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

Inventor： 吴紫恒 ,  周军 ,  胡逢祥 ,  王靖远 ,  李勇涛 ,  姚家祥 ,  杨松

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。

公开(公告)号：CN119625577A

公开(公告)日：2025-03-14

申请号：CN202411725669.7

申请日：2024-11-28

Applicant: 安徽工业大学

Inventor： 吴紫恒 ,  杨松 ,  王兵 ,  陈杰 ,  陈松 ,  赵远 ,  汪文艳

IPC: G06V20/17 ,  G06V20/10 ,  G06V10/774 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06V10/77

Abstract: 本发明公开了一种输电线路异物检测方法，属于图像识别技术领域。通过构建基于YOLOv8的输电线路异物检测模型，该模型包括依次连接的骨干网络、颈部网络和头部网络，将骨干网络和颈部网络中的C2F模块替换为DMSA模块，从而基于训练集对输电线路异物检测模型进行训练，基于验证集对训练过程中的输电线路异物检测模型进行评估，得到训练好的输电线路异物检测模型，将测试集输入到训练好的输电线路异物检测模型中进行检测，得到检测结果。由此，通过DMSA模块累计多个感受野的特征映射，使得检测结果保留了更加细腻的多尺度特征，并且在保证特征信息不丢失的情况下降低计算量，显著提升输电线路异物检测效率。

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

Inventor： 吴紫恒 ,  胡逢祥 ,  赵远 ,  杨松 ,  王靖远 ,  姚家祥 ,  李勇涛 ,  周军

IPC: B66C13/16 ,  B66C15/06 ,  B66C1/14 ,  B66C13/22

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。