公开(公告)号：CN115082872A

公开(公告)日：2022-09-20

申请号：CN202210963229.X

申请日：2022-08-11

Applicant: 江西省水利科学院 ,  南昌工程学院

Inventor： 许小华 ,  包学才 ,  王海菁 ,  陈豹 ,  张秀平

IPC: G06V20/54 ,  G06V10/82 ,  G06V10/80 ,  G06V10/764 ,  G06V10/762 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种面向边缘计算的河面采砂船及过往船只识别方法，该方法提出使用K‑means聚类算法生成河面船只数据集的先验框，并改进YOLOv4‑tiny主干网络，将基本卷积层激活函数改为SiLU激活函数，形成新的主干特征提取网络，并输出两种不同尺度的特征图；在加强特征融合网络中加入SE注意力机制模块，并在FPN层后面加入自上而下的连接，形成PANet网络结构。本发明通过在其原来的基本卷积块中加入SiLU激活函数对主干网络进行调整，有利于训练模型更好的收敛；整个模型可用于对复杂场景下河面过往不同类型船只识别任务的优化，识别精度优于传统模型。

公开(公告)号：CN115082872B

公开(公告)日：2023-01-17

申请号：CN202210963229.X

申请日：2022-08-11

Applicant: 江西省水利科学院 ,  南昌工程学院

Inventor： 许小华 ,  包学才 ,  王海菁 ,  陈豹 ,  张秀平

IPC: G06V20/54 ,  G06V10/82 ,  G06V10/80 ,  G06V10/764 ,  G06V10/762 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种面向边缘计算的河面采砂船及过往船只识别方法，该方法提出使用K‑means聚类算法生成河面船只数据集的先验框，并改进YOLOv4‑tiny主干网络，将基本卷积层激活函数改为SiLU激活函数，形成新的主干特征提取网络，并输出两种不同尺度的特征图；在加强特征融合网络中加入SE注意力机制模块，并在FPN层后面加入自上而下的连接，形成PANet网络结构。本发明通过在其原来的基本卷积块中加入SiLU激活函数对主干网络进行调整，有利于训练模型更好的收敛；整个模型可用于对复杂场景下河面过往不同类型船只识别任务的优化，识别精度优于传统模型。

公开(公告)号：CN115297305A

公开(公告)日：2022-11-04

申请号：CN202211223920.0

申请日：2022-10-09

Applicant: 南昌工程学院

Inventor： 包学才 ,  占礼彬 ,  潘帅 ,  陈豹 ,  何海清 ,  吴沂航 ,  聂菊根 ,  韩龙哲 ,  李艳

IPC: H04N7/18 ,  H04L65/61 ,  H04L67/56 ,  G08B31/00 ,  G06V10/82 ,  G06V20/40 ,  G06V20/52

Abstract: 本发明涉及一种基于边缘计算的多视频流安全风险预警系统及方法，涉及边缘端多视频流安全风险目标识别预警技术领域，系统包括边缘计算设备、供电模块、显示屏、监测管理平台、流媒体监控服务器、图像存储服务器和第二通信模块；根据多个摄像头监控的视频信息，推理出摄像头监控的区域是否出现不安全的行为，并进行截图，同时判断是否收到推流指令，由第二通信模块通知监管人员并将截图和视频发送至监测管理平台；服务器安全风险监管平台接收边缘监测终端的识别异常的影音信息，将图像和推流视频分别转存至图像存储服务器和流媒体监控服务器。本发明实现施工场所中不规范行为的精准监测，并对出现的不规范行为实现截图或视频取证和预警功能。