-
公开(公告)号：CN119847220A
公开(公告)日：2025-04-18
申请号：CN202510041748.4
申请日：2025-01-10
Applicant: 南通大学
Abstract: 本发明公开了基于改进蜣螂算法的模糊神经网络PID液位控制方法，属于自动控制技术领域。解决常见混沌映射遍历性不足的技术问题。其技术方案为：包括以下步骤：S1、臭氧溶解罐液位控制系统数学模型建立；S2、改进蜣螂算法设计；S3、模糊神经网络PID控制器设计；S4、臭氧溶解罐液位控制系统仿真实验与性能验证。本发明的有益效果是：本发明在蜣螂算法中采用结合ICMIC混沌映射和反向学习的种群初始化策略，显著提高了初始解的均匀性和全局遍历能力；ICMIC映射具有无限折叠混沌特性，能够解决常见混沌映射遍历性不足的问题，同时反向学习策略进一步扩展了搜索空间，使种群分布更加多样化。
-
公开(公告)号：CN117423062B
公开(公告)日：2024-07-19
申请号：CN202311509438.8
申请日：2023-11-13
Applicant: 南通大学
IPC: G06V20/52 , G06V20/40 , G06V10/80 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06V40/10
Abstract: 本发明提供了一种基于改进的YOLOv5的建筑工地安全帽检测方法，属于计算机视觉目标检测技术领域。解决了目前检测精度低、小目标误检漏检、遮挡目标检测难度较大的技术问题。其技术方案为：包括以下步骤：S1、样本数据采集；S2、在Neck网络中使用AFPN结构代替FPN结构；S3、采用Slide Loss替换BCE‑loss；S4、边界框回归损失函数替换；S5、得到工人是否佩戴安全帽的结果。本发明的有益效果为：通过改进YOLOv5网络结构，分配更多的注意力给难样本，提取更多目标的特征信息，优化回归损失函数来提升检测精度和速度，减少建筑工地危险事故的发生。
-
公开(公告)号：CN118351485A
公开(公告)日：2024-07-16
申请号：CN202410496281.8
申请日：2024-04-24
Applicant: 南通大学
IPC: G06V20/52 , G06V10/82 , G06V10/774 , G06V20/70 , G06V10/80 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/08 , G06N5/022
Abstract: 本发明提供了一种基于改进yolov7的建筑施工电梯的违规搭载检测方法，属于深度学习技术领域。解决了目前施工电梯违规搭载检测准确率低、模型较大的技术问题。其技术方案为：S1、采集建筑电梯场景下的施工工人乘坐图片；S2、对原始yolov7网络模型进行改进；S3、利用数据集对改进的yolov7网络模型进行训练得到检测模型；S4、利用刚刚训练得到的教师网络提供的知识对学生网络进行训练；S5、训练后，使用测试数据评估学生网络的准确性；S6、验证检测准确率和速率。本发明的有益效果为：本发明的识别方法对该模型进行知识蒸馏，使其最终能更好的运行在性能有限的设备上。
-
公开(公告)号：CN115880676A
公开(公告)日：2023-03-31
申请号：CN202211649911.8
申请日：2022-12-21
Applicant: 南通大学
Abstract: 本发明提供了一种基于深度学习的自助售货机商品识别方法，属于目标识别技术领域。解决了现有的自助售货机结构复杂、故障率高、商品种类受限制和成本高的问题。其技术方案为：包括以下步骤：S1、采集真实场景下物品数据形成商品检测数据集，并对训练集图片中的商品进行标注；S2、基于yolov5和BFCNN搭建网络框架；S3、根据搭建好的yolov5和BFCNN网络框架分别训练商品数据集；S4、使用训练好的网络验证识别商品，得到识别结果。本发明的有益效果为：本发明减小了自助售货机的占地面积以及成本，消除了售货机的商品种类限制，提高了检测速率和精度。
-
-
-
Search Results
14
records
(took 0.022 seconds)
