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公开(公告)号:CN114267082A
公开(公告)日:2022-04-01
申请号:CN202111088471.9
申请日:2021-09-16
Abstract: 本发明公开了一种基于深度理解的桥侧坠落行为识别方法,利用一直监测大桥的摄像头捕捉到人员从桥侧坠落的信号并发出报警信号,使坠落者能够得到及时救援。系统在江面大桥上的摄像机中嵌入计算机视觉算法,其中包括人员翻越栏杆行为监测模块、人员坠落监测模块、坠落水花监测模块、人员漂浮检测以及救援区域预测模块。本系统通过前三个模块的交叉验证来判定是否有人翻越跨江大桥栏杆以及从桥侧坠落,若检测到,可及时进行报警并呼叫救援,防止错过最佳救援时间;利用后两个模块来预测落水者大致所在的位置并通知救援队,为救援工作创造便利。
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公开(公告)号:CN113719975B
公开(公告)日:2023-04-07
申请号:CN202110885733.8
申请日:2021-08-03
Applicant: 南京邮电大学
IPC: F24F11/63 , G06V20/40 , G06V10/82 , G01J5/00 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了室内空气调节技术领域的一种人体热舒适实时感知和室内环境智能调控方法及系统,人体热舒适实时感知方法,包括:采集人体体表温度、包含人体行为的视频流;对包含人体行为的视频流进行预处理,得到时间序列图像;将时间序列图像输入改进的Gate‑Shift(门控移位)模型中,输出人体行为类别;将人体行为类别与人体体表温度进行归一化处理,得到人体行为类别与人体体表温度两者的占比,用于判断人体热舒适度,具有人体热舒适识别准确率高、鲁棒性好等特点。
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公开(公告)号:CN115331258A
公开(公告)日:2022-11-11
申请号:CN202210967239.0
申请日:2022-08-12
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了目标检测技术领域的一种工业级应用的危险禁区人员检测系统及方法,包括:获取判定区域的可见光图像、红外图像与温度反馈数据;对可见光图像和红外图像通过深度学习网络进行特征提取;对特征提取后的可见光图像通过可见光人员识别算法处理后,将可见光人员识别结果导入可见光人员识别模块进行人员判定;对特征提取后的红外图像通过红外人员识别算法处理后,利用温度模块对温度反馈数据进行处理,再将红外人员识别结果与测温结果导入红外人员识别模块进行人员判定。本发明大大提高了危险区域人员检测的准确性与可靠性,提高程序对人的整体或者躯干的检出能力,防止程序发生漏检与误检。
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公开(公告)号:CN115464640A
公开(公告)日:2022-12-13
申请号:CN202211059408.7
申请日:2022-08-31
Applicant: 南京邮电大学
IPC: B25J9/16 , B25J15/08 , B25J19/02 , G06V20/00 , G06V10/26 , G06V10/44 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/00
Abstract: 本发明公开了机械臂控制技术领域的一种面向SFX微流自动化制备的器皿抓取方法,包括:接收语音信号后进行预处理;解析预处理后的语音信号,确定所指的目标试剂信息;根据目标试剂信息进行相机重定位,得到目标试剂的三维坐标;通过粒子群优化深度神经网络对机械臂的角度进行矫正;根据目标试剂的三维坐标,利用训练好的深度卷积神经网络模型控制机械臂循环抓取操作将化学试剂区的SFX反应所需目标试剂的器皿抓取至微流实验平台。本发明设计合理且成本低,克服了现有技术的诸多不足,具有良好的鲁棒性。
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公开(公告)号:CN113719975A
公开(公告)日:2021-11-30
申请号:CN202110885733.8
申请日:2021-08-03
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了室内空气调节技术领域的一种人体热舒适实时感知和室内环境智能调控方法及系统,人体热舒适实时感知方法,包括:采集人体体表温度、包含人体行为的视频流;对包含人体行为的视频流进行预处理,得到时间序列图像;将时间序列图像输入改进的Gate‑Shift(门控移位)模型中,输出人体行为类别;将人体行为类别与人体体表温度进行归一化处理,得到人体行为类别与人体体表温度两者的占比,用于判断人体热舒适度,具有人体热舒适识别准确率高、鲁棒性好等特点。
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公开(公告)号:CN114267082B
公开(公告)日:2023-08-11
申请号:CN202111088471.9
申请日:2021-09-16
Abstract: 本发明公开了一种基于深度理解的桥侧坠落行为识别方法,利用一直监测大桥的摄像头捕捉到人员从桥侧坠落的信号并发出报警信号,使坠落者能够得到及时救援。系统在江面大桥上的摄像机中嵌入计算机视觉算法,其中包括人员翻越栏杆行为监测模块、人员坠落监测模块、坠落水花监测模块、人员漂浮检测以及救援区域预测模块。本系统通过前三个模块的交叉验证来判定是否有人翻越跨江大桥栏杆以及从桥侧坠落,若检测到,可及时进行报警并呼叫救援,防止错过最佳救援时间;利用后两个模块来预测落水者大致所在的位置并通知救援队,为救援工作创造便利。
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