公开(公告)号：CN115049848A

公开(公告)日：2022-09-13

申请号：CN202210768594.5

申请日：2022-07-01

Applicant: 东南大学

Inventor： 王田浩 ,  夏思宇

IPC: G06V10/44 ,  G06V10/766 ,  G06V10/82 ,  G06N3/04

Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的通用椭圆目标检测方法，该方法包括：构建通用椭圆目标检测器；建立基于Anchor‑free目标检测的卷积神经网络结构；使用通用椭圆目标检测数据集训练建立好的卷积神经网络的参数；将待检测图片输入到训练好的卷积神经网络中检测，输出检测结果图。本发明通过Anchor‑free目标检测卷积神经网络能够实现自动、准确地对任意椭圆目标进行检测和定位。

公开(公告)号：CN115049848B

公开(公告)日：2024-07-05

申请号：CN202210768594.5

申请日：2022-07-01

Applicant: 东南大学

Inventor： 王田浩 ,  夏思宇

IPC: G06V10/44 ,  G06V10/766 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/047 ,  G06N3/045

Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的通用椭圆目标检测方法，该方法包括：构建通用椭圆目标检测器；建立基于Anchor‑free目标检测的卷积神经网络结构；使用通用椭圆目标检测数据集训练建立好的卷积神经网络的参数；将待检测图片输入到训练好的卷积神经网络中检测，输出检测结果图。本发明通过Anchor‑free目标检测卷积神经网络能够实现自动、准确地对任意椭圆目标进行检测和定位。

公开(公告)号：CN113657151A

公开(公告)日：2021-11-16

申请号：CN202110769368.4

申请日：2021-07-07

Applicant: 东南大学

Inventor： 杨启睿 ,  夏思宇 ,  王田浩 ,  梁辉来

IPC: G06K9/00 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于YOLO目标检测算法的水上交通违章行为检测方法，该方法包括：通过对监控摄像头拍摄的航道监控视频进行抽帧并标注船舶，制作船舶目标识别数据集；通过裁剪船舶图像并标注交通违章行为的检测目标，如旗帜，船名，救生衣等，制作违章行为数据集；用数据集训练网络参数，获得船舶检测和违章行为检测的网络模型，将监控视频输入训练好的船舶检测和违章行为检测的网络模型，判别目标船只是否有交通违章行为。本发明通过YOLO目标检测算法能够实现自动，准确，实时的水上交通违章行为检测。