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公开(公告)号：CN112883936B
公开(公告)日：2025-02-25
申请号：CN202110378231.6
申请日：2021-04-08
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G06V20/40 , G06V20/56 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开一种对车辆违规行为的检测方法及其系统，其系统包括双目摄像头模块、中央处理器、GPS定位模块、舵机控制模块、云计算服务器和云管理平台。本发明利用主车和从车拍摄的视频信息形成的违规证据链，可以从各角度收集违规证件进行车辆重识别综合判断车辆是否违规，使得证据链更完整，并且证据更清晰，极大的降低了误检率；并且证据链通过车辆重识别算法对违规行为进行精确检测，硬件所搭载的算法为可以抵抗对抗性样本攻击的Yolo‑DAP算法，对抗性样本攻击中表现更加优良，检测更精确。
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公开(公告)号：CN115294334A
公开(公告)日：2022-11-04
申请号：CN202210932635.X
申请日：2022-08-04
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开一种基于表征特征的双边缘图像分割方法，先构建图像分割模型；再将训练图像送入所构建的图像分割模型中进行训练，得到训练好的图像分割模型；后将待分割图像送入训练好的图像分割模型中进行预测，完成待分割图像的图像分割。利用表征边缘信息对分割结果进行优化，直接从原图表征特征对推理结果进行优化，不使用任何特征提取模块，也不属于双分支网络，优化过程参数，能够无条件附加在任何场景分割网络中直接使用；损失函数着重解决边缘像素与非边缘像素数量严重不均衡的问题，改善基于边缘的分割网络效果，并且可以用于其他网络的边缘细节优化；边缘像素的dropout方法，解决物体边缘像素与物体内部像素数量不均衡，防止边缘优化过拟合。
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公开(公告)号：CN112883936A
公开(公告)日：2021-06-01
申请号：CN202110378231.6
申请日：2021-04-08
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开一种对车辆违规行为的检测方法及其系统，其系统包括双目摄像头模块、中央处理器、GPS定位模块、舵机控制模块、云计算服务器和云管理平台。本发明利用主车和从车拍摄的视频信息形成的违规证据链，可以从各角度收集违规证件进行车辆重识别综合判断车辆是否违规，使得证据链更完整，并且证据更清晰，极大的降低了误检率；并且证据链通过车辆重识别算法对违规行为进行精确检测，硬件所搭载的算法为可以抵抗对抗性样本攻击的Yolo‑DAP算法，对抗性样本攻击中表现更加优良，检测更精确。
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