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公开(公告)号：CN107509231A
公开(公告)日：2017-12-22
申请号：CN201710858399.0
申请日：2017-09-21
Applicant: 南昌工程学院
CPC classification number: H04W40/08 , H04Q2209/886 , H04W40/248 , H04W84/18
Abstract: 本发明公开一种能量获取型无线传感网络最大化监测频率方法，包括以下步骤：设立虚拟源节点，并建立虚拟源节点与被监测目标节点的连接关系，根据指数加权移动平均预测监测节点获取的能量，设定基于能量获取的监测网络节点间链路权重；监测网络拓扑分解，采用节点分裂操作进行拓扑分解，建立分解后的监测网络；根据分解后的监测网络，依次计算虚拟源节点到接收节点的最大能量流路径并对每条路径进行反向操作，减去路径上节点的监测所需能量值；更新监测网络链路权重；重复以上计算直至不存在最大能量流为止；统计最大能量路径数即为目标监测频率。本发明提高了网络监测频率和能量利用率性能，不仅实现监测频率的最大化，而且有效提高监测网络的吞吐量。
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公开(公告)号：CN117315446A
公开(公告)日：2023-12-29
申请号：CN202311604737.X
申请日：2023-11-29
Applicant: 江西省水利科学院(江西省大坝安全管理中心、江西省水资源管理中心) , 南昌工程学院
IPC: G06V10/82 , G06V10/762 , G06V10/80 , G06T5/00 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/08 , G06V20/70 , G06V10/40 , G06V10/26
Abstract: 本发明公开了一种面向复杂环境下水库溢洪道异常智能识别方法，该方法面向存在雨雾复杂环境下的溢洪道堵塞物识别检测，具体步骤如下：首先，对待检测的水库溢洪道堵塞物图像，采用雨雾干扰去除算法进行去噪处理，得到输出雨雾去除后的水库溢洪道堵塞物图像；然后，将雨雾去除后的图像输入到溢洪道区域分割模型，识别并截取分割后的溢洪道区域图像；最后，将截取的溢洪道区域图像输送至溢洪道堵塞物识别模型，检测识别出溢洪道中的堵塞物；本发明结合图像处理技术和计算机视觉技术，既能解决传统图像识别时受雨雾干扰的问题，又能对溢洪道存在的堵塞物进行精准识别。
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公开(公告)号：CN116704357A
公开(公告)日：2023-09-05
申请号：CN202310995426.4
申请日：2023-08-09
Applicant: 江西省水利科学院(江西省大坝安全管理中心、江西省水资源管理中心) , 南昌工程学院
IPC: G06V20/10 , G06V10/20 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06N3/092
Abstract: 本发明公开了基于YOLOv7的堤坝边坡滑坡智能识别与预警方法，包括以下步骤：收集堤坝边坡滑坡危害的图像数据，标注筛选后的图像数据；对图像数据进行预处理和对数据集进行划分，训练集送入到网络模型进行训练；验证集验证训练的结果且更新网络模型的权重文件，得到堤坝边坡滑坡检测模型的最优权重文件；对测试集进行高分辨率处理，之后对网络模型进行测试，评估性能。本发明的有益效果是：提升对堤坝边坡滑坡识别的精度，提高堤坝边坡滑坡识别与预警的自动化水平，可以自动识别和定位堤坝边坡滑坡出现的塌方、滑坡的危险情况，实现对堤坝边坡滑坡的实时监测和预警，提高水库边坡滑坡的安全性和稳定性。
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公开(公告)号：CN116229381B
公开(公告)日：2023-07-07
申请号：CN202310525507.8
申请日：2023-05-11
Applicant: 南昌工程学院
Inventor： 包学才
IPC: G06V20/52 , G06V10/25 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06V10/764 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种河湖采砂船船脸识别方法，针对采砂船个体识别的任务，将RetinaFace基本卷积层中的激活函数改为GELU激活函数，形成改进的主干特征提取网络，有利于训练模型更好的收敛，在主干网络三个不同大小的输出有效特征层后引入ECA注意力机制模块，并将DAMO‑YOLO网络模型的Efficient‑RepGFPN网络来作为特征融合网络，在不增加更多计算量的同时，提升模型的精度；此外，利用MAE‑NAS技术搜索出合适的网络结构作为的FaceNet主干网络，将GAM注意力机制引入FaceNet网络中，强化整个模型可用于对河湖过往采砂船船脸个体识别任务的优化。
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公开(公告)号：CN115052148B
公开(公告)日：2023-04-25
申请号：CN202210868534.0
申请日：2022-07-21
Applicant: 南昌工程学院
IPC: H04N19/154 , H04N19/85 , H04N19/176 , H04N19/124
