774 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06N3/042 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明涉及一种针对小样本情况的道路异常检测方法，方法包括以下步骤：S1、获取道路探测的雷达数据，得到图片数据集；S2、构建道路异常检测网络，训练道路异常检测网络，得到道路异常检测模型；S3、获取实际的道路图像数据，所述道路图像数据输入道路异常检测模型，得到实际异常区域，将实际异常区域输入异常检测分割模型，将实际异常区域合并，形成完整的异常区域。与现有技术相比，本发明具有提高小样本情况下道路异常检测的准确性等优点。

公开(公告)号：CN117218510A

公开(公告)日：2023-12-12

申请号：CN202311160366.0

申请日：2023-09-08

Applicant: 上海应用技术大学

Inventor： 吴盈 ,  于万钧 ,  王蓉 ,  韩腾飞 ,  梁夏炎 ,  高美珠 ,  陈伟

IPC: G06V10/82 ,  G06V10/40 ,  G06V10/762 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明涉及一种基于改进YOLOv5的火焰检测方法，选择其中网络深度最小和特征图宽度最小、检测速度最快、精度相对较高的YOLOv5s网络结构作为基础模型架构，在现有的YOLOv5S网络中，用FReLU激活函数替换了骨干和颈部网络中Conv和C3结构中的SiLU激活函数，同时将YOLOv5的骨干网络后段特征提取原用的C3结构替换为Fasternet网络；网络优化改进，以此适应小目标火焰的精确检测。FReLU激活函数不仅可以提高模型的特征表达能力，还可以增强模型的非线性拟合能力以及减少梯度消失问题的发生。其次骨干网络部分中的部分替换为Fasternet网络，可以通过同时减少冗余计算和内存访问来更有效地提取空间特征。可以有效提升火焰检测的有效性和实时性。