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公开(公告)号：CN119625833A
公开(公告)日：2025-03-14
申请号：CN202411723785.5
申请日：2024-11-28
Applicant: 南京华苏科技有限公司 , 淮阴工学院
IPC: G06V40/20 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于NanoDet‑Plus和微调CLIP的行人摔倒检测方法，步骤为：S1：收集数据制作数据集；S2：训练NanoDet‑Plus目标检测模型，得到了训练好的算法模型权重文件；S3：利用目标检测模型NanoDet‑Plus对图像进行行人识别，并将识别出的行人图像单独保存为图像文件；S4：训练CLIP模型和改进的Resnet50模型；S5：采用CLIP模型对行人姿态图像进行初步分类预测，再利用改进的Resnet50模型进行进一步分类预测，连接两个分类预测结果，从而得到行人的姿态预测结果；根据姿态预测结果判定行人的当前状态，并采取反馈措施。提高对复杂场景中行人摔倒事件的识别准确率。
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公开(公告)号：CN118397239A
公开(公告)日：2024-07-26
申请号：CN202410559543.0
申请日：2024-05-08
Applicant: 南京华苏科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于模板匹配的图像时间标识的识别方法，步骤为：S1图像预处理：输入图像，并对图像进行预处理，便于后续的特征提取和模板匹配；S2特征提取与模板匹配：使用多种算法从所述图像中提取关键特征点或描述子，并与预先定义的时间标识模板进行匹配，得到模板匹配结果；S3区域检测与文字保护：根据模板匹配结果，采用区域生长算法检测时间标识区域，并在所述时间标识区域内进行文字保护，获得处理后的图像结果；S4输出图像：输出处理后的图像结果，完成时间标识区域的识别和保护。该方法提高了识别准确性和系统的自动化程度，降低了人工干预成本。
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公开(公告)号：CN111246489B
公开(公告)日：2022-10-04
申请号：CN202010014655.X
申请日：2020-01-07
Applicant: 南京华苏科技有限公司
Abstract: 本发明涉及一种确定小区关系的方法及装置，其中纠编的方法包括以下步骤：(1)获取各小区的经纬度和方位角；(2)确定层圈范围：以规划小区为圆心绘制至少一个圆圈，然后设第一个层圈半径为M米，而后每往外扩一个层圈，半径增加M米；(3)分区并绘制抛物线：以规划小区为圆心，以北方向为起始位，将步骤(2)中绘制的圆圈分成若干个扇形区域，再获取每个扇形区域离圆心最近的一个基站的位置，以穿过待确认层圈关系的基站小区的半径为中轴线，再以待确认层圈关系的基站小区为顶点绘制旋转的抛物线，得到层圈关系小区；(4)计算层圈小区方向属性；(5)完成第一个层圈关系计算后，再将属于所述第一个层圈的基站小区去掉，然后循环步骤(2)～步骤(4)计算若干个外扩的层圈关系。
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公开(公告)号：CN115087019A
公开(公告)日：2022-09-20
申请号：CN202210697956.6
申请日：2022-06-20
Applicant: 南京华苏科技有限公司
Abstract: 本发明涉及一种基于泰森多边形的LAC或TAC区的识别及优化方法，包括以下步骤：S1收集数据：获取各扇区的工参数据，工参数据包括LAC或TAC标识；S2构建泰森多边形：根据各扇区的工参数据构建生成泰森多边形；S3去重处理：对相同扇区的泰森多边形进行坐标线段去重处理；S4获得区图：识别并形成区图，再标记区号；S5核查处理：对工参数据中相同基站中不同的扇区的数据进行核查，若相同基站各扇区不一致，则将该基站的各扇区标注为异常扇区；S6生成异常小区清单：检索本区中的各扇区中是否存在归属非该扇区的扇区，若存在，则进行标记，形成并输出扇区中归属异常小区清单。该方法能够节省人力成本，提高工作效率。
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公开(公告)号：CN114220176A
公开(公告)日：2022-03-22
申请号：CN202111576609.X
申请日：2021-12-22
Applicant: 南京华苏科技有限公司
IPC: G06V40/20 , G06V20/40 , G06V10/40 , G06V10/75 , G06V10/774 , G06K9/62 , G06T7/246 , G06T7/277 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及基于深度学习的人体行为的识别方法，包括步骤：S1收集数据：采集数据，形成数据集；S2数据集处理：输入数据集，并对数据集中的数据进行人员检测及跟踪，并通过人体姿态估计提取每个数据集的骨骼信息，并进行姿态估计，获得姿态估计结果；S3危险行为分析：使用数据集训练并构建ST‑GCN识别模型，再将姿态估计结果输入ST‑GCN识别模型进行危险行为分析和识别，获得识别结果并输出识别结果。利用目标检测的YOLO V4算法进行人体检测，再对人体进行目标跟踪，此处采用的是DeepSort跟踪算法，利用OpenPose进行骨骼关节点的提取，最终将骨骼序列利用ST‑GCN识别模型进行人体行为识别。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114120303A
