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公开(公告)号：CN115880683A
公开(公告)日：2023-03-31
申请号：CN202310192003.9
申请日：2023-03-02
Applicant: 江西省水利科学院(江西省大坝安全管理中心、江西省水资源管理中心) , 南昌工程学院
IPC: G06V20/62 , G06V30/146 , G06V30/164 , G06V30/18 , G06V30/19 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的城市内涝积水智能水位检测方法，该方法基于水尺的城市积水水域图像分两阶段检测识别并计算水位；第一阶段，将包含水尺的城市积水水域图像输入训练好的YOLOX_I1，识别并截取水尺图像，得到第一阶段的输出水尺图像和该图像高度像素值；第二阶段，将第一阶段得到的输出图像输入训练好的YOLOX_I2，识别并截取字符“E”图像，得到字符“E”图像高度像素值列表后计算水位；本发明将计算机视觉技术、深度学习和图像处理技术有机结合，既能解决传统图像处理方式适应性受限的问题，又能实现面向城市积水的水尺高精度智能识别。
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公开(公告)号：CN117278960A
公开(公告)日：2023-12-22
申请号：CN202311204802.X
申请日：2023-09-19
Applicant: 南昌工程学院
IPC: H04W4/38 , G06V20/40 , G06N5/04 , G06N3/08 , H04W84/18 , H04W84/06 , H04N7/18 , H04L67/12 , H04B7/185 , G01D21/02 , G01C21/20 , G01C21/00
Abstract: 本发明公开了一种无人机与地面传感网络协同的水环境智能巡检系统及方法，属于无人机巡检与水环境检测技术领域，包括无人机根据自适应监测路径规划平台规划路径自动巡检当前水环境，并利用无线通信模块将视频数据传输至视频处理模块，视频处理模块完成对原始视频数据的处理后可进行本地端推理智能识别当前水环境问题，系统会根据本地推理的结果及实际需求将视频数据传输至流媒体监控管理器和深度学习监测与识别平台，进行二次识别与实时显示，并对危险情况进行截图，监管平台终端可显示识别异常的图像和视频数据，并发送警告信息至工作人员，能够实现无人机自动巡检水环境中异常情况的精准检测，并对出现的异常情况实现实时预警功能。
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公开(公告)号：CN112087528B
公开(公告)日：2023-09-19
申请号：CN202011046080.6
申请日：2020-09-29
Applicant: 南昌工程学院
IPC: H04L67/12 , H04L67/025 , H04L67/06 , H04W4/38 , G01N21/85 , G01N21/88 , G06V20/52 , G06V20/40 , H04N5/76 , H04N7/18
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的水环境智能监测系统及方法，包括水环境监测终端、边缘处理装置和云端管理平台；水环境监测终端包括微型中心处理器一以及与微型中心处理器一电性连接的水面监测摄像头、位置定位模块、无线射频Lora模块、无线多模通信模块一、太阳能电池组模块和数据存储模块一；边缘处理装置包括微型中心处理器二以及与微型中心处理器二电性连接的以太网模块、GPU处理器、无线多模通信模块二和数据存储模块二；云端管理平台包括水污染识别服务器以及与水污染识别服务器电性连接的Web服务器和数据库服务器；本发明能够实现水环境长期监测及污染图像取证，并对监测到的图像数据进行存储和预警。
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公开(公告)号：CN115880683B
公开(公告)日：2023-05-16
申请号：CN202310192003.9
申请日：2023-03-02
Applicant: 江西省水利科学院(江西省大坝安全管理中心、江西省水资源管理中心) , 南昌工程学院
IPC: G06V20/62 , G06V30/146 , G06V30/164 , G06V30/18 , G06V30/19 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的城市内涝积水智能水位检测方法，该方法基于水尺的城市积水水域图像分两阶段检测识别并计算水位；第一阶段，将包含水尺的城市积水水域图像输入训练好的YOLOX_I1，识别并截取水尺图像，得到第一阶段的输出水尺图像和该图像高度像素值；第二阶段，将第一阶段得到的输出图像输入训练好的YOLOX_I2，识别并截取字符“E”图像，得到字符“E”图像高度像素值列表后计算水位；本发明将计算机视觉技术、深度学习和图像处理技术有机结合，既能解决传统图像处理方式适应性受限的问题，又能实现面向城市积水的水尺高精度智能识别。
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公开(公告)号：CN112087528A
公开(公告)日：2020-12-15
申请号：CN202011046080.6
申请日：2020-09-29
Applicant: 南昌工程学院
