本申请提供一种基于室内外定位系统的户外作业安全监测方法，包括：根据工作区域的实时监测数据，结合室内外定位技术，精确判断工作人员的位置分布；利用室内外定位技术的输出数据，结合时间序列分析，动态分析工作人员的移动轨迹，预测其短时间内的活动范围；根据工作人员的预测活动范围和室内外定位数据，构建工作区域风险评估模型，分析是否存在物体掉落风险；当物体掉落风险被检测出，立即向相关工作人员发送安全警告信息；根据工作人员的未来工作内容、安全影响和室内外定位数据，对工作区域进行资源分配和人员调度；结合障碍物检测结果、工作人员的活动范围和室内外定位数据，调整工作区域的资源分配，优化工作流程。
📄 2023114560648
📂 G06V20_52
👤 广东合盛建筑工程有限公司
📅 2023-11-03
已申报项目
本发明公开了一种面向复杂工业车间场景的多类别异常检测方法及系统，涉及目标检测技术领域，方法包括：通过采集包含吸烟火焰有无佩戴安全帽有无佩戴口罩类别的监控视频数据并进行增强构建训练集；基于拓扑重构的CNSD‑YOLO模型实现多尺度特征提取与自适应感受野选择，采用双向特征金字塔融合高层语义特征生成多尺度增强特征图；检测头引入DynamicATSS动态分配正负样本结合改进NWD损失优化边界框回归联合分类概率与回归结果输出高精度异常目标定位与类别识别结果；部署于边缘终端实现实时检测与告警。本发明通过多尺度特征增强、自适应感受野选择、高层语义特征融合和动态标签分配改进型边界框回归的检测模型，实现对复杂工业车间异常行为的实时化检测。
📄 2026103902861
📂 G06V20_52
👤 龙岩学院
📅 2026-03-27
本发明公开了应用于展馆展览的预警方法、系统及装置；属于展馆展览技术领域；对展馆的人流量进行监测预警时，先将监测时间与展馆内所有的人数进行联立获取流量值，基于流量值对展馆内的人流量进行整体分析判断是否存在拥挤情况，并根据分析的整体情况，通过将展物权重与展区区域内的人数进行联立获取流量系数，基于流量系数进一步确定不同区域内的人流量情况，实现了对展馆人流量的模块化监测，有效提高了人流量预警的准确性和全面性；本发明用于解决现有方案中展馆展览的整体预警效果不佳的技术问题。
📄 2022106590045
📂 G06V20_52
👤 南京幸云鹿商业科技有限公司
📅 2022-06-10
本发明公开了一种智能消防炮控制灭火方法及控制系统。基于可见光图片采集方位生成第一矩阵，利用深度学习目标检测定位算法判别其中可燃烧物区域及灭火剂种类，并生成第二矩阵；基于第二矩阵结合狄克斯特拉算法，获取消防炮遍历潜在火灾区域的最短路径；若发生火灾，消防炮按照最短路径进行旋转，并获取对应热红外图片，定位发生火灾的位置；结合匹配的灭火剂种类，利用深度强化学习控制消防炮调整方位执行灭火。本发明的有益效果为，在火灾未发生前生成遍历潜在火灾区域的最短路径，使得消防炮旋转变得高效；消防炮可根据可燃烧物种类选择对应的灭火剂灭火；深度强化学习结合热红外图像，使得灭火过程更加精细，避免了灭火剂对非燃烧区域的污染。
📄 2021111482633
📂 G06V20_52
👤 内江师范学院
📅 2021-09-29
本发明公开了一种高速公路小目标检测方法，包括：获取未标记数据集并对未标记数据集中的各输入图像进行数据增强处理，形成对应的重建图像 建立目标检测网络模型并对重建图像进行检测，获得对应的目标检测结果。该方法不同于传统的目标检测模型，对小像素目标的识别有较高的精度，尤其对高速公路的异常天气场景适应能力强，能够更加精准的检测高速公路上的异常物体，且使用掩蔽重建的数据增强方法来为小目标物体的检测获得更加精确的框，并针对小目标物体特征少，样本不平衡的特点，改进了损失函数，采用均衡焦点损失函数来缓解类别不平衡的问题，由此提高小目标检测的精度，更好的应用于高速公路。
📄 2023102695466
📂 G06V20_52
👤 浙江工业大学
📅 2023-03-20
本发明公开了一种基于超分辨率的高速公路行人检测方法，对数据集进行双三次下采样操作，获得对应的高分辨率图像，并从数据集提取模糊核和噪声，构造低分辨率图像。采用得到的高分辨率图像和低分辨率图像训练超分辨率生成对抗网络，得到超分辨率生成器。将待识别的低分辨率图像输入到训练好的超分辨率生成器中，然后采用特征点检测网络提取特征点，并计算总权重，如果计算得到的总权重大于设定的权重阈值，则判断为行人。本发明使用超分辨率算法来为小尺寸的行人补充细节信息，并利用人体特征点信息进一步筛选，提升了检测精度，减少了误报率，还能适应不同的应用场景。
📄 2022103757982
📂 G06V20_52
👤 浙江工业大学
📅 2022-04-11
