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公开(公告)号：CN115439835B
公开(公告)日：2024-07-23
申请号：CN202211258003.6
申请日：2022-10-13
Applicant: 中国矿业大学
Abstract: 本发明公开了一种改进YOLO‑PAI的实时接打电话行为检测方法，步骤如下：从视频监控平台截取照片制作数据集，添加手和手机两个标签类别，手的标注辅助判断人是否存在接打电话行为；搭建新型卷积神经网络，对于主干网络CSPDarknet53进行剪枝，在保证精度的同时减少参数量。利用使用k‑means聚类算法获得的9个锚点解决小型目标检测问题，更好的检测手机特征信息。增加第四个尺度的特征映射分支，扩大检测范围；部署嵌入式设备，使用TensorRT深度学习推理框架。通过提出的SRblock_body结构，提取图像特征，构建更深层次网络改善网络结构，提高分类和检测效果，在保证检测精度的同时减少模型大小和参数量，更好的移植到嵌入式设备中。
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公开(公告)号：CN116311161A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310214913.2
申请日：2023-03-08
Applicant: 中国矿业大学
Abstract: 本发明提供一种联合多任务模型的路面抛洒物检测方法，包括：步骤一：获取路面视频数据；步骤二：将视频帧输入多任务联合模型中得到路面掩码信息、干扰物掩码信息和位置信息；步骤三：对路面掩码信息进行解码，得到第一图像，对视频帧进行灰度处理，得到第二图像；步骤四：根据第一、第二图像提取抛洒物疑似区域；步骤五：从抛洒物疑似区域的连通域中确定最终抛洒物区域。本发明能够从复杂状态的路面上更加准确地提取路面抛洒物，将目标检测任务和语义分割任务联合训练为多任务联合模型，减小检测模型的体积和复杂度，更加合理地利用路面上各种干扰物类别的特征，优化后处理流程，最终准确识别抛洒物，不限抛洒物类别、形状、样式和尺寸等特征。
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公开(公告)号：CN115512324B
公开(公告)日：2024-07-12
申请号：CN202211253152.3
申请日：2022-10-13
Applicant: 中国矿业大学
IPC: G06V20/56 , G06V10/82 , G06V20/70 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开一种基于边缘对称填充和大感受野的路面病害检测方法，包括：数据集准备，结合道路环境重新标注公共数据集，并添加灌缝和井盖两个辅助类别；神经网络搭建，用大核深度可分离卷积配合重参数化搭建具有更大有效感受野和更多形状偏置的骨干网络RepLKDarkNet，用空间可分离深度卷积以及改进的对称填充策略搭建对位置信息保留更多的加强特征提取网络XSepPAFPN，用目标跟踪模块优化重识别问题；嵌入式部署，将模型转化为TensorRT模型。本发明基于大感受野特征以及应用边缘对称填充策略的空间可分离深度卷积，在提高特征图的有效感受野的同时减少大卷积核计算量和参数量，并在一定程度弥补特征提取时的信息丢失，解决路面病害样式和形状提取不准确影响检测精度的问题。
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公开(公告)号：CN114592411A
公开(公告)日：2022-06-07
申请号：CN202210317457.X
申请日：2022-03-29
Applicant: 中国矿业大学 , 江苏比特达信息技术有限公司
Abstract: 本发明公开了一种载体寄生式公路损坏智能巡查方法，涉及道路损坏检测领域，针对公路损坏智能巡查的应用需求，研究适用于各类移动终端的轻量级通用智能识别算法，实现边缘端快速识别和实时上报；针对低碳巡检的要求，研究能够承载智能算法的不同载体特性，实现智能识别算法能够寄生于不同的硬件智能载体，实现终端载体智能复用，通过智能终端移动载体寄生方式，复用现有公交车辆和清扫车辆等移动载体,实现巡检主体智能复用；通过研发高性价比的工业级车载识别终端，实现复杂道路、复杂天气等环境下的道路损坏识别；各种智能设备的应用场景比较广泛灵活，在不影响交通的状况下，实现随时随地轻松检测各种路段，提高工作效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115512324A
公开(公告)日：2022-12-23
申请号：CN202211253152.3
申请日：2022-10-13
Applicant: 中国矿业大学
