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公开(公告)号：CN119785003A
公开(公告)日：2025-04-08
申请号：CN202411844111.0
申请日：2024-12-15
Applicant: 山东捷讯通信技术有限公司
IPC: G06V10/25 , G06V10/44 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V20/17 , G06N3/0464
Abstract: 本发明提出一种基于改进YOLOv8的航拍图像排污口小目标检测方法及设备，该方法利用无人机航拍技术采集不同高度、角度、时间段及天气条件下的排污口图像，并通过多种数据增强技术(如多尺度训练、随机旋转、色彩增强等)提升训练数据的多样性和代表性。在改进的YOLOv8模型中，结合了STN和GhostModule，进一步提高了模型在复杂几何变化下的鲁棒性和推理速度。与传统目标检测方法相比，本发明的改进YOLOv8模型在小目标检测任务中具有更高的精度和召回率，尤其是在复杂背景下的鲁棒性和泛化能力得到了显著提升。该方法为无人机航拍图像中的排污口检测提供了一种高效且可靠的解决方案，能够显著提升水环境监测的智能化水平。
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公开(公告)号：CN114417937B
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202210091302.9
申请日：2022-01-26
Applicant: 山东捷讯通信技术有限公司
IPC: G06F18/10 , G06F18/213 , G06F18/214 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供一种基于深度学习的拉曼光谱去噪方法，解决现有技术中去噪的过程中容易丢失纯拉曼光谱信息，同时还依靠人为干预来设定输入参数。本发明提出一种基于深度学习的网络的拉曼光谱去噪方法，包括以下步骤：生成模型训练所需的拉曼光谱数据，分为训练集、验证集以及测试集；然后建立U‑Net拉曼光谱去噪模型，模型分为编码器网络、解码器网络两个模块，在编码器网络中使用一维卷积对拉曼光谱数据进行特征提取，在解码器网络中对提取的特征光谱进行重构并输出纯净光谱。本发明能够有效地对拉曼光谱进行噪音去除，较好的保留拉曼光谱信息，为进一步对拉曼光谱进行定性与定量提供精确可靠的信息。可广泛应用于光学领域技术领域。
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公开(公告)号：CN116611590B
公开(公告)日：2023-10-31
申请号：CN202310889151.6
申请日：2023-07-20
Applicant: 山东捷讯通信技术有限公司
Abstract: 本发明提供一种污水处理的排污口的位置分布优化方法及装置，在该方法中，通过将调节池分割为M个区域，并通过迭代的方式在每个区域内设置数目和位置都相对合理的排污口，使得污水在注入调节池后，能够快速地实现每个区域的污染浓度都达到均匀适中的水平，如大于该区域对应的第一污染浓度阈值，且小于该区域对应的第二污染浓度阈，也即实现污水在注入后能够在调节池内完成快速均匀分布，从而提高污水处理的效率。
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公开(公告)号：CN112287899A
公开(公告)日：2021-01-29
申请号：CN202011350152.6
申请日：2020-11-26
Applicant: 山东捷讯通信技术有限公司
Abstract: 本公开提出了基于YOLO V5的无人机航拍图像河流排污口检测方法及系统，包括：建立无人机航拍河流排污口图像数据集；对建立的数据集进行预处理，建立训练集和测试集；构建YOLO V5模型，使用测试集测试训练好的YOLO V5模型的性能，然后将模型用于无人机航拍排污口图像的识别。解决了传统的目标检测方法中，对无人机航拍图像排污口这类小目标的检测精度较低的问题。辅助人工检测航拍图像河流排污口，提高排污口的检测精度。
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公开(公告)号：CN116611590A
公开(公告)日：2023-08-18
申请号：CN202310889151.6
申请日：2023-07-20
Applicant: 山东捷讯通信技术有限公司
Abstract: 本发明提供一种污水处理的排污口的位置分布优化方法及装置，在该方法中，通过将调节池分割为M个区域，并通过迭代的方式在每个区域内设置数目和位置都相对合理的排污口，使得污水在注入调节池后，能够快速地实现每个区域的污染浓度都达到均匀适中的水平，如大于该区域对应的第一污染浓度阈值，且小于该区域对应的第二污染浓度阈，也即实现污水在注入后能够在调节池内完成快速均匀分布，从而提高污水处理的效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115393897A
公开(公告)日：2022-11-25
