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公开(公告)号：CN115935327A
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202310029055.4
申请日：2023-01-09
Applicant: 南京华苏科技有限公司
Abstract: 本发明公开了基于容器化技术对机器视觉算法的封装和授权方法，步骤为：S1数据输入：在数据输入层输入数据，并在算法模块中的配置文件的调用，并进行文件的加密；S2封装：通过配置文件解析工具来识别算法配置文件、下载依赖包，通过封装工具形成Docker镜像包；向服务器返回Docker镜像包，封装包被存储到容器中；S3授权：Docker镜像包识别当前设备信息，获得设备MAC地址和授权的起止时间；执行Docker镜像包的命令后，授权运行程序识别设备MAC地址和系统时间，设备内部根据判定条件判断是否需要重新授权，若满足判定条件，则运行算法代码，若不满足判定条件，则重新授权，直至满足判定条件，从而完成授权。
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公开(公告)号：CN115497056B
公开(公告)日：2023-03-24
申请号：CN202211462573.7
申请日：2022-11-21
Applicant: 南京华苏科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的区域内遗失物品检测方法，具体包括以下步骤：S1：在选定的区域内，采用深度学习目标检测算法模型检测人员和异物，持续判断是否有人员进入，锁定人员ID；同时进行异物的检测，如没有出现异物，则持续做异物检测的判断；S2：检测出现异物之后，锁定异物ID，将异物ID与所述步骤S1中的人员ID进行关联匹配，动态匹配距离最近的异物和人员，得到具有异物关联属性的人员ID；S3：判断该具有异物关联属性的人员ID是否离开选定的区域，若检测到具有异物关联属性的人员ID离开了选定的区域，再判断与其关联的异物是否还在选定的区域内，若在，则判断该异物是遗失物，输出告警结果，完成遗失物检测。
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公开(公告)号：CN115550838A
公开(公告)日：2022-12-30
申请号：CN202211191453.8
申请日：2022-09-28
Applicant: 南京华苏科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于RSSI的无线传感网络定位方法，包括以下步骤：S1：初始化无线传感器网络及各个参数，采用RSSI测距方法获取网络节点之间的距离测量值，并设定适应度函数；S2：根据未知节点的位置获得花授粉算法中每个花粉个体的适应度函数值；S3：采用花授粉算法作为求解方法，并设置花授粉算法所需的参数，更新个体的位置和速度并更新相应的适应度值，找寻花粉最优个体及最优适应度函数值；S4：选择全局极值，再判断是否达到结束条件，若满足则终止循环，并输出结果；若不满足则返回步骤S3并循环步骤S3～S4，直至达到最大迭代次数或适应度值满足条件，则终止循环并输出结果，从而获得未知节点的位置信息。
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公开(公告)号：CN119360086A
公开(公告)日：2025-01-24
申请号：CN202411369254.0
申请日：2024-09-29
Applicant: 南京华苏科技有限公司 , 淮阴工学院
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06V20/17 , G06V20/52
Abstract: 本发明公开了一种基于YOLOv8和SAM的无人机消防通道占用的检测方法，步骤为：S1准备数据集：制作待检测数据集，作为输入检测图像；同时制作模型训练数据集；S2训练YOLOv8‑P2模型：采用模型训练数据集进行模型训练得到改进的YOLOv8‑P2模型；S3消防通道和车辆检测：运用改进的YOLOv8‑P2模型中的改进的YOLOv8‑P2目标检测算法，对待检测图像P进行检测分析，识别出图像中所包含的所有车辆及消防通道；S4上报信息。该方法能够显著提升无人机视角下对小目标车辆和消防通道的检测速度和准确率，利用SAM精确分割不规则形状的消防通道区域，从而计算车辆区域与消防通道区域的IOU。
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公开(公告)号：CN116055495A
公开(公告)日：2023-05-02
申请号：CN202310030449.1
申请日：2023-01-10
Applicant: 南京华苏科技有限公司
IPC: H04L67/1001 , H04L67/10 , H04L41/14
Abstract: 本发明公开了一种基于综合信任的边缘计算资源协同的方法，步骤为：S1：生成选定区域，并在云端为选定区域部署边缘服务器；S2：边缘设备采集数据，并将数据上传至云端；S3：云端部署的边缘服务器采用基于综合信任的边缘计算资源协同系统分析数据，获得综合信任值，生成控制决策。通过建立边缘计算的信用保障体系，考察系统的信息状态和对应用所产生的需求的影响，从而建立对系统的信用预期的基础构想，通过控制变量达到协调边缘计算单元的活动，实现服务目标；通过构建基于综合信任的边缘计算资源协同系统对边缘设备采集的数据进行分析，从而给出控制决策，协调资源。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115665207A
公开(公告)日：2023-01-31
