公开(公告)号：CN114170542A

公开(公告)日：2022-03-11

申请号：CN202111230225.2

申请日：2021-10-21

Applicant: 中山大学 ,  深圳市安比科技有限公司 ,  深圳市正阳升智能科技有限公司

Inventor： 王亮 ,  江伟弘 ,  苏燮阳 ,  张志勇 ,  王鲁平 ,  李春泽 ,  李登翔

IPC: G06V20/40 ,  G06V20/52 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06V10/764 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82

Abstract: 本发明提供了一种基于随机森林法的工地暴力行为检测预警方法和装置，所述方法包括：通过预设阈值对每一个经过预处理的视频图像进行二值化；通过HOG生成与视频图像对应的HOG特征处理图；根据训练用视频图像对应的HOG特征处理图，通过随机森林法进行训练，获得检测模型并对待检测视频图像对应的HOG特征处理图进行检测，输出检测结果，若检测结果为暴力行为则发送警报。本发明通过对视频图像进行预处理从每个视频片段中选取一些帧，然后利用HOG提取较低层次的特征，最后通过随机森林模型进行识别分类，相对于现有技术训练参数较少，训练周期缩短，具有良好的识别效率以及识别效果，同时克服了现有技术容易出现过拟合的缺陷。

公开(公告)号：CN114612771A

公开(公告)日：2022-06-10

申请号：CN202210082412.9

申请日：2022-01-24

Applicant: 中山大学 ,  深圳市安比科技有限公司 ,  深圳市正阳升智能科技有限公司

Inventor： 王亮 ,  章炫锐 ,  苏燮阳 ,  张志勇 ,  王鲁平 ,  江伟弘 ,  丘昌镇 ,  李春泽 ,  李登翔

IPC: G06V20/10 ,  G06V10/46 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G08B17/12

Abstract: 本发明公开了一种基于神经网络的火源监控方法及系统，所述方法包括：调用设置在监控区域的摄像头实时采集监控影像；控制预设的YOLO神经网络从所述监控影像提取包含火源影像的特征向量，以及所述特征向量对应的置信度；利用所述特征向量和所述置信度计算火源使用行为的行为概率值；根据所述行为概率值确定使用火源的行为类型，并基于所述行为类型触发报警操作。本发明不但可以识别准确率高，以降低误触发的概率，而且可以及时提醒用户进行救援操作，降低财产损失的几率，并可以避免因使用不当而引发灾害的情况。

公开(公告)号：CN114596518A

公开(公告)日：2022-06-07

申请号：CN202210080857.3

申请日：2022-01-24

Applicant: 中山大学 ,  深圳市安比科技有限公司 ,  深圳市正阳升智能科技有限公司

Inventor： 王亮 ,  吴家鑫 ,  苏燮阳 ,  张志勇 ,  王鲁平 ,  江伟弘 ,  丘昌镇 ,  李春泽 ,  李登翔

IPC: G06V20/40 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于动静检测的工地安全监控方法、系统、电子设备及计算机可读存储介质，所述方法包括：调用设置在工地的不同区域的摄像头实时采集监控视频流，并接收用户输入的监控指令；基于所述监控指令控制预设的神经网络组，对所述监控视频流内的施工人员进行动态检测或静态检测；当所述动态检测的检测结果为异常或所述静态检测的检测结果为异常时，可视化展示所述监控视频流中的施工人员，并触发监控报警。本发明可以对工地进行实时监控，并利用实时监控的视对施工人员进行动态安全检测和静态安全监控，以确定施工人员在工地是否出现异常，从而可以避免因施工人员出现施工事故而延误工程的情况，保障施工人员的安全，提高工程的可靠性。

公开(公告)号：CN114332927A

公开(公告)日：2022-04-12

申请号：CN202111606911.5

申请日：2021-12-23

Applicant: 中山大学

Inventor： 张格格 ,  陈曾平 ,  王亮 ,  王鲁平 ,  刘浚乐 ,  江伟弘

IPC: G06V40/10 ,  G06V40/20 ,  G06V10/82

Abstract: 本发明提供了课堂举手行为检测方法、系统、计算机设备和存储介质，通过基于对实时采集的待检测课堂视频进行抽帧处理得到待检测图像数据，采用姿态估计模型对进行待检测图像数据进行姿态估计，得到对应包括若干个人体关节点的上半身姿态图的姿态估计结果后，根据姿态估计结果中的手肘关节点坐标和手腕关节点坐标，确定待识别手部区域，再采用手势识别模型对待识别手部区域进行检测得到举手行为检测结果的方法，有效解决实际应用中人体遮挡、待识别目标分辨率较小、以及图片数据亮度差异大等因素造成课堂举手检测准确率较低问题，进一步提高了教室课堂举手行为实时检测的精准性，进而较大程度地提升了相应检测结果的应用价值。

公开(公告)号：CN114093385A

公开(公告)日：2022-02-25

申请号：CN202111409241.8

申请日：2021-11-24

Applicant: 中山大学

Inventor： 王亮 ,  徐秋实 ,  丘昌镇 ,  谢洪途 ,  张志勇 ,  王鲁平 ,  江伟弘

IPC: G10L25/24 ,  G10L25/30

Abstract: 本发明公开了一种无人机检测方法及装置，其中，方法包括：实时采集待检测区域的声音信号；对所述声音信号进行预加重和短时傅里叶变化，得到频谱信号；对所述频谱信号进行梅尔倒谱分析，获取多维特征参数MFCC；将所述多维特征参数MFCC输入至预先设置的神经网络模型，以使所述神经网络模型判断所述待检测区域是否存在无人机，并输出检测结果。其中，所述神经网络模型是根据多个样本声音信号以及各样本声音信号对应的无人机检测结果，结合卷积神经网络训练得到的；所述多个样本声音信号包括多个不同类型的无人机声音信号，以此提高无人机检测的精准度。