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公开(公告)号：CN113688724B
公开(公告)日：2023-03-24
申请号：CN202110971708.1
申请日：2021-08-24
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G06V20/52 , G06V40/20 , G06V10/82 , G06T7/80 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G08B21/08 , H04N23/50 , H04N7/18
Abstract: 本发明公开一种基于双目视觉的泳池溺水监测方法，包括以下步骤：在游泳池上方间隔一定距离安装多台双目摄像头设备，由上往下拍摄，并把图像实时传输给计算机；根据实时图像，利用目标检测算法检测出水面上的人头图像；计算出目标人头图像所有点位的三维坐标，并进行头部最高点的标注，判定人头呼吸部位是否处于水下；使用目标跟踪程序算法，对目标进行跟踪；实时对跟踪目标的三维坐标进行存储分析，计算人头呼吸部位在水下的持续时间，根据人头呼吸部位在水下的单次持续时间和单位时间内在水下时间总和做出危险评估，如超过危险阈值，发出溺水警报。本发明能有效的实时检测游泳者是否处于溺水状态，用以提示安全人员施救。
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公开(公告)号：CN115641605A
公开(公告)日：2023-01-24
申请号：CN202210840985.3
申请日：2022-07-18
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G06V40/10 , G06V10/62 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/0442
Abstract: 本发明公开了一种基于十字卷积模块的行人重识别办法，包括以下操作步骤：设计十字卷积核：十字卷积核的参数与普通卷积核无太大差别，即输入通道数、输出通道数、步长与卷积核大小；卷积核为十字型，采取遍历对象为每一个像素，且当前访问对象为卷积核的中心，采用处于中心对称的两个点进行权值共享的方法，十字型卷积网络设计：重识别网络依托于Resnet50的架构。本发明所述的一种基于十字卷积模块的行人重识别办法，该模块的可扩展性良好，可用于任意的网络结构，十字卷积的卷积前后特征的长宽并没有发生变化，可以直接做skip connection，该模块可以直接等效于BiLSTM2D模块，直接嵌入到Sequencer的网络中，以弥补BiLSTM2D只能做串行计算以及是递归计算的不足。
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公开(公告)号：CN114757810A
公开(公告)日：2022-07-15
申请号：CN202210409565.X
申请日：2022-04-19
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明涉及网络安全态势要素提取技术领域，具体涉及一种无监督暗水印生成系统及方法，包括二维码生成器、编码器、解码器、损失函数计算模块和数据增强器，二维码生成器将字符串转换成二维码图像；编码器将原始图像与二维码图像堆叠后输出编码图像；解码器将编码图像解码，得到解码图像；损失函数计算模块计算原始图像与编码图像之间的差距和编码图像与解码图像之间的差距，得到第一差距值和第二差距值；数据增强器基于第一差距值和第二差距值对编码器和解码器的数据增强方式进行优化，解决了现有的生成暗水印方法的工作量较大，浪费人力成本的问题。
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公开(公告)号：CN113688724A
公开(公告)日：2021-11-23
申请号：CN202110971708.1
申请日：2021-08-24
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开一种基于双目视觉的泳池溺水监测方法，包括以下步骤：在游泳池上方间隔一定距离安装多台双目摄像头设备，由上往下拍摄，并把图像实时传输给计算机；根据实时图像，利用目标检测算法检测出水面上的人头图像；计算出目标人头图像所有点位的三维坐标，并进行头部最高点的标注，判定人头呼吸部位是否处于水下；使用目标跟踪程序算法，对目标进行跟踪；实时对跟踪目标的三维坐标进行存储分析，计算人头呼吸部位在水下的持续时间，根据人头呼吸部位在水下的单次持续时间和单位时间内在水下时间总和做出危险评估，如超过危险阈值，发出溺水警报。本发明能有效的实时检测游泳者是否处于溺水状态，用以提示安全人员施救。
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