公开(公告)号：CN115311796A

公开(公告)日：2022-11-08

申请号：CN202210812270.7

申请日：2022-07-11

Applicant: 西安电子科技大学广州研究院

Inventor： 王晓甜 ,  韩皓轩 ,  赵至夫 ,  王可心 ,  杨安东 ,  庄伟林

IPC: G08B13/00 ,  G08B25/08 ,  G08B7/06 ,  H04N7/18 ,  H04N5/232 ,  H04L65/60 ,  H04L67/02

Abstract: 本发明涉及一种报警系统，具体为边缘智能安防报警系统，属于智能安防技术领域，包括交换机、视频获取模块、检测模块、事件推送模块与报警模块，报警模块与交换机之间相互电性连接，事件推送模块与交换机之间相互电性连接，检测模块包括边缘计算盒子，边缘计算盒子的内部固定安装有内存器，内存器的内部设置有程序运行维护脚本与设备自启动维护脚本与其中的程序自启动脚本与上电设备自启动脚本等计算机程序，通过采用边缘计算盒子，并构建这样完整的一个边缘智能安防报警系统，并采用多脚本维护硬件和软件自启动，使得可以满足安防任务的实时性、有效性及可扩展性，并且完全独立自主的安防系统可以在断电重新上电后完成系统的自主启动和自主运转。

公开(公告)号：CN114708615B

公开(公告)日：2024-03-22

申请号：CN202210350896.0

申请日：2022-04-02

Applicant: 西安电子科技大学广州研究院 ,  西安电子科技大学

Inventor： 王晓甜 ,  苗垟 ,  赵至夫 ,  韩皓轩 ,  冯继凡 ,  王可心 ,  庄伟林 ,  杨安东 ,  石中熙

IPC: G06V40/10 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06T5/94 ,  G06N3/09 ,  G06N3/0464

Abstract: 本发明公开了基于图像增强的低照度环境下人体检测方法、电子设备及储存介质，检测方法为：将低照度图像输入至低照度图像增强模块中，得到增强后图像；将增强后图像输入至改进的人体检测模块中，输出人体检测预测结果；通过多任务损失函数，对低照度图像增强模块和人体检测模块进行多阶段联合优化，训练得到端到端的低照度人体检测框架；将低照度图像输入到训练好的端到端的低照度人体检测框架中，进行图像增强以及人体检测，输出人体检测预测结果。本发明构建的端到端的低照度图像人体检测框架通过低照度图像增强模块和人体检测模块的相互适应，实现了更高的检测精度，对不同光照环境下人体检测具有更强的鲁棒性。

公开(公告)号：CN116933655A

公开(公告)日：2023-10-24

申请号：CN202310979568.1

申请日：2023-08-06

Applicant: 西安电子科技大学广州研究院

Inventor： 王晓甜 ,  石钟熙 ,  杨安东 ,  石光明 ,  谢雪梅 ,  赵至夫 ,  齐飞

IPC: G06F30/27 ,  G06T7/73 ,  G06T7/579 ,  G06F111/18

Abstract: 本发明公开了涉及混合现实技术领域的基于车载内外混合现实的自动驾驶仿真方法及系统，在仿真测试中通过MR头显创建虚拟场景和虚拟车辆，并实时获取真实车辆的空间信息进行匹配，实现虚拟车辆与真实车辆的同步叠加。同时，利用SLAM技术定位真实车辆，控制虚拟场景与真实车辆的逆变换，完成车内外混合现实的准确叠加。并采集虚拟传感器数据。通过信息融合决策和车辆控制，实现对车辆运动的控制，继续进行下一帧的混合现实叠加。本发明通过SLAM(同步定位与地图构建)技术、特征提取与匹配技术和高精度定位技术，实现了在自动驾驶仿真密闭车载环境下对真实车辆内外虚拟物体的精确叠加，提高了虚拟物体与现实世界叠加的准确性。

公开(公告)号：CN115311820A

公开(公告)日：2022-11-08

申请号：CN202210811561.4

申请日：2022-07-11

Applicant: 西安电子科技大学广州研究院

Inventor： 王晓甜 ,  韩皓轩 ,  赵至夫 ,  王可心 ,  杨安东 ,  庄伟林

IPC: G08B21/08 ,  G08B13/12 ,  H04N5/232 ,  G06V20/52

Abstract: 本发明涉及智能安防技术领域，具体的说是临水智能安防系统，包括检测模块、落水识别模块和分类模块，检测模块、落水识别模块和分类模块均需要在计算机设备上进行运行，检测模块和落水识别模块均需要连接视频采集装置，视频采集装置设有若干，视频采集装置上集成有警报器以及辅助定位装置，视频采集装置上通过电源线设有电源接头，视频采集装置位于临水区域一侧，检测模块和落水识别模块利用YOLOv5目标检测算法对人员进行识别检测，对人员进行DeepSort跟踪并使用计数器计算人员数量，然后记录在系统内；本发明能够解决现有的系统存在准确率低，功能不完善的问题，且容易出现大量误报等情况，有效的提高了准确率。

公开(公告)号：CN114708615A

公开(公告)日：2022-07-05

申请号：CN202210350896.0

申请日：2022-04-02

Applicant: 西安电子科技大学广州研究院 ,  西安电子科技大学

Inventor： 王晓甜 ,  苗垟 ,  赵至夫 ,  韩皓轩 ,  冯继凡 ,  王可心 ,  庄伟林 ,  杨安东 ,  石中熙

IPC: G06V40/10 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06T5/00

Abstract: 本发明公开了基于图像增强的低照度环境下人体检测方法、电子设备及储存介质，检测方法为：将低照度图像输入至低照度图像增强模块中，得到增强后图像；将增强后图像输入至改进的人体检测模块中，输出人体检测预测结果；通过多任务损失函数，对低照度图像增强模块和人体检测模块进行多阶段联合优化，训练得到端到端的低照度人体检测框架；将低照度图像输入到训练好的端到端的低照度人体检测框架中，进行图像增强以及人体检测，输出人体检测预测结果。本发明构建的端到端的低照度图像人体检测框架通过低照度图像增强模块和人体检测模块的相互适应，实现了更高的检测精度，对不同光照环境下人体检测具有更强的鲁棒性。