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公开(公告)号：CN109977812B
公开(公告)日：2023-02-24
申请号：CN201910185300.4
申请日：2019-03-12
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06V20/56 , G06V20/40 , G06V10/44 , G06V10/774 , G06V10/764
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的车载视频目标检测方法，利用改进的Faster R‑CNN算法实现复杂交通环境中的目标检测，提供行车安全辅助功能。现有的目标跟踪算法存在严重的小目标漏检问题，本发明通过增加一个深度信息通道，将其与原有的彩色图像通道并联，并在通道维度上进行融合，在融合后的特征图像上进行候选框提取和目标检测，提高小目标的检测率，另外在训练中添加对难样本的训练，提高算法整体的目标识别率。本发明能够充分考虑Faster R‑CNN算法存在的小目标漏检问题，通过深度图像特征融合和难样本挖掘方法，提高复杂交通场景中车辆识别的准确率。
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公开(公告)号：CN108933991B
公开(公告)日：2020-12-25
申请号：CN201810673835.1
申请日：2018-06-27
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于蓝牙iBeacon的超市导购方法及系统，包括移动终端、服务器、数据库以及安置在超市内的多个iBeacon模块；移动终端采集用户根据商品信息表建立的购物清单；根据购物清单和用户移动终端的位置信息规划购物路线；iBeacon模块向移动终端发送报文信息，报文信息包括位置信息；服务器计算移动终端的位置信息并返回结果；数据库存储商品信息表、各类别商品区域内iBeacon模块的位置信息以及移动终端与各iBeacon模块连接的信号信息。本发明通过移动终端设备获知资讯、规划最优路线，可节省大量时间，提高购物效率。将iBeacon作为室内定位技术的支撑，可节约成本、提高定位精度。
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公开(公告)号：CN109977812A
公开(公告)日：2019-07-05
申请号：CN201910185300.4
申请日：2019-03-12
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的车载视频目标检测方法，利用改进的Faster R‑CNN算法实现复杂交通环境中的目标检测，提供行车安全辅助功能。现有的目标跟踪算法存在严重的小目标漏检问题，本发明通过增加一个深度信息通道，将其与原有的彩色图像通道并联，并在通道维度上进行融合，在融合后的特征图像上进行候选框提取和目标检测，提高小目标的检测率，另外在训练中添加对难样本的训练，提高算法整体的目标识别率。本发明能够充分考虑Faster R‑CNN算法存在的小目标漏检问题，通过深度图像特征融合和难样本挖掘方法，提高复杂交通场景中车辆识别的准确率。
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公开(公告)号：CN108933991A
公开(公告)日：2018-12-04
申请号：CN201810673835.1
申请日：2018-06-27
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于蓝牙iBeacon的超市导购方法及系统，包括移动终端、服务器、数据库以及安置在超市内的多个iBeacon模块；移动终端采集用户根据商品信息表建立的购物清单；根据购物清单和用户移动终端的位置信息规划购物路线；iBeacon模块向移动终端发送报文信息，报文信息包括位置信息；服务器计算移动终端的位置信息并返回结果；数据库存储商品信息表、各类别商品区域内iBeacon模块的位置信息以及移动终端与各iBeacon模块连接的信号信息。本发明通过移动终端设备获知资讯、规划最优路线，可节省大量时间，提高购物效率。将iBeacon作为室内定位技术的支撑，可节约成本、提高定位精度。
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