公开(公告)号：CN115909070B

公开(公告)日：2023-10-17

申请号：CN202211492576.5

申请日：2022-11-25

Applicant: 南通大学

Inventor： 李跃华 ,  顾煜洋 ,  邹胡健 ,  朱泽同 ,  冯浩宸 ,  陈竹 ,  石顾鹏 ,  曹博文 ,  石子信 ,  陈阔

IPC: G06Q50/02 ,  G06V20/10 ,  G06V10/44 ,  G06V10/82 ,  G06N3/08 ,  G06N3/0464

Abstract: 本发明提供了一种基于改进yolov5网络的杂草检测方法，属于杂草检测技术领域。解决了杂草检测准确率低、识别速度低的问题。其技术方案为：包括以下步骤：S1、采集杂草图像，利用Make Sense工具构建杂草数据集；S2、对原始yolov5网络模型进行改进；S3、利用杂草数据集对改进的yolov5网络模型进行训练，得到杂草检测模型；S4、将待检测图像输入到步骤S3所得到的杂草检测模型中进行推理预测，获得杂草检测结果。本发明的有益效果为：本发明在yolov5网络的基础上进行优化，以GhostNet替换其主干特征提取网络，引入CBAM注意力机制，替换回归框损失为SIoU，提高了杂草检测的准确率、实时性。

公开(公告)号：CN116580352A

公开(公告)日：2023-08-11

申请号：CN202310445672.2

申请日：2023-04-24

Applicant: 南通大学

Inventor： 李跃华 ,  仲新 ,  王金凤 ,  曹睿吉 ,  冯浩宸 ,  季萱颐

IPC: G06V20/52 ,  G06V40/10 ,  G06V10/82 ,  G06V10/764 ,  G06V10/774 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/082

Abstract: 本发明提供了一种基于改进的yolov5的餐饮工作人员服饰识别方法，属于计算机视觉技术领域。解决了在有干扰因素的复杂背景下的餐饮工作人员服饰识别精度低的技术问题。其技术方案为：S1、样本数据采集；S2、构建改进型YOLOv5神经网络结构；S3、对改进YOLOv5算法进行训练；S4、模型剪枝；S5、现场采集待检测图像并进行图像预处理；S6、输出目标检测结果。本发明的有益效果为：实现餐饮工作人员服饰检测的智能化，减少人工监管所耗费的时间和精力。

公开(公告)号：CN117831005A

公开(公告)日：2024-04-05

申请号：CN202311418793.4

申请日：2023-10-30

Applicant: 南通大学

Inventor： 李跃华 ,  王金凤 ,  张月月 ,  吴赛林 ,  冯浩宸 ,  曹睿吉 ,  胡彬

IPC: G06V20/59 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06V10/40 ,  G06V10/766 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提供了一种基于改进的YOLOv5s的分心驾驶行为检测方法，属于计算机视觉技术领域。解决了驾驶行为中抽烟、喝水及接打电话行为检测精度低的技术问题。其技术方案为：包括以下步骤：S1：获取分心驾驶行为数据图片，得到对应的分心驾驶行为数据集，并将该数据集按照9：1的比例分为训练集和验证集；S2：构建分心驾驶行为检测模型；S3：使用分心驾驶行为数据集对改进后的YOLOv5s模型进行训练；S4：通过训练好的模型对分心驾驶行为进行检测。本发明的有益效果为：本发明增强对烟头等小目标物体的检测能力，以及模型的特征融合能力，提高模型的检测精度。

公开(公告)号：CN116721149A

公开(公告)日：2023-09-08

申请号：CN202310724496.6

申请日：2023-06-16

Applicant: 南通大学

Inventor： 顾煜洋 ,  吴赛林 ,  王金凤 ,  张月月 ,  冯浩宸 ,  李跃华 ,  胡彬

IPC: G06T7/70 ,  G06T7/80

Abstract: 本发明提供了一种基于双目视觉的杂草定位方法，属于计算机视觉技术领域。解决了农业领域中准确、高效的定位杂草的技术问题。其技术方案为：包括以下步骤：S1、双目相机标定，获取相机的详细参数；S2、双目相机立体校正；S3、立体匹配；S4、得出杂草中心点的三维坐标。本发明的有益效果为：本发明利用双目视觉技术构建杂草定位算法，实现杂草的精准定位，为激光除草机器人提供可以实际应用的精准除草方案。

