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公开(公告)号：CN117746278A
公开(公告)日：2024-03-22
申请号：CN202310361933.2
申请日：2023-04-06
Applicant: 苏州大学
IPC: G06V20/40 , G06V20/52 , G06V20/70 , G06T7/90 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/80
Abstract: 本发明涉及图像处理技术领域。具体涉及一种公交车车厢拥挤度分析方法和存储介质。该方法通过车载摄像头获得公交车车厢视频帧数据，将获得的视频帧数据进行检测并对比处理得到适应光照的视频帧，利用构建的轻量级行人目标检测模型对得到的适应光照的视频帧进行处理得到视频帧的检测框数据，选取目标帧并与其选取的相邻帧的检测框数据进行交并比处理得到预估乘客数，将得到的预估乘客数经过预设的误差补偿函数处理得到目标乘客数，将得到的目标乘客数与预估标准进行比较，实现车厢拥挤度估计。解决了现有技术中检测实施难度大、检测误差高、易受环境光照影响的问题。
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公开(公告)号：CN118865272A
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202410798886.2
申请日：2024-06-20
Applicant: 苏州大学
IPC: G06V20/54 , G06V10/25 , G06V10/44 , G06V10/42 , G06V10/766 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/80 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06N3/09 , G06T5/73 , G06T5/30
Abstract: 本发明涉及人工智能术领域，提供一种雾天环境下的交通目标检测方法及系统，检测步骤如下：获取雾图像；构建U型去雾网络，通过所述U型去雾网络预测所述雾图像的大气介质透射率；所述U型去雾网络包括Transformer模块，基于所述Transformer模块获取所述雾图像的全局特征信息预测所述雾图像的大气介质透射率；基于U型网络构建去雾模型，所述去雾模型求解出去雾图像；基于YOLOv8网络构建交通目标检测模型，通过所述交通目标检测模型检测所述去雾图像，获得所述雾图像中的目标信息；有效提升在雾天环境下的交通目标检测的去雾效果，提高交通道路目标检测的精度。
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公开(公告)号：CN117095337A
公开(公告)日：2023-11-21
申请号：CN202311247047.3
申请日：2023-09-26
Applicant: 清华大学苏州汽车研究院(相城) , 苏州大学
IPC: G06V20/40 , G06V10/74 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种目标检测方法、装置、电子设备及存储介质。该方法包括：获取待检测的目标视频流及预先构建的目标检测模型；将目标视频流输入至目标检测模型中，其中，目标检测模型中的第一骨干网络用于提取目标视频流中的大尺寸目标特征，第二骨干网络用于提取目标视频流中的小尺寸目标特征，轻量级特征金字塔网络用于将第二骨干网络提取的小尺寸目标特征进行插值后与第一骨干网络提取的大尺寸目标特征进行拼接，生成最终目标特征，检测结果预测模块用于基于最终目标特征进行目标检测；获取目标检测模型输出的目标检测结果。本发明实施例的技术方案，通过模型中的对轻量级特征金字塔网络进行改进，在保证准确率的基础上，提高了目标检测的效率。
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公开(公告)号：CN119888838A
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202411731264.4
申请日：2024-11-29
Applicant: 苏州大学
IPC: G06V40/20 , G06V20/40 , G06V20/54 , G06V10/762 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明提供一种基于地铁多场景下的行为识别与情绪分析方法及系统，涉及人工智能识别技术领域，该方法包括实时采集视频，检测并裁剪出每个人物的时序图像，利用预训练的个人行为识别模型进行行为分类。同时，提取身体关键点进行人群聚类与追踪，通过群体行为识别模型识别群体行为。此外，还提取面部关键点获取人脸图像，利用情绪识别模型分析情绪状态。该技术有效减少了背景冗余，提高了检测效率与准确性，为地铁场景下的行为识别与情绪分析提供了高效解决方案。
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