申请号：CN202211015618.6
申请日：2022-08-24
Applicant: 山东捷讯通信技术有限公司
Inventor： 谷永辉
Abstract: 本发明公开了一种模糊消除及微光补偿的城市综合管廊内动物检测方法，解决现有技术中城市综合管廊内部可能出现动物入侵，老鼠类啮齿动物啃食管廊内部电力、通信线路，造成线路短路，引起火灾、停电等事故，蛇等动物对管廊维护人员造成人身安全问题。本发明利用综合管廊内部布设的摄像头，提出一种应用于城市综合管廊的动物入侵检测与识别方法，包括：(1)综合管廊内部环境存在灯光分布不均且部分照明设备老化的问题，需利用深度学习模型增强图像亮度及清晰度；(2)在此基础上，利用深度学习模型实现动物检测，识别动物的类型；(3)通过摄像机地理信息及编号，记录摄像机中出现的动物，并在该区域段发出报警，可应用于图像目标检测领域。
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公开(公告)号：CN113221646A
公开(公告)日：2021-08-06
申请号：CN202110373441.6
申请日：2021-04-07
Applicant: 山东捷讯通信技术有限公司
Abstract: 本发明涉及一种基于Scaled‑YOLOv4的城市地下综合管廊异常物检测方法，包含以下几个步骤：使用地下管廊摄像头对异常物的图像进行采集；对获得的图像进行清洗、标注，建立地下综合管廊异常物图像训练集与测试集；使用Scaled‑YOLOv4对训练集数据训练，并在测试集进行测试，得到测试结果。由于数据集的异常物图像数据量较小，完成数据预处理后，使用训练集对Scaled‑YOLOv4模型进行训练，在测试集上对模型进行评估；然后将训练好的Scaled‑YOLOv4模型用于城市地下综合管廊异常物的检测。本发明对地下综合管廊中的异常物进行了准确的检测，实用性强，准确度高，同时保持速度和准确性，在速度与精度之间实现较好的平衡。可广泛应用于地下综合管廊异常物图像目标检测领域。
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公开(公告)号：CN112308040A
公开(公告)日：2021-02-02
申请号：CN202011344676.4
申请日：2020-11-26
Applicant: 山东捷讯通信技术有限公司
Abstract: 本公开提出了一种基于高清图像的河流排污口检测方法及系统，包括：构建模型，在该模型中，利用多尺度残差特征提取网络对图像特征进行抽取使浅层特征与深层特征进行融合并生成多个特征层，将多个特征层送入特征金字塔结构中继续进行特征提取；高清图像经过特征提取网络和特征金字塔结构提取后生成多个不同的输出层，并通过目标分类器和目标回归器进行检测排污口目标，并输出识别结果。针对小目标检测的YOLOV4模型解决在航拍图像河流排污口检测精度低问题；辅助人工检测航拍图像排污口，提高排污口检测精度。
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公开(公告)号：CN112287896A
公开(公告)日：2021-01-29
申请号：CN202011344704.2
申请日：2020-11-26
Applicant: 山东捷讯通信技术有限公司
Abstract: 本公开提供了一种基于深度学习的无人机航拍图像目标检测方法及系统，包括：获取多种类别的目标图像和无人机的拍摄图像；对目标图像进行预处理，并将预处理后的目标图像分为训练集和验证集；将训练集的目标图像输入到目标检测网络中进行训练，获得训练好的目标检测模型；将验证集的目标图像输入到训练好的目标检测模型中进行验证，获得多个类别检测目标识别模型；将无人机的拍摄图像输入多个类别检测目标识别模型，获得检测结果；通过对多种目标类别的特征识别，实现对多种类检测目标的识别与排查；解决了部分类别的检测目标数据量不足的问题。
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公开(公告)号：CN119723350A
公开(公告)日：2025-03-28
申请号：CN202411843591.9
申请日：2024-12-14
Applicant: 山东捷讯通信技术有限公司
IPC: G06V20/10 , G06V10/20 , G06V10/26 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种排污口的检测方法及装置，其中检测方法包括：获取包含排污口的图像数据集；对所述图像数据集进行预处理得到训练集；构建基于YOLOv9模型的目标检测网络；将所述训练集同时输入目标检测网络和所述PGI模块中，利用所述PGI模块辅助浅层网络的反向传播过程的梯度计算，从而完成目标检测网络的训练；去除完成训练的目标检测网络中的PGI模块，利用去除PGI模块后的目标检测网络对待检测数据进行检测；该方法有效解决了传统目标检测模型在小目标检测中的信息丢失问题，提高了检测精度，并且在推理阶段通过简化处理，实现了实时检测的需求，适用于复杂环境下的无人机排污口监测任务。
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