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公开(公告)号：CN119274023A
公开(公告)日：2025-01-07
申请号：CN202411801757.0
申请日：2024-12-09
Applicant: 安徽博微广成信息科技有限公司
IPC: G06V10/774 , G06V10/764 , G06V40/20 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及步态识别技术领域，公开了一种步态识别模型的训练方法、步态识别方法及介质、控制器，训练方法包括：获取训练样本集；将训练样本集中的步态剪影序列输入至步态识别模型，得到步态剪影序列的步态特征和预测身份标签；根据步态特征构建三元组损失函数，根据预测身份标签和真实身份标签构建交叉熵损失函数，并根据三元组损失函数和交叉熵损失函数构建步态识别模型损失函数；基于步态识别模型损失函数对步态识别模型进行训练，得到训练好的步态识别模型。该训练方法训练得到的步态识别模型，具有步态识别准确率高的优点。
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公开(公告)号：CN115546793B
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN202211550233.X
申请日：2022-12-05
Applicant: 安徽大学 , 安徽博微广成信息科技有限公司
IPC: G06V30/146 , G06V10/82 , G06V30/148 , G06V30/19
Abstract: 本发明公开了一种水尺刻度自动读数方法、系统及电子设备，该方法包括：获取待识别水尺图像；将所述待识别水尺图像输入预先训练好的字符检测器得到字符检测框，并将所述待识别水尺图像输入预先训练好的场景分割器得到场景分割图像；根据所述字符检测框和所述场景分割图像得到水尺最下方数字、所述最下方数字的周围字母E与水面的关系，根据所述最下方数字和所述关系得到水尺读数。该方法可提高水尺刻度读数的准确性，同时保证读数效率。
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公开(公告)号：CN115762028A
公开(公告)日：2023-03-07
申请号：CN202211370326.4
申请日：2022-11-03
Applicant: 安徽大学 , 安徽博微广成信息科技有限公司
IPC: G08B13/196 , G06V20/40 , G06V20/52 , G06V10/25 , G06V10/82 , G06V10/774 , G06V40/10 , G06F16/29 , G06N5/04 , G08B25/08
Abstract: 本发明涉及入侵检测技术领域，解决了对于危险区域入侵检测不够准确的技术问题，尤其涉及一种车辆行人入侵的检测报警方法，包括以下步骤：S1、根据目标检测模型和特征提取模型构建入侵检测报警模型；S2、获取电子地图上绘制的入侵区域；S3、将视频图像输入至目标检测模型和特征提取模型中得到目标的推理结果并进行跟踪；S4、根据目标的推理结果和入侵区域判断目标所处的危险状态；S5、根据目标所处的危险状态判断是否执行报警指令。本发明能够用于用户自己定义的危险区域的目标入侵预警，当有目标入侵危险区域便执行报警，这样可以大大降低危险发生的概率。
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公开(公告)号：CN117058544A
公开(公告)日：2023-11-14
申请号：CN202311026196.7
申请日：2023-08-15
Applicant: 安徽大学 , 安徽博微广成信息科技有限公司
IPC: G06V20/10 , G06V10/44 , G06V10/26 , G06V20/70 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06V10/774 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08 , G06N5/04
Abstract: 本发明公开了一种基于双边特征提取和多层次特征融合的水面漂浮物识别方法，包括：1、获取监控相机拍摄的水面漂浮物图片；2、构建基于双边特征提取的语义分割网络，并对水面漂浮物图像进行推理得到图像的水面区域；3、构建基于多层次特征融合的水面漂浮物病害检测网络，并对水面漂浮物图像进行推理得到图像的漂浮物区域；4、本发明能对水面漂浮物图像分割出水面区域并检测出漂浮物区域。本发明能避免非水面区域干扰，从而能更精准的漂浮物检测，同时检测模型结构设计轻量化，运行速度快，计算资源占用少。
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公开(公告)号：CN115223399A
公开(公告)日：2022-10-21
申请号：CN202210848000.1
申请日：2022-07-19
Applicant: 安徽博微广成信息科技有限公司
Abstract: 本发明提供一种内河航运中船舶船闸控制系统，包括：多级船闸协同管控系统，多级船闸协同管控系统通信连接控制若干船闸控制系统，多级船闸协同管控系统上连接有若干信息收集系统，信息收集系统包括船闸信息收集系统、过闸船闸信息收集系统，船闸信息收集系统、过闸船闸信息收集系统安装在各级船闸上，多级船闸协同管控系统上连接有过闸预约系统，过闸预约系统通过无线通信连接于船舶过闸预约终端，多级船闸协同管控系统采用多闸协同管控方法进行调度排序，本发明构建的多闸协同联合调度模型可以提高内河航运上下游整体航运效率；同时，可以根据当前时刻过闸船舶数目做出相应调整，并且，可以采用串并联结合形式设定船闸参数，提高算法适用性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114049523A
