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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119229141B
公开(公告)日：2025-03-04
申请号：CN202411722889.4
申请日：2024-11-28
Applicant: 内蒙古工业大学
IPC: G06V10/56 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种免疫层析试纸显色识别方法：收集一组生牛乳送检化验信息表图像，并截取每一送检化验信息表上的五种二联胶体金试纸作为待检数据集；将YOLOv8骨干网络的C2f模块替换为不规则特征提取模块，并在骨干网络的尾部添加位置信息注意模块，构建得到试纸显色识别模型；基于改进的WIoU损失函数和包含不同显色情况的自定义样本集训练所述试纸显色识别模型；将待检数据集输入已训练的试纸显色识别模型进行识别，得到多个预测框；通过比较多个预测框的相同纵坐标上像素值累加的投影大小，确定区域显色识别结果。本发明将目标检测技术应用于免疫层析试纸显色识别任务中，为批量免疫层析试纸显色识别提供新思路和解决方法。
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公开(公告)号：CN116503818A
公开(公告)日：2023-07-28
申请号：CN202310470574.4
申请日：2023-04-27
Applicant: 内蒙古工业大学
Abstract: 本发明公开了一种多车道车速检测方法及系统，属于车速计算技术领域，对高速公路视频进行混合高斯建模，获得无车辆的高速公路背景图，然后对车道线进行检测，利用车道线的边缘坐标与车道线距离进行坐标变换，获得距离准确的不同车道线的虚拟检测区域，从已知的车辆轨迹中将车辆质心为基准，计算车辆通过检测区域的速度。通过对车道线的端点坐标进行坐标变换，针对高速公路中的多个车道进行检测区域的划分，利用视频帧率计算车辆通过检测区域的平均速度，解决了现有高速公路场景下车道线的位置信息不能对高速公路两侧车道进行测速区域的设定以致车速检测精度降低的技术问题。
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公开(公告)号：CN119229141A
公开(公告)日：2024-12-31
申请号：CN202411722889.4
申请日：2024-11-28
Applicant: 内蒙古工业大学
IPC: G06V10/56 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种免疫层析试纸显色识别方法：收集一组生牛乳送检化验信息表图像，并截取每一送检化验信息表上的五种二联胶体金试纸作为待检数据集；将YOLOv8骨干网络的C2f模块替换为不规则特征提取模块，并在骨干网络的尾部添加位置信息注意模块，构建得到试纸显色识别模型；基于改进的WIoU损失函数和包含不同显色情况的自定义样本集训练所述试纸显色识别模型；将待检数据集输入已训练的试纸显色识别模型进行识别，得到多个预测框；通过比较多个预测框的相同纵坐标上像素值累加的投影大小，确定区域显色识别结果。本发明将目标检测技术应用于免疫层析试纸显色识别任务中，为批量免疫层析试纸显色识别提供新思路和解决方法。
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公开(公告)号：CN116543336B
公开(公告)日：2024-11-22
申请号：CN202310515109.8
申请日：2023-05-09
Applicant: 内蒙古工业大学
IPC: G06V20/40 , G06V10/82 , G06V10/80 , G06V10/764 , G06N3/0464 , G06N3/0442
Abstract: 本发明公开了基于尺度变化的车辆行为识别方法及系统，涉及车辆行为识别技术领域。包括：获取视频帧图像序列；通过特征提取骨干网络提取视频帧图像序列的高级语义特征，得到特征向量；对特征向量使用不同尺寸的卷积核进行尺度变化的特征处理得到不同大小的多个特征图；不同大小的多个特征图通过多个双层LSTM进行时序建模；对建模后的特征向量进行概率计算，得到行为类别。本发明将ResNet输出的特征向量作为尺度变化特征构建单元的输入，经过多层次多尺寸感受野卷积特征重构处理，增加模型对车辆尺度变化特征的适应能力，在车辆识别任务中，缓解了车辆尺度变换导致识别精度下降的问题。
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公开(公告)号：CN116543336A
公开(公告)日：2023-08-04
申请号：CN202310515109.8
申请日：2023-05-09
Applicant: 内蒙古工业大学
IPC: G06V20/40 , G06V10/82 , G06V10/80 , G06V10/764 , G06N3/0464 , G06N3/0442
Abstract: 本发明公开了基于尺度变化的车辆行为识别方法及系统，涉及车辆行为识别技术领域。包括：获取视频帧图像序列；通过特征提取骨干网络提取视频帧图像序列的高级语义特征，得到特征向量；对特征向量使用不同尺寸的卷积核进行尺度变化的特征处理得到不同大小的多个特征图；不同大小的多个特征图通过多个双层LSTM进行时序建模；对建模后的特征向量进行概率计算，得到行为类别。本发明将ResNet输出的特征向量作为尺度变化特征构建单元的输入，经过多层次多尺寸感受野卷积特征重构处理，增加模型对车辆尺度变化特征的适应能力，在车辆识别任务中，缓解了车辆尺度变换导致识别精度下降的问题。
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