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公开(公告)号：CN119107582A
公开(公告)日：2024-12-10
申请号：CN202411193554.8
申请日：2024-08-28
Applicant: 安徽大学
IPC: G06V20/40 , G06V10/25 , G06V10/30 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82
Abstract: 一种基于YOLOv8和DeepSORT算法的安全预警方法，属于安全预警技术领域，为了解决目标检测跟踪算法的性能和准确性显著下降，无法同时捕捉多个目标，特别是目标消失的情况下，难以进行重复捕捉的问题，发明包括数据采集模块、数据处理模块、目标检测模块、目标跟踪模块、行为分析模块、预警机制。本发明通过使用YOLOv8目标检测算法以提高检测精度，使该系统拥有高检测速度与精度，使用DeepSORT作为目标跟踪算法，使系统具有强大的跟踪性能，实现多目标跟踪和充实别能力。
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公开(公告)号：CN117387621A
公开(公告)日：2024-01-12
申请号：CN202311356772.4
申请日：2023-10-18
Applicant: 安徽大学
IPC: G01C21/20 , G01C21/34 , G06Q10/047 , G06F18/23213
Abstract: 本发明提出了一种基于DMPC和天宇云盒M1 V3版本的路径规划系统与方法。目的是为了解决传统路径规划中的通信负担、时延问题以及提高抗干扰能力。首先，利用天宇云盒M1 V3版本的传感器，如LRF和IMU，收集与路径相关的数据，并进行预处理。接着，通过LRF建立本地时滞模型，减少时滞带来的误差。在DMPC中，结合LRF和IMU数据，实现路径规划，并根据实时环境变化进行调整。为了提高鲁棒性，定义了一个抗干扰指标，并通过MinMax方法进行归一化处理。最后，利用模拟退火算法对DMPC路径规划模型进行优化。此系统能够实时响应环境变化，提供经过优化的路径规划方案，具有较高的准确性和鲁棒性。本发明适用于无人驾驶、无人机导航等领域，为用户提供更安全、高效的导航服务。
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公开(公告)号：CN117676462A
公开(公告)日：2024-03-08
申请号：CN202311441377.6
申请日：2023-11-01
Applicant: 安徽大学 , 合肥锐航小库智能科技有限公司
IPC: H04W4/02 , H04W4/80 , H04W4/021 , H04W4/33 , H04W64/00 , H04B17/318 , H04B17/391
Abstract: 本发明公开一种融合Wi‑Fi和蓝牙的双三角定位方法，以实现更低的硬件成本和更高的定位准确性。包括以下步骤：步骤一，使用定位设备扫描记录附近的Wi‑Fi网络接入点的MAC地址和信号强度，并启动蓝牙扫描功能搜索检测周围的蓝牙信标；步骤二，收集至少三个Wi‑Fi接入点和三个蓝牙信标的数据，使用预先训练好的Wi‑Fi信号强度模型和蓝牙信号强度模型，将接入点、信标与定位设备之间的距离估计出来；步骤三，使用三角定位算法计算设备位置；步骤四：采用K‑means聚类算法确定蓝牙定位的约束区域，以修正Wi‑Fi预测坐标误差，最终实现Wi‑Fi融合蓝牙的双三角定位方法。此发明降低了硬件成本，利用Wi‑Fi的广覆盖和蓝牙的高精度互补特性，实现实时误差修正，适应不同室内环境，提高鲁棒性。
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公开(公告)号：CN117423031A
公开(公告)日：2024-01-19
申请号：CN202311356744.2
申请日：2023-10-18
Applicant: 安徽大学
Abstract: 本发明涉及一种基于改进YOLOv7和DeepSORT的目标检测及跟踪系统，通过改进YOLOv7网络架构和训练策略，在损失函数中，坐标损失使用SIoU取代CIoU，考虑真实框与预测框向量角度，实现更准确的目标检测。系统融合DeepSORT算法，利用深度学习提取目标特征，引入加速度参数的卡尔曼滤波，实现持续跟踪和轨迹预测。系统可实时监测目标位置与行为，根据规则或模型进行实时预警，包括异常行为检测、碰撞风险预测等，早发现潜在安全问题或异常情况。工作流程包括：视频流数据读取与预处理；基于改进YOLOv7构建检测模型；基于改进DeepSORT构建跟踪模型；实时目标监测与异常预警。本系统是一种针对目标检测和跟踪领域的技术改进，具备准确检测、连续跟踪和实时预警功能，具有广泛的应用前景。
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