一种基于改进PBAS算法与YOLOv5的校园异常行为检测方法，包括以下步骤：1)选用Yolov5网络进行模型训练：收集大量的数据样本，对样本进行标定，对不同参数设定下的模型进行对比选定最终训练参数和模型，为后续异常行为检测做准备；2)改进PBAS算法提取动态前景：利用改进的PBAS算法对视频运动区域完成动态前景提取，捕捉到有效的动态行为，过滤掉静态和动态背景，从而屏蔽光照和动态背景等环境因素对目标检测的干扰；3)Yolov5模型检测异常行为：将处理完成后视频帧作为YOLOv5模型的输入进行目标检测，从而确定学生是否存在危险行为。本发明检测结果精确，漏检和误检率相对较小，可以很好地完成校园异常行为的检测。
📄 2022102092021
📂 G06V20_52
👤 浙江工业大学
📅 2022-03-04
一种基于自监督掩码模型和跨模态码本的文本行人搜索方法，包括：先对输入的文本和图片进行遮盖，然后输入到特征提取主干网络中，得到视觉特征FV和文本特征FT，然后将视觉特征FV和文本特征FT输入到映射层，得到图片全局特征FV1和文本全局特征FT1，然后进行对齐。同时将视觉特征FV和文本特征FT输入到跨模态码本中，将视觉特征FV和文本特征FT用码本中与之最接近的特征进行替换，然后分别将替换后的特征输入到图片解码器和文本的分类网络中，最后将结果和原始的输入进行对比。本发明既能提升模型的特征学习的能力，又能提升模型对两个模态特征对齐的能力。
📄 2023100930673
📂 G06V20_52
👤 浙江工业大学
📅 2023-02-10
计数图辅助的跨模态人流监控方法，包括：步骤1，生成计数图，用基于深度强化学习的模型LibraNet，以VGG16卷积神经网络为前端，以深度强化学习网络为后端，输出计数图；步骤2，基于跨模态的网络模型进行人群计数，设计网络模型，以作为三模态的RGB、热成像图、计数图为输入，输出密度图，对密度图里的值进行求和，获得作为输入的RGB图像的总人数。本发明还包括计数图辅助的跨模态人流监控系统。本发明提供的模型能兼顾光照变化和尺度变化，生成更精确的密度图。
📄 202210348731X
📂 G06V20_52
👤 浙江工业大学
📅 2022-04-01
本发明属于AGV领域，具体涉及一种图像识别方法、AGV物料分拣方法及系统，包括：S1，对目标图像进行采集，形成自建数据集；S2，对图像进行分割，然后从中提取带有物料特征及托盘信息的数据集；S3，进行图像进行标注增强；S4，构建改进YOLO‑v5模型；S5，训练改进YOLO‑v5模型，得到最佳的训练模型；S6，将训练好的YOLO‑v5模型对物料进行分类识别，对托盘负载进行判断，输出物料的种类，以及托盘的负载情况。本发明采用MobileNet‑v3作为改进YOLO‑v5模型中的Backbone部分，更好地解决了原始YOLO‑v5模型中的Backbone结构参数量大，检测速度慢等问题。
📄 2022114913946
📂 G06V20_52
👤 浙江工业大学
📅 2022-11-25
一种基于多特征融合的大空间视频烟雾检测方法，包括如下步骤：步骤1：用大空间视频监控摄像头获取大空间视频图像并确定疑似烟雾区域；步骤2：疑似烟雾区域块分割处理；步骤3：使用离散小波变换、均匀局部二进制模式ULBP分析每个处理块并提取特征值，融合处理块特征向；步骤4：将通过离散小波变换计算出的高频及低频派生特征向量，即WH、WL和通过ULBP提取的特征向量U，融合为处理块的融合特征向量B＝{WH,WL,U}，将B输入Real AdaBoost分类器进行训练及分类，根据分类器返回值标记当前处理块是否包含烟雾；步骤5：根据疑似烟雾区面积变化、处理块分类结果判断当前图像帧是否包含烟雾。本发明误报率较低、漏报率较低。
📄 201810017115X
📂 G06V20_52
👤 浙江工业大学
📅 2018-01-09
一种高速服务区行人的检测方法，包括如下步骤：1)制作高速服务区密集行人数据集，并利用pycococreate工具包转化为COCO数据集，确定使用改进的FCOS算法进行检测。2)使用目标中心点到边界框四条边的距离将特征图分割为四个部分，并从中随机选取部分特征图，放大该特征切块区域，将其上采样至原特征图大小，之后再将另一部分特征区块以左上‑左下、左上‑右上等方式进行组合，最后把所有处理后的特征切块图像一起送入maxout单元，训练网络能够更好地兼顾局部信息和全局信息。3)对FCOS中采用的损失函数进行优化。本发明能够改进FCOS算法检测密集行人时效果不佳的问题，大幅提高了目标检测的准确率。
📄 2021103116635
📂 G06V20_52
👤 浙江工业大学
📅 2021-03-24
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