公开(公告)日：2022-02-15
申请号：CN202111436124.0
申请日：2021-11-29
Applicant: 安徽博微广成信息科技有限公司
IPC: G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06V30/19 , G06V20/52 , G06V20/00 , G06V10/44 , G06V10/22 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06T7/194
Abstract: 一种视频监控摄像机分布式树叶遮挡识别系统及方法，属于视频监控技术领域，解决现有技术中对大批量的摄像机进行树叶遮挡识别检测时存在的检测时间长、效率低、流媒体服务器负载大、可靠性低的问题；把检测方案中的摄像机列表按树叶遮挡识别服务器的数量平均分配后发送给各个树叶遮挡识别服务器，采用多线程的手段同时对多路摄像机进行遮挡识别检测，树叶遮挡识别服务器采用Unet网络进行语义分割，采用多尺度残差金字塔注意力网络提取图像深度信息，将图像深度信息作为判断树叶遮挡识别的依据，快速、高效地对大批量的摄像机画面遮挡进行检测，提升了诊断速度、诊断效率，减小了对流媒体服务器的负载。
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公开(公告)号：CN112511724A
公开(公告)日：2021-03-16
申请号：CN202011167119.X
申请日：2020-10-27
Applicant: 安徽博微广成信息科技有限公司
Abstract: 本发明属于视频图像分析采集领域，具体公开了一种具有防护功能的高分辨率视频图像分析采集设备，本发明将视频图像分析采集装置通过连接轴与移动装置进行连接，实现调节视频图像分析采集装置的位置，进而增大视频图像分析采集装置采集信息的范围，设置有防护玻璃，不影响视频图像分析采集装置的正常使用，通过设置的安装盒，起到一定的保护作用，通过底座内侧的固定组件固定位于内侧的安装盒，同时安装盒上端设置有上盖，上盖顶部设置的弧面，落在弧面上的杂物，沿着弧面的两侧滑落，同时上盖靠近防护玻璃的一端高于上盖的另一端，落在弧面表面的杂物沿着弧面向后方滑落，降低杂物滑落过程中杂物影响视频图像分析采集装置采集图像的影响程度。
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公开(公告)号：CN116824352A
公开(公告)日：2023-09-29
申请号：CN202310894099.3
申请日：2023-07-20
Applicant: 安徽大学 , 安徽博微广成信息科技有限公司
IPC: G06V20/00 , G06V10/26 , G06V10/764 , G06V20/70 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于语义分割与图像异常检测的水面漂浮物识别方法，其步骤包括：1、水面漂浮物图像数据的收集与预处理；2、构建水面分割网络，分割出水面和背景；3、构建水面异常检测网络，检测出水面中的漂浮物区域；4、构建图像分类网络并识别漂浮物具体类别；5、利用训练好的模型对水面漂浮物图像进行识别。本发明通过语义分割模型分割出水面漂浮物图像中的水面部分，能消除背景部分对漂浮物识别的干扰，然后由异常检测模型检测出水面中的漂浮物区域，再利用图像分类模型识别出漂浮物具体类别，从而能大大提高漂浮物识别的全面性和精确度。
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公开(公告)号：CN115546793A
公开(公告)日：2022-12-30
申请号：CN202211550233.X
申请日：2022-12-05
Applicant: 安徽大学 , 安徽博微广成信息科技有限公司
IPC: G06V30/146 , G06V10/82 , G06V30/148 , G06V30/19
Abstract: 本发明公开了一种水尺刻度自动读数方法、系统及电子设备，该方法包括：获取待识别水尺图像；将所述待识别水尺图像输入预先训练好的字符检测器得到字符检测框，并将所述待识别水尺图像输入预先训练好的场景分割器得到场景分割图像；根据所述字符检测框和所述场景分割图像得到水尺最下方数字、所述最下方数字的周围字母E与水面的关系，根据所述最下方数字和所述关系得到水尺读数。该方法可提高水尺刻度读数的准确性，同时保证读数效率。
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公开(公告)号：CN120067606A
公开(公告)日：2025-05-30
申请号：CN202510552459.0
申请日：2025-04-29
Applicant: 安徽博微广成信息科技有限公司
IPC: G06F18/20 , G06F18/213 , G06N5/04 , G06N5/025 , G06F17/16
Abstract: 本发明公开了基于深度学习的智慧水利动态监测与预警方法，包括如下步骤：S1、实时采集水利系统的水文数据；S2、利用自适应非平稳高斯过程对水文数据进行动态建模，识别并处理水文数据的非平稳特性；S3、基于优化后的动态预测模型，协同建模水文指标间的时变特性，生成动态预测结果；S4、利用神经符号推理技术，将动态预测结果与物理规则库相结合，生成因果推理结果；S5、基于因果推理结果，对水利系统的灾害风险进行评估，生成预警方案；S6、通过实时反馈机制，自动调整优化后的动态预测模型参数和因果推理规则，持续优化预测精度和应急响应效果。本发明利用深度学习和神经符号推理技术，实时优化水利系统的动态预测与灾害预警。
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