公开(公告)日：2022-03-01
申请号：CN202111408000.1
申请日：2021-11-25
Applicant: 南京华苏科技有限公司
Abstract: 本发明涉及自然拍照条件下基于MSER的图像表格的检测方法，包括步骤：S1：将采集的图像转换为灰度图像，经处理后为R(x，y)；S2：对灰度图像R(x，y)作对比度增强处理，得到图像H(x，y)；S3：计算灰度图像R(x，y)中字符的高度平均值；S4：检测图像中的整体表格区域，根据字符的高度平均值确定MSER算法的最小检测面积，从而获得整体表格区域轮廓；S5：利用整体表格区域轮廓的最小外接矩形和外接矩形计算透视变换矩阵，对图像进行矫正操作，计算各矫正后表格区域在图像中的坐标值；S6：采用MSERs算法检测图像畸变校正后各表格单元，对各表格单元进行行和列的归并，确定表格单元格的行坐标和列坐标。
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公开(公告)号：CN109041070B
公开(公告)日：2021-08-24
申请号：CN201810835175.2
申请日：2018-07-26
Applicant: 南京华苏科技有限公司
IPC: H04W16/18 , H04W16/22 , H04W24/06 , H04W4/021 , G06F16/951
Abstract: 本发明公开了一种基于网络爬虫的通信网络规划的方法及装置，一种基于网络爬虫的通信网络规划的方法，包括以下步骤：(1)首先利用网络爬虫技术抓取人流汇聚区域信息；(2)针对步骤(1)中获取的此类区域的信息，分析区域内覆盖情况、区域内人流变化情况、区域内用户特征；(3)再次结合通信大数据进行精确网络规划。通过爬虫技术自动在网上爬取重点场景信息，对接通信大数据分析场景是否需要进行规划建站，提供了一种不影响用户体验且全新自动化的通信网络规划建站的方法。
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公开(公告)号：CN111741493B
公开(公告)日：2020-11-24
申请号：CN202010834704.4
申请日：2020-08-19
Applicant: 南京华苏科技有限公司
IPC: H04W24/10
Abstract: 本发明公布了一种基于AOA与MDT方位角的纠偏方法及装置，其中纠偏方法的步骤为：S1获取MDT数据、AOA数据和无线通信小区工参数据；S2将步骤S1中的MDT数据和AOA数据进行解析；S3将步骤S2中的MDT数据的进行筛选，计算每个MDT数据与小区之间的方位角，并将MDT数据分区间统计采样点的数据量；S4计算步骤S3中的MDT数据中的AOA数据序列，并将计算出的AOA数据序列和AOA数据中的序列进行相似度计算，得出小区的方位角；S5将步骤S4计算出的小区的方位角与无线通信小区工参数据中的方位角进行差值计算，获取工参数据中方位角的偏差值。
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公开(公告)号：CN111741493A
公开(公告)日：2020-10-02
申请号：CN202010834704.4
申请日：2020-08-19
Applicant: 南京华苏科技有限公司
IPC: H04W24/10
Abstract: 本发明公布了一种基于AOA与MDT方位角的纠偏方法及装置，其中纠偏方法的步骤为：S1获取MDT数据、AOA数据和无线通信小区工参数据；S2将步骤S1中的MDT数据和AOA数据进行解析；S3将步骤S2中的MDT数据的进行筛选，计算每个MDT数据与小区之间的方位角，并将MDT数据分区间统计采样点的数据量；S4计算步骤S3中的MDT数据中的AOA数据序列，并将计算出的AOA数据序列和AOA数据中的序列进行相似度计算，得出小区的方位角；S5将步骤S4计算出的小区的方位角与无线通信小区工参数据中的方位角进行差值计算，获取工参数据中方位角的偏差值。
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公开(公告)号：CN110069011A
公开(公告)日：2019-07-30
申请号：CN201910342329.9
申请日：2019-04-26
Applicant: 南京华苏科技有限公司
IPC: G04R20/02
Abstract: 本发明公开了一种基于BD和GPS的光纤拉远集中授时系统及方法，其系统包括至少一根卫星天线、有源授时主机和至少一台有源授时分配单元，所述卫星天线与有源授时主机相连接；该基于BD和GPS的光纤拉远集中授时系统采用BD/GPS天线、1+1主备单元和分配单元组成，提高基站授时的准确度和安全性；采用光电混合缆进行传输，最少可以传输一公里；如果采用就近取电的方式可使光纤拉远至20公里，从根本上解决了因传输距离受限而影响基站选址的问题。
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