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公开(公告)号：CN119418124A
公开(公告)日：2025-02-11
申请号：CN202411562742.3
申请日：2024-11-05
Applicant: 安徽工业大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/774 , G06V10/42 , G06V10/44 , G06V10/80 , G06N3/0495 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/096
Abstract: 本发明公开了一种基于轻量去冗余卷积和改进Transformer的图像分类方法及系统，属于图像处理技术领域，本发明包括获取分类图像数据集；将分类图像数据集划分为训练集与测试集并进行数据增强；构建轻量去冗余卷积和改进Transformer的图像分类模型并采用迁移学习的训练方式，使用训练集优化参数得到最优模型；加载训练好的最优模型，输入待分类图像得到分类结果。本发明通过构建轻量去冗余卷积对背景相似，目标区域小的图像进行特征筛选，去除冗余特征，获取鲁棒的特征表示，同时采用卷积神经网络和改进的Transformer结合的双流模式加强模型的归纳偏置能力和长距离依赖捕获能力，有效提高了图像分类最终结果的质量，具备适用性强和分类性能高的优良特性。
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公开(公告)号：CN118183498A
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202410307244.8
申请日：2024-03-18
Applicant: 安徽工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的吊车吊钩越界检测方法及系统，属于深度学习目标监测技术领域。本发明通过引入深度学习技术，提高了吊钩越界检测的准确性；相较于传统的人工监测方法，自动化的检测系统可以更精确地识别越界行为，减少了人为操作误差；监测平台能够实时接收并分析检测结果，并向驾驶员发送即时警报，这使得驾驶员能够在越界行为发生时迅速采取措施，降低了事故的发生概率；通过预防吊钩越界行为，有效保障了生命和财产的安全，减少了设备的损坏，降低了维修和替换的成本，同时减少了因越界行为引发的潜在法律责任。
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公开(公告)号：CN117336442A
公开(公告)日：2024-01-02
申请号：CN202311269487.9
申请日：2023-09-27
Applicant: 安徽工业大学
IPC: H04N7/18 , G01D21/02 , H04L67/12 , H04W4/38 , H04L67/02 , G08B21/18 , G08B7/06 , G06V20/52 , G16Y40/10
Abstract: 本发明公开了一种基于物联网和人工智能的水环境监测方法，属于环境监测技术领域。本发明包括以下步骤：S1:实时采集水环境参数及周边区域视频图像；S2：判断水环境参数数据值是否超过阈值，“是”则实时预警；S3：构建周边区域异常实时检测模型和自适应系数修正离散灰色预测模型；S4：基于周边区域视频图像，通过周边区域异常实时检测模型对周边区域异常行为进行实时检测；S5：基于实时采集的水环境参数数据和历史数据，构建水环境参数数据序列，通过自适应系数修正离散灰色预测模型实现水环境污染趋势实时预测。本发明能够对水环境参数和周边区域视频图像进行实时监测，对水环境污染发展趋势进行预测、对区域异常情况进行智能识别。
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公开(公告)号：CN116977681A
公开(公告)日：2023-10-31
申请号：CN202311089243.2
申请日：2023-08-28
Applicant: 安徽工业大学
IPC: G06V10/762 , G06V10/774 , G06V40/16
Abstract: 本发明公开了一种基于数据差异性增强的数据聚类方法及系统，属于数据处理技术领域，包括获取待聚类数据集；将待聚类数据输入多个不同深度的堆叠自编码器进行特征提取，基于输入样本与重构输出样本误差最小化，构建堆叠自编码器损失函数，并对不同深度的堆叠自编码器模型进行训练，得到多个原始数据的编码特征等步骤。本发明通过不同深度的堆叠自编码器获取鲁棒的低维特征表示，采用基于数据差异性增强的数据聚类算法进行聚类，获得基聚类结果，能有效区分特征的不同重要性，并且能同时增强数据差异，提高了基聚类分析的聚类性能，最后利用聚类集成共识函数获取最终聚类结果，有效提高了聚类最终结果的质量，具备适用性强和聚类性能高的优良特性。
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