一种安全监控方法、装置、设备和存储介质

    公开(公告)号:CN113408435B

    公开(公告)日:2023-12-05

    申请号:CN202110694168.7

    申请日:2021-06-22

    Applicant: 华侨大学

    Abstract: 本发明实施例提供一种安全监控方法、装置、设备和存储介质方法,涉及智能监控技术领域。其中,这种安全监控方法包含:S1、接收目标区域的不同角度的多个监控视频。S2、根据多个监控视频,分别获取目标区域中的各个人物的图像序列。S3、根据图像序列,获取各个人物的身体姿态、面部表情序列和手势序列,并进行回归分析,以获得各个人物的安全系数。S4、根据各个安全系数,生成相应的安全报警等级。本发明能够通过多个角度的监控视频准确的判断目标区域内的警情,然后自动生成相应等级的警报,不需要安排人员实时盯着监控,大大节省了安防人员的数量,具有很好的实际意义。

    一种锂电池检测装置
    2.
    发明公开

    公开(公告)号:CN112113518A

    公开(公告)日:2020-12-22

    申请号:CN202011195963.3

    申请日:2020-10-30

    Applicant: 华侨大学

    Abstract: 本发明提供了一种锂电池检测装置,包括置物平台、第一纵向滑槽、第二纵向滑槽、第一横向滑槽及第二横向滑槽;所述第一纵向滑槽及第二纵向滑槽分别设置于所述置物平台的两侧;所述第一横向滑槽连接所述第一纵向滑槽并沿所述第一纵向滑槽的长度方向纵向移动,所述第二横向滑槽连接所述第二纵向滑槽并沿所述第二纵向滑槽的长度方向纵向移动;所述第一横向滑槽上连接有探头发送装置,所述探头发送装置沿所述第一横向滑槽的长度方向横向移动;所述第二横向滑槽上连接有探头接收装置,所述探头接收装置沿所述第二横向滑槽的长度方向横向移动。应用本技术方案可实现实时测出锂电池在早期的异常变化参数,实现早期预警。

    一种锂电池检测装置
    3.
    发明授权

    公开(公告)号:CN112113518B

    公开(公告)日:2024-06-07

    申请号:CN202011195963.3

    申请日:2020-10-30

    Applicant: 华侨大学

    Abstract: 本发明提供了一种锂电池检测装置,包括置物平台、第一纵向滑槽、第二纵向滑槽、第一横向滑槽及第二横向滑槽;所述第一纵向滑槽及第二纵向滑槽分别设置于所述置物平台的两侧;所述第一横向滑槽连接所述第一纵向滑槽并沿所述第一纵向滑槽的长度方向纵向移动,所述第二横向滑槽连接所述第二纵向滑槽并沿所述第二纵向滑槽的长度方向纵向移动;所述第一横向滑槽上连接有探头发送装置,所述探头发送装置沿所述第一横向滑槽的长度方向横向移动;所述第二横向滑槽上连接有探头接收装置,所述探头接收装置沿所述第二横向滑槽的长度方向横向移动。应用本技术方案可实现实时测出锂电池在早期的异常变化参数,实现早期预警。

    一种智能监控的手势识别方法、装置、设备和存储介质

    公开(公告)号:CN113408433B

    公开(公告)日:2023-12-05

    申请号:CN202110694158.3

    申请日:2021-06-22

    Applicant: 华侨大学

    Abstract: 本发明实施例提供一种智能监控的手势识别方法、装置、设备和存储介质,涉及智能监控技术领域。其中,这种手势识别方法包括S3C0、获取图像序列。其中,图像序列包含有目标人物。S3C1、基于终端轻量化神经网络模型,构建物体检测模型。S3C2、通过物体检测模型,提取图像序列中的手部图像,并根据图像序列的时间生成手部图像序列。S3C3、根据手部图像序列,通过图像分类模型进行分类,以获得手势序列。本发明通过物体检测模型,从图像序列中提取手部的图像,然后再用图像分类模型识别手部的动作,大大提高了手势识别的效率,具有很好的实际意义。

    一种智能监控的手势识别方法、装置、设备和存储介质

    公开(公告)号:CN113408433A

    公开(公告)日:2021-09-17

    申请号:CN202110694158.3

    申请日:2021-06-22

    Applicant: 华侨大学

    Abstract: 本发明实施例提供一种智能监控的手势识别方法、装置、设备和存储介质,涉及智能监控技术领域。其中,这种手势识别方法包括S3C0、获取图像序列。其中,图像序列包含有目标人物。S3C1、基于终端轻量化神经网络模型,构建物体检测模型。S3C2、通过物体检测模型,提取图像序列中的手部图像,并根据图像序列的时间生成手部图像序列。S3C3、根据手部图像序列,通过图像分类模型进行分类,以获得手势序列。本发明通过物体检测模型,从图像序列中提取手部的图像,然后再用图像分类模型识别手部的动作,大大提高了手势识别的效率,具有很好的实际意义。

