-
公开(公告)号:CN109784476B
公开(公告)日:2022-08-16
申请号:CN201910029814.0
申请日:2019-01-12
Applicant: 福州大学
IPC: G06N3/04 , G06V10/764 , G06K9/62
Abstract: 本发明涉及一种改进DSOD网络的方法,首先对输入图像进行预处理,将预处理后的图像输入到DSOD特征提取子网络中,在特征提取子网络的第二个转接层后加入RFB_a网络模块,经过RFB_a网络中不同采样步长的Atrous卷积提取具有不同感受野的特征,在特征提取子网络后加入采样步长为6的Atrous卷积层,将Atrous卷积层产生的特征输入到多尺度预测层中,将多尺度预测层输入到损失函数中,在损失函数中加入IOG惩罚项,防止在预测密集的同类型目标时出现同类预测框重叠。同时,在训练阶段采用预热策略设置学习率,通过设置合适的批样本大小,降低了训练网络的硬件设备要求。本发明相对于原DSOD算法具有更高的检测精度,提高了对小目标的检测能力,同时降低了训练网络的硬件设备要求。
-
公开(公告)号:CN107134028A
公开(公告)日:2017-09-05
申请号:CN201710277084.7
申请日:2017-04-25
Applicant: 福州大学
IPC: G07C9/00
Abstract: 本发明涉及一种基于手机短消息控制的动态智能门禁系统,包括STM32控制器、键盘输入模块、RC522射频采集模块、温度采集模块、LCD显示模块、GSM短信模块、继电器模块。用户可以通过手机短信的形式向系统发送不同指令,实现短信开锁、验证码开锁、时效码开锁、按键休眠/解除休眠、读卡器休眠/解除休眠功能,增加了门禁开锁形式的多样化,更进一步满足用户在不同环境不同场合的不同需求。
-
公开(公告)号:CN109784476A
公开(公告)日:2019-05-21
申请号:CN201910029814.0
申请日:2019-01-12
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明涉及一种改进DSOD网络的方法,首先对输入图像进行预处理,将预处理后的图像输入到DSOD特征提取子网络中,在特征提取子网络的第二个转接层后加入RFB_a网络模块,经过RFB_a网络中不同采样步长的Atrous卷积提取具有不同感受野的特征,在特征提取子网络后加入采样步长为6的Atrous卷积层,将Atrous卷积层产生的特征输入到多尺度预测层中,将多尺度预测层输入到损失函数中,在损失函数中加入IOG惩罚项,防止在预测密集的同类型目标时出现同类预测框重叠。同时,在训练阶段采用预热策略设置学习率,通过设置合适的批样本大小,降低了训练网络的硬件设备要求。本发明相对于原DSOD算法具有更高的检测精度,提高了对小目标的检测能力,同时降低了训练网络的硬件设备要求。
-
公开(公告)号:CN109003029A
公开(公告)日:2018-12-14
申请号:CN201810799888.8
申请日:2018-07-20
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明涉及一种基于深度学习的智能仓库巡检方法及系统,利用智能小车进行仓库巡检,利用多线程技术采集图像数据,将采集的数据通过http协议发送到服务器;服务器通过多线程和共享内存进行实时接收图像数据;将接收到的图像通过基于深度学习的SSD目标检测算法对标有化学用品信息的二维码进行识别;并计算得到二维码中心偏离图片中心的角度,将角度信息传输给智能小车;小车得到此角度数据之后,调整轮子的转向,不断向二维码靠近,通过连续的读每一帧并修正,使小车能够不断的靠近二维码,并读取二维码的内容信息,将二维码的内容信息发送到数据库;数据库根据接收到的数据,归纳出仓库中危险化学品的种类和数量。本发明利用图像方式对仓库进行管理,相比于RFID技术成本较低。
-
-
-