申请号：CN202211331419.6
申请日：2022-10-28
Applicant: 南京华苏科技有限公司
IPC: H04L67/12 , H04L47/125 , H04L45/74 , H04L47/80
Abstract: 本发明公开了一种提升软件定义物联网中的数据传输速度的方法，步骤为：S1：分析基于软件定义物联网中的多个感知事件下的多点对点的路由问题，获得感知事件再次发生的概率、重叠持续时间和重叠率；S2：建立多个感知事件网络的模型；S3：初始化信息素表和路由表，再根据更新规则更新路由表，转发数据。该方法基于蚁群算法依据选取数据转发路径的概率大小，将被转发数据按概率分布到各个路径上，实现数据流被合理均衡地分配到可行的多路径上；且能够对数据流的转发路径进行动态调整，使网络中数据传输达到负载均衡，避免数据传输拥塞，使得数据流能高效地传输到服务器端，从而提升软件定义物联网中的数据传输的速度。
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公开(公告)号：CN115294175A
公开(公告)日：2022-11-04
申请号：CN202211104135.3
申请日：2022-09-09
Applicant: 南京华苏科技有限公司
IPC: G06T7/246 , G06T7/269 , G06T7/44 , G06T7/73 , G06T7/90 , G06V10/764 , G06V10/774
Abstract: 本发明公开了一种基于KCF算法的工业运载车跟踪方法，具体包括以下步骤：S1：采集图像信息，输入视频帧，通过目标检测器判断检测的区域的目标；S2：判断输入视频是否为第一帧，若为第一帧，则初始化KCF跟踪器，获得检测的区域中目标的初始位置；S3：将初始位置区域的图像作为训练的正样本，训练目标检测器；初始化目标检测器模型，基于上一帧判断出下一帧中目标的位置，并完成位置更新；S4：在完成了位置更新后，重复步骤S3的训练过程，并更新目标检测器模型，再用更新后的目标检测器确定下一帧目标的位置，直至跟踪结束。通过对KCF算法的改进，大大减少了运算量，提高了运算速度。
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公开(公告)号：CN119942488A
公开(公告)日：2025-05-06
申请号：CN202510093818.0
申请日：2025-01-21
Applicant: 南京华苏科技有限公司
IPC: G06V20/56 , G06V20/40 , G06V10/764 , G06T5/50
Abstract: 本发明公开了一种基于计算机视觉对道路病害的漏检、重复检测的解决方法，步骤为：S1视频采集拉流：对图像采集装置进行视频流实时拉流，对于拉流后的视频流实时抽帧；S2动态抽帧：基于AI道路识别终端的不同行驶速度，对视频流进行动态抽帧，获得病害图像；S3缓存：以滑动窗口方式缓存所有动态抽帧得到的病害图像；S4病害点去重：将所述步骤S3中得到的病害图像中描述的同一个病害点的记录多个状态的病害图像放入缓冲区里，并基于该病害特征进行判断是否为同一个病害，若是同一病害，则去掉重复的图像保留一张图像。该方法解决道路病害检测漏检、重复检测的技术问题，保证从巡检盒子上传到平台的病害图像无遗漏且无重复检测，保证唯一性。
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公开(公告)号：CN119671959A
公开(公告)日：2025-03-21
申请号：CN202411723792.5
申请日：2024-11-28
Applicant: 南京华苏科技有限公司 , 淮阴工学院
IPC: G06T7/00 , G06T7/10 , G06V10/774 , G06V10/764
Abstract: 本发明公开了一种基于改进YOLOv10和SETR的铁轨缺陷检测的分割方法，步骤为：S1：收集图像数据，对图像数据进行增强处理，并进行分割处理，制作数据集；S2：搭建并训练改进的YOLOV10算法模型；S3：使用改进的YOLOV10模型权重对待检测图像数据进行检测，判断是否存在缺陷，若检测出缺陷，则将缺陷的检测框信息进行保存，并输出目标检测框和置信度；S4：将检测框信息作为提示信息传入SETR模型，采用SETR模型对目标进行分割，得到分割结果，输出掩码图。采用改进YOLOv10算法和SETR算法对铁轨缺陷进行检测，既保持了计算复杂度高效检测速度，还提升了检测精度，提高了模型的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN119418395A
公开(公告)日：2025-02-11
申请号：CN202411451226.3
申请日：2024-10-17
Applicant: 南京华苏科技有限公司 , 金陵科技学院
IPC: G06V40/20 , G06V10/44 , G06V10/82 , G06V10/764 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于YOLOv5s和ResNet‑50改进的摔倒行为检测方法，步骤为：S1：收集人体数据集，经过识别处理后构成摔倒数据集，并划分摔倒数据集，再进行标注摔倒属性；S2：搭建ResNet‑50模型，训练摔倒数据集，并提取特征，输出摔倒行为检测模型；S3：采用多帧逻辑判断策略通过训练完成的ResNet‑50摔倒行为检测模型对测试集进行摔倒行为检测，根据特征变化判断是否摔倒，输出测试集图片的摔倒属性结果并按不同摔倒属性分类。该方法具有高准确性，抗干扰能力强，且具备较强的环境适应性，能够在不同光照、背景及姿态变化的条件下，准确识别摔倒行为。
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