    一种安全监控方法、装置、设备和存储介质

    公开(公告)号:CN113408435A

    公开(公告)日:2021-09-17

    申请号:CN202110694168.7

    申请日:2021-06-22

    Applicant: 华侨大学

    Abstract: 本发明实施例提供一种安全监控方法、装置、设备和存储介质方法,涉及智能监控技术领域。其中,这种安全监控方法包含:S1、接收目标区域的不同角度的多个监控视频。S2、根据多个监控视频,分别获取目标区域中的各个人物的图像序列。S3、根据图像序列,获取各个人物的身体姿态、面部表情序列和手势序列,并进行回归分析,以获得各个人物的安全系数。S4、根据各个安全系数,生成相应的安全报警等级。本发明能够通过多个角度的监控视频准确的判断目标区域内的警情,然后自动生成相应等级的警报,不需要安排人员实时盯着监控,大大节省了安防人员的数量,具有很好的实际意义。

    一种锂电池热失控监测预警系统及方法

    公开(公告)号:CN112037479A

    公开(公告)日:2020-12-04

    申请号:CN202011025015.5

    申请日:2020-09-25

    Applicant: 华侨大学

    Abstract: 本发明公开了一种锂电池热失控监测预警系统及方法,包括:外壳、箱体式锂电池、超声波探伤仪、超声波探头、机械丝杆传动箱、机械摇杆臂、连接件、曲柄和枷锁;所述箱体式锂电池设置所述外壳内部;所述超声波探伤仪设置在所述外壳外壁;所述机械丝杆传动箱设置在所述外壳内壁;所述机械丝杆传动箱控制所述连接件移动,所述连接件带动所述曲柄和机械摇杆臂移动,所述机械摇杆臂带动所述超声波探头在所述箱体式锂电池的一面移动;所述超声波探伤仪输出的信号传输线依次通过所述机械丝杆传动箱、连接件、曲柄和机械摇杆臂与所述超声波探头相连接。本发明能够及时检测到有损锂电池正常使用的形变,实现早期预警。

    一种锂电池热失控监测预警系统

    公开(公告)号:CN112037479B

    公开(公告)日:2024-07-02

    申请号:CN202011025015.5

    申请日:2020-09-25

    Applicant: 华侨大学

    Abstract: 本发明公开了一种锂电池热失控监测预警系统,包括:外壳、箱体式锂电池、超声波探伤仪、超声波探头、机械丝杆传动箱、机械摇杆臂、连接件、曲柄和枷锁;所述箱体式锂电池设置所述外壳内部;所述超声波探伤仪设置在所述外壳外壁;所述机械丝杆传动箱设置在所述外壳内壁;所述机械丝杆传动箱控制所述连接件移动,所述连接件带动所述曲柄和机械摇杆臂移动,所述机械摇杆臂带动所述超声波探头在所述箱体式锂电池的一面移动;所述超声波探伤仪输出的信号传输线依次通过所述机械丝杆传动箱、连接件、曲柄和机械摇杆臂与所述超声波探头相连接。本发明能够及时检测到有损锂电池正常使用的形变,实现早期预警。

    一种智能监控的表情识别方法、装置、设备和存储介质

    公开(公告)号:CN113408434B

    公开(公告)日:2023-12-05

    申请号:CN202110694160.0

    申请日:2021-06-22

    Applicant: 华侨大学

    Abstract: 本发明实施例提供一种智能监控的表情识别方法、装置、设备和存储介质,涉及智能监控技术领域。其中,这种表情识别方法包括S3B0、获取图像序列。其中,图像序列包含有目标人物。S3B1、通过人脸检测模型,获得图像序列中的人脸区域。S3B2、通过表情识别模型,获得人脸区域中的表情信息。S3B3、根据图像序列的时间顺序和表情信息,生成初始表情序列。S3B4、根据初始表情序列,通过预测模型进行校正,以获得面部表情序列。本实施例通过人脸检测模块提取人脸图像,然后再进行表情识别,大大提高了识别效率,并缺在识别之后,通过预测模型对识别结果进行校正,大大提高了识别的正确率。

    一种智能监控的表情识别方法、装置、设备和存储介质

    公开(公告)号:CN113408434A

    公开(公告)日:2021-09-17

    申请号:CN202110694160.0

    申请日:2021-06-22

    Applicant: 华侨大学

    Abstract: 本发明实施例提供一种智能监控的表情识别方法、装置、设备和存储介质,涉及智能监控技术领域。其中,这种表情识别方法包括S3B0、获取图像序列。其中,图像序列包含有目标人物。S3B1、通过人脸检测模型,获得图像序列中的人脸区域。S3B2、通过表情识别模型,获得人脸区域中的表情信息。S3B3、根据图像序列的时间顺序和表情信息,生成初始表情序列。S3B4、根据初始表情序列,通过预测模型进行校正,以获得面部表情序列。本实施例通过人脸检测模块提取人脸图像,然后再进行表情识别,大大提高了识别效率,并缺在识别之后,通过预测模型对识别结果进行校正,大大提高了识别的正确率。

Patent Agency Ranking