Abstract: 本发明涉及一种基于模型分割压缩自编码器的图像压缩算法包括：图像数据集的获取、数据集的预处理、构建MS‑CAE网络模型、MS‑CAE网络模型的训练。MS‑CAE网络模型包括：编码网络和解码网络；所述编码网络及其权值参数部署在边缘设备，用于对输入的像素块进行压缩；所述解码网络及其权值参数部署在云端设备，用于获取压缩后的像素块，对其进行升维，得到升维后的像素块；将所述升维后的像素块进行拼接，重构处完整的图像。本发明针对传感网络节点和云端的计算资源特眯，优化了图像压缩模型的模型复杂度和重构图像质量，获得了良好的效果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115327059A
公开(公告)日：2022-11-11
申请号：CN202210956602.9
申请日：2022-08-10
Applicant: 南昌工程学院
Abstract: 本发明涉及一种LORAWAN水质自适应监测系统及方法，所述系统包括：水质采集终端、LORAWAN管理服务器和监测云服务管理平台；水质采集终端是由太阳能进行供电的；水质采集终端、LORAWAN管理服务器和监测云服务管理平台通过LORAWAN协议无线相互连接；水质采集终端用于采集待测区域的水质信息、定位信息和获取的太阳能能量信息，并对水质信息、定位信息和获取的太阳能能量信息进行打包，得到上传数据包；LORAWAN管理服务器用于接收上传数据包，并进行上报和解析处理，得到关键数据；监测云服务管理平台用于根据内置的LSTM的能量预测模型利用关键数据进行预测，得到能量预测值，并根据能量预测值对水质采集终端的监测频率进行控制。本发明解决偏远水域水质监测存在设备供电能量匮乏和移动信号覆盖不足等问题。
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公开(公告)号：CN115052148A
公开(公告)日：2022-09-13
申请号：CN202210868534.0
申请日：2022-07-21
Applicant: 南昌工程学院
IPC: H04N19/154 , H04N19/85 , H04N19/176 , H04N19/124
Abstract: 本发明涉及一种基于模型分割压缩自编码器的图像压缩算法包括：图像数据集的获取、数据集的预处理、构建MS‑CAE网络模型、MS‑CAE网络模型的训练。MS‑CAE网络模型包括：编码网络和解码网络；所述编码网络及其权值参数部署在边缘设备，用于对输入的像素块进行压缩；所述解码网络及其权值参数部署在云端设备，用于获取压缩后的像素块，对其进行升维，得到升维后的像素块；将所述升维后的像素块进行拼接，重构处完整的图像。本发明针对传感网络节点和云端的计算资源特眯，优化了图像压缩模型的模型复杂度和重构图像质量，获得了良好的效果。
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公开(公告)号：CN114235082B
公开(公告)日：2022-09-13
申请号：CN202111569983.7
申请日：2021-12-21
Abstract: 本发明公开了一种基于采砂量监测系统的智能计量方法，系统包括采砂量监测终端、采砂量计量管理装置；其方法是利用光电传感器、振动传感器、超声波传感器三种传感器的监测信息融合处理，根据振动传感器和光电传感器综合判定采砂船工作状态，融合光电传感器和超声波传感器的信息，利用信息处理方法计算采砂量，并实时发送采砂量信息至采砂量管理装置；采砂量管理装置接收采砂量信息，在采砂量计量管理装置利用深度神经网络算法进行采砂量校正，然后在网站上过采预警显示并存入数据库服务器。本发明实现采砂船采砂的实时动态精准计量，并实时传输采砂量计量信息并能对超采行为实现定位和图像信息取证和预警等功能。
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公开(公告)号：CN115035354A
公开(公告)日：2022-09-09
申请号：CN202210964547.8
申请日：2022-08-12
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06V20/10
Abstract: 本发明公开了一种基于改进YOLOX的水库水面漂浮物目标检测方法，其方法为：图像数据集收集和预处理操作；改进YOLOX算法模型，提出一种改进特征融合模块，增强输出特征信息的丰富度，提升大目标和小目标水库漂浮物的精度；判断是否要调整学习率以降低训练损失值，提升检测精度：若是，则在训练过程中手动更改超参数的取值并继续训练；否则，保持按原超参数训练；完成训练，获取最优权重：最后水库水面漂浮物图片检测识别。本发明的有益效果是：采用改进YOLOX算法模型进行目标检测，训练参数量适中，检测精度更好，实现了水库水面漂浮物的自动化高精度检测和识别。
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公开(公告)号：CN113405536A
公开(公告)日：2021-09-17
申请号：CN202110681099.6
申请日：2021-06-18
Applicant: 南昌工程学院
Abstract: 本发明公开了一种水利湖泊远程遥感监控系统，包括壳体、风速检测仪、监控摄像头、水质检测头、信号发射器；所述壳体的顶部与风速检测仪的底部固定连接，所述壳体的内侧壁与水质检测头的端部固定连接，本发明通过外界风力的吹动带动转轴的转动，进而使得第一锥齿轮带动第二锥齿轮的转动，使得转杆带动转盘转动，转盘的转动将会使得固定块带动传动盘转动，使得传动盘带动传动杆转动，进而使得连接盘转动，实现了监控摄像头的全方位监控，提高了监控摄像头的监控范围，为水质检测提供了动力，节约了资源，保证了监控的质量，实现了对水面环境的良好监控，和水量的良好监控，便于人员及时作出应对，减小了经济的损失，节约了资源。
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