公开(公告)号：CN118312509A

公开(公告)日：2024-07-09

申请号：CN202410289519.X

申请日：2024-03-13

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 胡惠娟 ,  郭麒麟 ,  徐鹤 ,  付竟芝

IPC: G06F16/22 ,  G06N3/08 ,  G06F16/23 ,  G06F21/62 ,  G06F16/28

Abstract: 本发明提供一种用于多终端设备的人工智能模型管理方法及系统，该方法在服务器端构建数据库，并创建用户信息表、模型信息表、模型训练信息表和模型训练细节信息表；根据需求数据，用户端分析并选择需要的人工智能模型，并将该人工智能模型上传至服务器端，同时将该人工智能模型的信息录入数据库中的模型信息表；判定对上传至服务器端的人工智能模型是否进行训练，如是，对人工智能模型进行模型训练；将终端设备要搭载的人工智能模型，从服务器端进行下发部署；对部署于终端设备的人工智能模型进行操作；本发明能够实现人工智能模型在多终端设备上的高效管理，能够有效提高模型的实时性能，能够广泛应用于无人机目标检测、异常检测等相关需要进行用于多终端设备的人工智能模型管理的应用场景。

公开(公告)号：CN118115899A

公开(公告)日：2024-05-31

申请号：CN202410297680.1

申请日：2024-03-15

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 胡惠娟 ,  郑文龙 ,  徐鹤 ,  付竟芝 ,  李鹏

IPC: G06V20/17 ,  G06V10/44 ,  G06V10/80 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提供一种基于改进YOLOv5的无人机视角图像小物体目标实时识别方法，通过由无人机的机载摄像头获得无人机视角图像数据集；将无人机视角图像数据集转化为YOLOv5所需的txt格式文件，得到训练数据集，并划分为训练子集和验证子集；构建基于改进YOLOv5的小物体目标检测模型包括输入模块、主干网络模块Backbone、颈部网络模块Neck network和输出模块；得到训练后的基于改进YOLOv5的小物体目标检测模型；使用训练后的基于改进YOLOv5的小物体目标检测模型，进行小目标识别；本发明能够提高对无人机图像小目标检测的精确性，降低错误识别率，能够提高无人机视角图像的小目标检测性能。