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公开(公告)号：CN117173786A
公开(公告)日：2023-12-05
申请号：CN202311141055.X
申请日：2023-09-06
Applicant: 无锡学院
IPC: G06V40/20 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/80 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06V20/40
Abstract: 本发明公开了一种复杂场景下跌倒检测方法、系统、电子设备及介质，所述方法包括：S1：获取视频帧中包含人体的检测框区域；S2：建立VGG‑BiNLSTM跌倒行为检测模型：所述VGG‑BiNLSTM跌倒行为检测模型包括VGG网络、BiNLSTM网络；所述BiNLSTM网络构建过程为：改进LSTM网络，将LSTM网络预设的存储单元嵌套到原始LSTM网络存储单元中，构建NLSTM网络存储单元；S3：采用VGG网络对视频帧中包含人体的检测框区域进行特征提取，以捕获人体行为的特征向量；将特征向量送入VGG‑BiNLSTM跌倒行为检测模型中，利用连续帧之间的时序信息，实现对跌倒行为的检测与识别。通过本发明方法以解决传统的深度学习的跌倒检测方式可泛化性低的技术问题，实现对行人跌倒行为的准确检测。
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公开(公告)号：CN117373057A
公开(公告)日：2024-01-09
申请号：CN202311141052.6
申请日：2023-09-06
Applicant: 无锡学院
IPC: G06V40/10 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开一种目标行人检测方法、系统、电子设备及介质，包括：S1：获取目标行人图像数据集，将目标行人图像数据集分为训练集和测试集；S2：设置目标行人检测模型：以YOLOv5算法为基本架构，对YOLOv5算法进行改进：将CBAM模块融合进YOLOv5主干网络中，替换掉原主干网络的C3模块；将改进后的FuseSoft‑NMS替换NMS，有利于更好的利用目标检测框的位置信息，提高目标定位的精度；S3：利用训练集对目标行人检测模型进行训练，直到所述图像分类模型的目标损失函数收敛或达到最大训练轮次，以获得训练好的图像分类模型；S4：利用训练好的目标行人检测模型对测试集进行检测，输出行人目标的目标行人图像检测结果，提高目标行人检测精度。
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公开(公告)号：CN117115857A
公开(公告)日：2023-11-24
申请号：CN202310996301.3
申请日：2023-08-09
Applicant: 无锡学院
IPC: G06V40/10 , G06V10/774 , G06V10/44 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/0499 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于多域特征差异的域自适应行人重识别方法，属于行人重识别的技术领域；本发明提出的基于多域特征差异的域自适应行人重识别方法通过域内归一化模块消除域内显著风格特征，降低源域和目标域极端风格差异的影响。此外，本发明还通过多域特征融合模块实现不同域融合特征共同训练，提高网络的泛化能力。本发明算法在以Market‑1501、DukeMTMC‑ReID两个数据集互为源域目标域上进行了大量实验，实验结果表明，本发明提出的基于多域特征差异的行人重识别算法对于域自适应行人重识别算法有着显著提升。
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公开(公告)号：CN119091685A
公开(公告)日：2024-12-06
申请号：CN202411289787.8
申请日：2024-09-14
Applicant: 无锡学院
Abstract: 本发明公开了一种基于多源数据融合分析的车辆碰撞预警分析系统。本发明通过对多个视觉摄像头采集的图像在不同时间序列下同一目标对象的位置进行分析，得到多个对象在不同时间序列下的位置信息，将多个对象的移动转化为移动向量，在二维地图中分析车辆与多个对象的移动向量距离，能够及时有效地对汽车碰撞做出预警分析，保障了汽车在行驶过程中的安全性。
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