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的水环境智能监测系统及方法，包括水环境监测终端、边缘处理装置和云端管理平台；水环境监测终端包括微型中心处理器一以及与微型中心处理器一电性连接的水面监测摄像头、位置定位模块、无线射频Lora模块、无线多模通信模块一、太阳能电池组模块和数据存储模块一；边缘处理装置包括微型中心处理器二以及与微型中心处理器二电性连接的以太网模块、GPU处理器、无线多模通信模块二和数据存储模块二；云端管理平台包括水污染识别服务器以及与水污染识别服务器电性连接的Web服务器和数据库服务器；本发明能够实现水环境长期监测及污染图像取证，并对监测到的图像数据进行存储和预警。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115052148B
公开(公告)日：2023-04-25
申请号：CN202210868534.0
申请日：2022-07-21
Applicant: 南昌工程学院
IPC: H04N19/154 , H04N19/85 , H04N19/176 , H04N19/124
Abstract: 本发明涉及一种基于模型分割压缩自编码器的图像压缩算法包括：图像数据集的获取、数据集的预处理、构建MS‑CAE网络模型、MS‑CAE网络模型的训练。MS‑CAE网络模型包括：编码网络和解码网络；所述编码网络及其权值参数部署在边缘设备，用于对输入的像素块进行压缩；所述解码网络及其权值参数部署在云端设备，用于获取压缩后的像素块，对其进行升维，得到升维后的像素块；将所述升维后的像素块进行拼接，重构处完整的图像。本发明针对传感网络节点和云端的计算资源特眯，优化了图像压缩模型的模型复杂度和重构图像质量，获得了良好的效果。
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公开(公告)号：CN115327059A
公开(公告)日：2022-11-11
申请号：CN202210956602.9
申请日：2022-08-10
Applicant: 南昌工程学院
Abstract: 本发明涉及一种LORAWAN水质自适应监测系统及方法，所述系统包括：水质采集终端、LORAWAN管理服务器和监测云服务管理平台；水质采集终端是由太阳能进行供电的；水质采集终端、LORAWAN管理服务器和监测云服务管理平台通过LORAWAN协议无线相互连接；水质采集终端用于采集待测区域的水质信息、定位信息和获取的太阳能能量信息，并对水质信息、定位信息和获取的太阳能能量信息进行打包，得到上传数据包；LORAWAN管理服务器用于接收上传数据包，并进行上报和解析处理，得到关键数据；监测云服务管理平台用于根据内置的LSTM的能量预测模型利用关键数据进行预测，得到能量预测值，并根据能量预测值对水质采集终端的监测频率进行控制。本发明解决偏远水域水质监测存在设备供电能量匮乏和移动信号覆盖不足等问题。
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公开(公告)号：CN115052148A
公开(公告)日：2022-09-13
申请号：CN202210868534.0
申请日：2022-07-21
Applicant: 南昌工程学院
IPC: H04N19/154 , H04N19/85 , H04N19/176 , H04N19/124
Abstract: 本发明涉及一种基于模型分割压缩自编码器的图像压缩算法包括：图像数据集的获取、数据集的预处理、构建MS‑CAE网络模型、MS‑CAE网络模型的训练。MS‑CAE网络模型包括：编码网络和解码网络；所述编码网络及其权值参数部署在边缘设备，用于对输入的像素块进行压缩；所述解码网络及其权值参数部署在云端设备，用于获取压缩后的像素块，对其进行升维，得到升维后的像素块；将所述升维后的像素块进行拼接，重构处完整的图像。本发明针对传感网络节点和云端的计算资源特眯，优化了图像压缩模型的模型复杂度和重构图像质量，获得了良好的效果。
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公开(公告)号：CN118590622A
公开(公告)日：2024-09-03
申请号：CN202411045754.9
申请日：2024-08-01
Applicant: 南昌工程学院
IPC: H04N7/18 , H04N21/2187 , H04N21/6437 , H04L65/65 , G06N3/045 , G06N3/08 , G06F18/214
Abstract: 本发明公开了一种多视频流水库安全风险目标识别边缘计算系统及方法，涉及安全风险目标识别技术领域，通过设计RTL8367N交换机模块实现边缘监测终端可同时获取多个摄像头视频流并通过部署的轻量化深度学习算法对数据进行处理分析，并根据识别结果判断是否向服务器安全风险监管平台发送报警信息，管理人员根据报警信息判断是否需要开启直播请求，并且在向服务器安全风险监管平台发送信息失败时会自动开启第二进程进行重发；服务器安全风险监管平台融合了流媒体代理和数据备份功能，可根据用户需要完成对边缘监测终端指定摄像头监控区域的实时监督，可以同时对水库内多个区域进行监测和分析，减少成本，提高安全管理的效率和实时性。
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公开(公告)号：CN115297305A
公开(公告)日：2022-11-04
申请号：CN202211223920.0
申请日：2022-10-09
Applicant: 南昌工程学院
Abstract: 本发明涉及一种基于边缘计算的多视频流安全风险预警系统及方法，涉及边缘端多视频流安全风险目标识别预警技术领域，系统包括边缘计算设备、供电模块、显示屏、监测管理平台、流媒体监控服务器、图像存储服务器和第二通信模块；根据多个摄像头监控的视频信息，推理出摄像头监控的区域是否出现不安全的行为，并进行截图，同时判断是否收到推流指令，由第二通信模块通知监管人员并将截图和视频发送至监测管理平台；服务器安全风险监管平台接收边缘监测终端的识别异常的影音信息，将图像和推流视频分别转存至图像存储服务器和流媒体监控服务器。本发明实现施工场所中不规范行为的精准监测，并对出现的不规范行为实现截图或视频取证和预警功能。
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