公开(公告)号：CN119723244A

公开(公告)日：2025-03-28

申请号：CN202411801792.2

申请日：2024-12-09

Applicant: 安徽博微广成信息科技有限公司 ,  安徽大学

Inventor： 黄彬 ,  孙峰 ,  赵雷雷 ,  刘凯 ,  李林伟 ,  唐俊 ,  霍威

IPC: G06V10/774 ,  G06V10/764 ,  G06V40/20 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明涉及步态识别技术领域，公开了一种步态识别模型的训练方法、步态识别方法及介质、控制器，训练方法包括：获取训练样本集，其中，训练样本集包括步态剪影序列及其对应的真实身份标签；将训练样本集中的步态剪影序列输入至步态识别模型，得到步态剪影序列的步态特征和预测身份标签；根据步态特征构建三元组损失函数，根据预测身份标签构建交叉熵损失函数，并根据三元组损失函数和交叉熵损失函数构建步态识别模型损失函数；基于步态识别模型损失函数对步态识别模型进行训练，得到训练好的步态识别模型。该训练方法训练得到的步态识别模型，具有步态识别准确率高的优点。

公开(公告)号：CN119992275A

公开(公告)日：2025-05-13

申请号：CN202510473530.6

申请日：2025-04-16

Applicant: 安徽博微广成信息科技有限公司

Inventor： 刘志 ,  李林伟 ,  孙峰 ,  韩愈 ,  纵丹丹 ,  王可

IPC: G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06V10/764 ,  G06V20/10 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0499 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种水上目标多维融合识别方法及系统，包括如下步骤：S1、采集水面环境中的感知图像数据，并进行预处理；S2、进行多模态融合；S3、将融合图像数据输入EfficientDet目标检测网络，提取特征图，并通过边界框回归子网络和目标分类子网络输出水上目标的类别标签和空间位置信息；S4、构建时间序列输入，输入至Motionformer网络，提取水上目标的运动轨迹特征；S5、生成识别报告；S6、采用增量学习方式对网络参数进行在线更新。本发明融合EfficientDet与Motionformer网络，实现水上目标精准检测与动态识别，具备精度高、稳定性强和自适应优化能力。

公开(公告)号：CN117456774A

公开(公告)日：2024-01-26

申请号：CN202210847996.4

申请日：2022-07-19

Applicant: 安徽博微广成信息科技有限公司

Inventor： 孙鑫 ,  漆学铎 ,  傅祖涛 ,  李林伟 ,  周冬

IPC: G08G3/02 ,  G01S17/93 ,  G01D21/02 ,  B63H21/21

Abstract: 本发明提供一种船舶高精度环境监测预警系统，包括：船舶信息处理系统，所述船舶信息处理系统上连接有若干环境信息收集单元，所述环境信息收集单元安装在船舶上方视野开旷的桅杆上，环境信息收集单元包括船舶信息收集单元、船舶吃水深度检测单元、碰撞预警单元，当船舶信息处理系统收到船舶信息收集单元、船舶吃水深度检测单元、碰撞预警单元的警报信息及时通过船舶报警系统通知船员。本发明可以综合采集船身周围的信息，视频数据通过智能航行服务器柜处理，在综合显控单元上进行实时显示，同时，感知数据通过通讯终端发送向岸基数据中心，决策数据通过控制接口箱发送向动力系统控制单元，提高船体控制精度，保证航行、过闸效率。