公开(公告)号：CN119418284A

公开(公告)日：2025-02-11

申请号：CN202411435182.5

申请日：2024-10-15

Applicant: 中国地质大学(武汉)

Inventor： 林科 ,  夏雨晨 ,  文国军 ,  梅爽 ,  刁兆磊

IPC: G06V20/54 ,  G06V10/774 ,  G06V20/40 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464

Abstract: 本发明涉及人工智能领域，公开了一种船舶火灾检测方法、装置、设备及存储介质，该方法通过构建船舶火灾检测网络LFADF‑Net，将船舶火灾训练数据集输入所述船舶火灾检测LFADF‑Net网络；根据所述船舶火灾训练数据集，通过基于像素的损失函数对所述船舶火灾检测LFADF‑Net网络中的参数进行优化训练，得到训练好的LFADF‑Net船舶火灾检测网络模型；采集目标船舶的视频数据；通过所述训练好的LFADF‑Net船舶火灾检测网络模型对所述目标船舶的视频数据进行火灾特征提取和船舶火灾检测，获得船舶火灾检测结果，该LFADF‑Net船舶火灾检测网络模型的计算效率高，能够实时并准确的检测舰船整个阶段火灾。

公开(公告)号：CN119296059A

公开(公告)日：2025-01-10

申请号：CN202411285451.4

申请日：2024-09-13

Applicant: 中国地质大学(武汉)

Inventor： 骆熠 ,  文国军 ,  林科

IPC: G06V20/56 ,  G06V20/58 ,  G06V10/44 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464

Abstract: 本发明提供一种轻量化残差网络的路面类型识别方法及设备，涉及交通路面识别领域，包括：S1：通过基础的路面图像分类模型，构建轻量化残差网络；S2：获取路面分类图像集合，对路面分类图像集合进行预处理，获得训练图像集合；S3：通过训练图像集合对轻量化残差网络进行训练，获得训练好的轻量化残差网络；S4：通过训练好的轻量化残差网络对待识别路面图像进行识别，获得路面分类结果。本发明将残差模块Conv Block和识别模块Identity Block中的普通卷积层conv替换为深度可分离卷积层DWconv，获得轻量化的DSC‑Conv Block和DSC‑Identity，以构建轻量化残差网络，减少网络的参数量，提高路面的识别速度。