Abstract: 本发明公开一种基于边缘对称填充和大感受野的路面病害检测方法，包括：数据集准备，结合道路环境重新标注公共数据集，并添加灌缝和井盖两个辅助类别；神经网络搭建，用大核深度可分离卷积配合重参数化搭建具有更大有效感受野和更多形状偏置的骨干网络RepLKDarkNet，用空间可分离深度卷积以及改进的对称填充策略搭建对位置信息保留更多的加强特征提取网络XSepPAFPN，用目标跟踪模块优化重识别问题；嵌入式部署，将模型转化为TensorRT模型。本发明基于大感受野特征以及应用边缘对称填充策略的空间可分离深度卷积，在提高特征图的有效感受野的同时减少大卷积核计算量和参数量，并在一定程度弥补特征提取时的信息丢失，解决路面病害样式和形状提取不准确影响检测精度的问题。
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公开(公告)号：CN115439835A
公开(公告)日：2022-12-06
申请号：CN202211258003.6
申请日：2022-10-13
Applicant: 中国矿业大学
Abstract: 本发明公开了一种改进YOLO‑PAI的实时接打电话行为检测方法，步骤如下：从视频监控平台截取照片制作数据集，添加手和手机两个标签类别，手的标注辅助判断人是否存在接打电话行为；搭建新型卷积神经网络，对于主干网络CSPDarknet53进行剪枝，在保证精度的同时减少参数量。利用使用k‑means聚类算法获得的9个锚点解决小型目标检测问题，更好的检测手机特征信息。增加第四个尺度的特征映射分支，扩大检测范围；部署嵌入式设备，使用TensorRT深度学习推理框架。通过提出的SRblock_body结构，提取图像特征，构建更深层次网络改善网络结构，提高分类和检测效果，在保证检测精度的同时减少模型大小和参数量，更好的移植到嵌入式设备中。
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公开(公告)号：CN116311161B
公开(公告)日：2024-09-17
申请号：CN202310214913.2
申请日：2023-03-08
Applicant: 中国矿业大学
Abstract: 本发明提供一种联合多任务模型的路面抛洒物检测方法，包括：步骤一：获取路面视频数据；步骤二：将视频帧输入多任务联合模型中得到路面掩码信息、干扰物掩码信息和位置信息；步骤三：对路面掩码信息进行解码，得到第一图像，对视频帧进行灰度处理，得到第二图像；步骤四：根据第一、第二图像提取抛洒物疑似区域；步骤五：从抛洒物疑似区域的连通域中确定最终抛洒物区域。本发明能够从复杂状态的路面上更加准确地提取路面抛洒物，将目标检测任务和语义分割任务联合训练为多任务联合模型，减小检测模型的体积和复杂度，更加合理地利用路面上各种干扰物类别的特征，优化后处理流程，最终准确识别抛洒物，不限抛洒物类别、形状、样式和尺寸等特征。
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公开(公告)号：CN114592411B
公开(公告)日：2023-05-23
申请号：CN202210317457.X
申请日：2022-03-29
Applicant: 中国矿业大学 , 江苏比特达信息技术有限公司
Abstract: 本发明公开了一种载体寄生式公路损坏智能巡查方法，涉及道路损坏检测领域，针对公路损坏智能巡查的应用需求，研究适用于各类移动终端的轻量级通用智能识别算法，实现边缘端快速识别和实时上报；针对低碳巡检的要求，研究能够承载智能算法的不同载体特性，实现智能识别算法能够寄生于不同的硬件智能载体，实现终端载体智能复用，通过智能终端移动载体寄生方式，复用现有公交车辆和清扫车辆等移动载体,实现巡检主体智能复用；通过研发高性价比的工业级车载识别终端，实现复杂道路、复杂天气等环境下的道路损坏识别；各种智能设备的应用场景比较广泛灵活，在不影响交通的状况下，实现随时随地轻松检测各种路段，提高工作效率。
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公开(公告)号：CN114745525A
公开(公告)日：2022-07-12
申请号：CN202210366195.6
申请日：2022-04-08
Applicant: 中国矿业大学 , 江苏比特达信息技术有限公司
IPC: H04N7/18 , H04L67/10 , H04L67/125 , G06F16/53 , G06F16/54
Abstract: 本发明适用于公路附属设施巡查技术领域，提供了一种载体寄生式公路附属设施智能定点巡查方法，包括如下步骤：步骤(1)算法寄生在智能终端设备中；步骤(2)通过智能移动终端获取北斗定位数据；步骤(3)获取智能移动终端数据；步骤(4)将智能移动终端数据上传至云端监控平台；步骤(5)数据自动比对，形成比对报表，人工进行核实。本发明中的一种载体寄生式公路附属设施智能定点巡查方法，通过算法寄生方式，复用现有智能终端；通过智能终端移动载体寄生方式，复用现有公交车辆和清扫车辆等移动载体，实现快速精准的公路附属设施异常检测，低碳环保，操作灵活和高效。
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