公开(公告)号：CN112087528B

公开(公告)日：2023-09-19

申请号：CN202011046080.6

申请日：2020-09-29

Applicant: 南昌工程学院

Inventor： 包学才 ,  康忠祥 ,  姚家伟 ,  叶辰 ,  邓承志 ,  聂菊根 ,  占礼彬

IPC: H04L67/12 ,  H04L67/025 ,  H04L67/06 ,  H04W4/38 ,  G01N21/85 ,  G01N21/88 ,  G06V20/52 ,  G06V20/40 ,  H04N5/76 ,  H04N7/18

Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的水环境智能监测系统及方法，包括水环境监测终端、边缘处理装置和云端管理平台；水环境监测终端包括微型中心处理器一以及与微型中心处理器一电性连接的水面监测摄像头、位置定位模块、无线射频Lora模块、无线多模通信模块一、太阳能电池组模块和数据存储模块一；边缘处理装置包括微型中心处理器二以及与微型中心处理器二电性连接的以太网模块、GPU处理器、无线多模通信模块二和数据存储模块二；云端管理平台包括水污染识别服务器以及与水污染识别服务器电性连接的Web服务器和数据库服务器；本发明能够实现水环境长期监测及污染图像取证，并对监测到的图像数据进行存储和预警。

公开(公告)号：CN112087528A

公开(公告)日：2020-12-15

申请号：CN202011046080.6

申请日：2020-09-29

Applicant: 南昌工程学院

Inventor： 包学才 ,  康忠祥 ,  姚家伟 ,  叶辰 ,  邓承志 ,  聂菊根 ,  占礼彬

IPC: H04L29/08 ,  H04W4/38 ,  G08C17/02 ,  G01N21/85 ,  G01N21/88 ,  G06K9/00 ,  H04N5/76 ,  H04N7/18

Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的水环境智能监测系统及方法，包括水环境监测终端、边缘处理装置和云端管理平台；水环境监测终端包括微型中心处理器一以及与微型中心处理器一电性连接的水面监测摄像头、位置定位模块、无线射频Lora模块、无线多模通信模块一、太阳能电池组模块和数据存储模块一；边缘处理装置包括微型中心处理器二以及与微型中心处理器二电性连接的以太网模块、GPU处理器、无线多模通信模块二和数据存储模块二；云端管理平台包括水污染识别服务器以及与水污染识别服务器电性连接的Web服务器和数据库服务器；本发明能够实现水环境长期监测及污染图像取证，并对监测到的图像数据进行存储和预警。

公开(公告)号：CN115052148B

公开(公告)日：2023-04-25

申请号：CN202210868534.0

申请日：2022-07-21

Applicant: 南昌工程学院

Inventor： 包学才 ,  叶辰 ,  何海清 ,  吴沂航 ,  聂菊根 ,  韩龙哲 ,  谭文群

IPC: H04N19/154 ,  H04N19/85 ,  H04N19/176 ,  H04N19/124

Abstract: 本发明涉及一种基于模型分割压缩自编码器的图像压缩算法包括：图像数据集的获取、数据集的预处理、构建MS‑CAE网络模型、MS‑CAE网络模型的训练。MS‑CAE网络模型包括：编码网络和解码网络；所述编码网络及其权值参数部署在边缘设备，用于对输入的像素块进行压缩；所述解码网络及其权值参数部署在云端设备，用于获取压缩后的像素块，对其进行升维，得到升维后的像素块；将所述升维后的像素块进行拼接，重构处完整的图像。本发明针对传感网络节点和云端的计算资源特眯，优化了图像压缩模型的模型复杂度和重构图像质量，获得了良好的效果。

公开(公告)号：CN115052148A

公开(公告)日：2022-09-13

申请号：CN202210868534.0

申请日：2022-07-21

Applicant: 南昌工程学院

Inventor： 包学才 ,  叶辰 ,  何海清 ,  吴沂航 ,  聂菊根 ,  韩龙哲 ,  谭文群

IPC: H04N19/154 ,  H04N19/85 ,  H04N19/176 ,  H04N19/124

Abstract: 本发明涉及一种基于模型分割压缩自编码器的图像压缩算法包括：图像数据集的获取、数据集的预处理、构建MS‑CAE网络模型、MS‑CAE网络模型的训练。MS‑CAE网络模型包括：编码网络和解码网络；所述编码网络及其权值参数部署在边缘设备，用于对输入的像素块进行压缩；所述解码网络及其权值参数部署在云端设备，用于获取压缩后的像素块，对其进行升维，得到升维后的像素块；将所述升维后的像素块进行拼接，重构处完整的图像。本发明针对传感网络节点和云端的计算资源特眯，优化了图像压缩模型的模型复杂度和重构图像质量，获得了良好的效果。

公开(公告)号：CN212231502U

公开(公告)日：2020-12-25

申请号：CN202022182271.7

申请日：2020-09-29

Applicant: 南昌工程学院

Inventor： 包学才 ,  康忠祥 ,  姚家伟 ,  叶辰 ,  邓承志 ,  聂菊根 ,  占礼彬

IPC: H04L29/08 ,  H04W4/38 ,  G08C17/02 ,  G01N21/85 ,  G01N21/88 ,  G06K9/00 ,  H04N5/76 ,  H04N7/18

Abstract: 本实用新型公开了一种基于深度学习的水环境智能监测系统，包括水环境监测终端、边缘处理装置和云端管理平台；水环境监测终端包括微型中心处理器一以及与微型中心处理器一电性连接的水面监测摄像头、位置定位模块、无线射频Lora模块、无线多模通信模块一、太阳能电池组模块和数据存储模块一；边缘处理装置包括微型中心处理器二以及与微型中心处理器二电性连接的以太网模块、GPU处理器、无线多模通信模块二和数据存储模块二；云端管理平台包括水污染识别服务器以及与水污染识别服务器电性连接的Web服务器和数据库服务器；本实用新型能够实现水环境长期监测及污染图像取证，并对监测到的图像数据进行存储和预警。(ESM)同样的发明创造已同日申请发明专利