公开(公告)号：CN118135251A

公开(公告)日：2024-06-04

申请号：CN202410269108.4

申请日：2024-03-11

Applicant: 暨南大学

Inventor： 刘晓翔 ,  李佳信 ,  张桦坚 ,  黄旻睿 ,  陈妙儿 ,  郑悦 ,  吴尚师 ,  张智尧

IPC: G06V10/60 ,  G06V10/25 ,  G06V10/44 ,  G06V10/56 ,  G06V10/774 ,  G06V10/30 ,  G06V10/80

Abstract: 本申请涉及基于3D‑LUT的目标检测方法、装置、电子装置、系统及存储介质，该方法包括：获取待检测的第一图像帧；利用已训备的第一3D‑LUT模型和预设的插值法，对第一图像帧进行亮度和对比度增强处理，得到增强图像帧，第一3D‑LUT模型是利用当前已生成的第二3D‑LUT模型，对配对的暗光样本图像和亮光样本图像进行图像增强校验，指导当前已生成的第二3D‑LUT模型进行迭代所训练的CNN；基于目标检测模型，在增强图像帧中进行目标检测，得到检测结果，目标检测模型是基于YOLOv8算法，根据通过第一3D‑LUT模型对预设的样本图像帧进行增强处理生成的第二图像帧和与第二图像帧对应的实测目标所训练的神经网络模型。通过本申请，解决了现有目标检测技术应对弱光复杂环境检测效果不佳的问题。

公开(公告)号：CN118714711A

公开(公告)日：2024-09-27

申请号：CN202410917900.6

申请日：2024-07-10

Applicant: 暨南大学

Inventor： 刘晓翔 ,  李佳信 ,  张桦坚 ,  詹东东 ,  李恒鑫 ,  黄旻睿 ,  陈妙儿

IPC: H05B47/165 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/082 ,  G06V20/40 ,  G06V10/25 ,  G06V10/82 ,  H05B47/125

Abstract: 本申请涉及基于改进的YOLOv7和量化加速的路灯控制方法、装置、系统及介质，该方法包括：接收在预设路灯开启时间内对目标区域进行监控所生成的目标视频图像；对目标视频图像进行预处理，利用已加速推理部属的目标识别引擎，在预处理后的目标视频图像中进行移动目标识别，得到识别结果，目标识别引擎是采用TensorRT对轻量化YOLOv7模型进行加速推理和量化处理生成的，轻量化YOLOv7模型是在对标准YOLOv7模型的深度乘数和宽度乘数进行调节后，对标准YOLOv7模型的Head网络中的目标网络层进行剪枝，以及利用ShuffleNet和MobileNetV2对标准YOLOv7模型的BackBone网络和Neck网络中的E‑ELAN进行替换所生成的；在识别结果中，检测目标标签，并根据检测结果，按预设的亮度控制策略，对位于目标区域内的预设路灯进行亮度控制。