公开(公告)号：CN116453043A

公开(公告)日：2023-07-18

申请号：CN202310244607.3

申请日：2023-03-14

Applicant: 南通大学

Inventor： 仲新 ,  曹睿吉 ,  张月月 ,  王金凤 ,  吴赛林 ,  冯浩宸 ,  李跃华 ,  胡彬

IPC: G06V20/52 ,  G06T7/00 ,  G06T7/194 ,  G06V20/40 ,  G06V10/774

Abstract: 本发明提供了一种基于背景建模和目标检测的厨房老鼠检测方法，属于计算机视觉技术领域。解决了存在有干扰因素的复杂背景下的老鼠检测精度低的问题。其技术方案为：包括以下步骤：S1、样本数据采集；S2、建立背景模型；S3、提取当前帧图像中所有的前景运动目标的目标框；S4、对目标框建立混合高斯分布模型；S5、老鼠检测；S6、输出目标检测结果。本发明的有益效果为：该方法得出一种老鼠检测的通用模型,可以适用在餐饮后厨、食品加工等多种场景下，实现老鼠检测的智能化，减少人工监管所耗费的时间和精力，一定程度上解决老鼠对食品及商品的危害。

公开(公告)号：CN115909070A

公开(公告)日：2023-04-04

申请号：CN202211492576.5

申请日：2022-11-25

Applicant: 南通大学

Inventor： 李跃华 ,  顾煜洋 ,  邹胡健 ,  朱泽同 ,  冯浩宸 ,  陈竹 ,  石顾鹏 ,  曹博文 ,  石子信 ,  陈阔

IPC: G06V20/10 ,  G06V10/44 ,  G06V10/82 ,  G06N3/08 ,  G06Q50/02 ,  G06N3/0464

Abstract: 本发明提供了一种基于改进yolov5网络的杂草检测方法，属于杂草检测技术领域。解决了杂草检测准确率低、识别速度低的问题。其技术方案为：包括以下步骤：S1、采集杂草图像，利用Make Sense工具构建杂草数据集；S2、对原始yolov5网络模型进行改进；S3、利用杂草数据集对改进的yolov5网络模型进行训练，得到杂草检测模型；S4、将待检测图像输入到步骤S3所得到的杂草检测模型中进行推理预测，获得杂草检测结果。本发明的有益效果为：本发明在yolov5网络的基础上进行优化，以GhostNet替换其主干特征提取网络，引入CBAM注意力机制，替换回归框损失为SIoU，提高了杂草检测的准确率、实时性。

公开(公告)号：CN115830635A

公开(公告)日：2023-03-21

申请号：CN202211583387.9

申请日：2022-12-09

Applicant: 南通大学

Inventor： 李跃华 ,  仲新 ,  邹胡健 ,  张月月 ,  冯浩宸

IPC: G06V40/10 ,  G06V20/40 ,  G06V20/52 ,  G06V10/774 ,  G06F3/01 ,  G06F16/951

Abstract: 本发明提供了一种基于关键点检测和目标识别的PVC手套识别方法，属于计算机视觉技术领域。解决了在有干扰因素的复杂背景下的PVC手套识别精度低的问题。其技术方案为：包括以下步骤：S1、样本数据采集及模型训练；S2、将从摄像头采集到的原始图像输入到训练之后的人体关键点检测模型中；S3、提出六点定位法；S4、识别PVC手套：S5、输出目标识别结果。本发明的有益效果为：本发明提供的PVC手套识别的通用模型，可以适用在餐饮后厨、食品加工等多种场景下，实现食品卫生监管的智能化，减少人工监管所耗费的时间和精力，有效避免食品卫生安全事件的发生。