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公开(公告)号:CN117612064A
公开(公告)日:2024-02-27
申请号:CN202311580399.0
申请日:2023-11-24
Applicant: 北京京航计算通讯研究所
IPC: G06V20/40 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V10/80 , G06V10/762
Abstract: 本发明涉及一种用于生产现场的目标检测告警方法及系统,包括:对历史图像中的检测目标进行标注并设定锚定框构建训练样本集;构建目标检测模型,基于训练样本集对目标检测模型进行训练得到训练好的目标检测模型;从前端设备获取视频流数据,将视频流数据转换为帧图像输入训练好的目标检测模型得到推理图;对推理图去除冗余的检测框得到目标检测结果,对目标检测结果进行判断得到异常信息,将异常信息通过消息队列推送给告警管理模块进行告警。本发明实现了生产现场多种类型异常信息的自动识别及告警,降低了生产成本,提高了生产的安全性。
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公开(公告)号:CN117235472A
公开(公告)日:2023-12-15
申请号:CN202311202700.4
申请日:2023-09-18
Applicant: 北京京航计算通讯研究所
Abstract: 本发明为一种导引头神经网络跟踪算法的性能评估方法及系统,属软件评测领域,包括模拟移动目标对导引头测试,基于神经网络跟踪算法获取导引头对移动目标的多个跟踪性能指标数据;基于多个跟踪性能指标数据,对每个跟踪性能指标数据分别通过线性赋分和加权融合转化为单指标评分结果;判断是否存在低于单指标评分下阈值的单指标评分结果,若存在则综合性能评估结果为0;若不存在则将高于单指标评分上阈值的单指标评分结果判为满分后,与不具备仲裁条件的单指标评分结果加权融合计算得到综合性能评估结果;判断综合性能评分是否具备仲裁条件,不具备则归零,否则保留,获得综合性能评估结果。解决导引头神经网络跟踪算法缺乏专门性能评估方案问题。
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公开(公告)号:CN119273898A
公开(公告)日:2025-01-07
申请号:CN202411452108.4
申请日:2024-10-17
Applicant: 北京京航计算通讯研究所
IPC: G06V10/25 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06V10/774 , G06N3/08 , G06V10/764 , G06V10/80
Abstract: 本发明涉及一种基于改进的YOLOv5s模型的吸烟行为检测方法,属于目标检测领域。包括:采集吸烟行为图像,对所述吸烟行为图像进行预处理、图像增强以及标注构建数据集;构建吸烟行为检测模型,基于所述数据集对所述吸烟行为检测模型进行训练,训练过程中进行正样本扩充,训练完成后得到训练好的吸烟行为检测模型;将待检测的图像输入所述训练好的吸烟行为检测模型,实现吸烟行为检测。该方法通过改进激活函数提高了计算效率,通过改进损失函数提高了模型收敛的速度和目标检测的精度,解决了现有吸烟行为检测方法实时性低、准确率低的问题。
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公开(公告)号:CN117615102A
公开(公告)日:2024-02-27
申请号:CN202311580394.8
申请日:2023-11-24
Applicant: 北京京航计算通讯研究所
IPC: H04N7/18 , H04N19/20 , H04N19/42 , H04L43/103
Abstract: 本发明涉及一种基于图像重构的视频监控方法,所述方法包括以下步骤:通过任务调度获取前端设备发送的视频流数据,对所述视频流数据进行解密、格式转换后输入深度卷积网络得到特征图;将所述特征图通过消息队列发送到视频监控客户端,视频监控客户端将接收到的特征图输入训练好的超分辨率网络进行重构及编码转换后进行播放和回放。该方法通过联合深度卷积网络对超分辨率网络进行训练,训练过程中叠加目标损失和像素损失,使训练效果可视化的同时提高了超分辨率网络重构图像的精度。
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