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公开(公告)号：CN114708615B
公开(公告)日：2024-03-22
申请号：CN202210350896.0
申请日：2022-04-02
Applicant: 西安电子科技大学广州研究院 , 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了基于图像增强的低照度环境下人体检测方法、电子设备及储存介质，检测方法为：将低照度图像输入至低照度图像增强模块中，得到增强后图像；将增强后图像输入至改进的人体检测模块中，输出人体检测预测结果；通过多任务损失函数，对低照度图像增强模块和人体检测模块进行多阶段联合优化，训练得到端到端的低照度人体检测框架；将低照度图像输入到训练好的端到端的低照度人体检测框架中，进行图像增强以及人体检测，输出人体检测预测结果。本发明构建的端到端的低照度图像人体检测框架通过低照度图像增强模块和人体检测模块的相互适应，实现了更高的检测精度，对不同光照环境下人体检测具有更强的鲁棒性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114708615A
公开(公告)日：2022-07-05
申请号：CN202210350896.0
申请日：2022-04-02
Applicant: 西安电子科技大学广州研究院 , 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了基于图像增强的低照度环境下人体检测方法、电子设备及储存介质，检测方法为：将低照度图像输入至低照度图像增强模块中，得到增强后图像；将增强后图像输入至改进的人体检测模块中，输出人体检测预测结果；通过多任务损失函数，对低照度图像增强模块和人体检测模块进行多阶段联合优化，训练得到端到端的低照度人体检测框架；将低照度图像输入到训练好的端到端的低照度人体检测框架中，进行图像增强以及人体检测，输出人体检测预测结果。本发明构建的端到端的低照度图像人体检测框架通过低照度图像增强模块和人体检测模块的相互适应，实现了更高的检测精度，对不同光照环境下人体检测具有更强的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN115294387A
公开(公告)日：2022-11-04
申请号：CN202210806445.3
申请日：2022-07-08
Applicant: 西安电子科技大学广州研究院
IPC: G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/60 , G06V10/82 , G06V20/54
Abstract: 本发明涉及计算机视觉和数字图像处理技术领域，具体的说是基于深度学习的复杂光照成像下的图像分类方法，包括收集模块和处理模块；本发明通过将源图像进行切分处理，对分片后的图像进行分类处理，分类后将输出该图像对应类别的概率，分类网络将输出更丰富的图像信息，通过将源图像进行切分处理，将分片后的图片输入分类网络中，得到每个小片图像对应的概率，将得到的结果组成结果矩阵，并输入决策网络中，决策网络学习到了关于源图像不同位置的概率信息，有效避免了因局部过曝光造成的干扰，图片分片处理，避免目标与背景之间相似部分的干扰，提高分类的准确率，小片图片分类网络输出四个类别的概率，有效避免了不均匀的光照对图片分类的影响。
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公开(公告)号：CN115311820A
公开(公告)日：2022-11-08
申请号：CN202210811561.4
申请日：2022-07-11
Applicant: 西安电子科技大学广州研究院
Abstract: 本发明涉及智能安防技术领域，具体的说是临水智能安防系统，包括检测模块、落水识别模块和分类模块，检测模块、落水识别模块和分类模块均需要在计算机设备上进行运行，检测模块和落水识别模块均需要连接视频采集装置，视频采集装置设有若干，视频采集装置上集成有警报器以及辅助定位装置，视频采集装置上通过电源线设有电源接头，视频采集装置位于临水区域一侧，检测模块和落水识别模块利用YOLOv5目标检测算法对人员进行识别检测，对人员进行DeepSort跟踪并使用计数器计算人员数量，然后记录在系统内；本发明能够解决现有的系统存在准确率低，功能不完善的问题，且容易出现大量误报等情况，有效的提高了准确率。
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公开(公告)号：CN115311796A
公开(公告)日：2022-11-08
申请号：CN202210812270.7
申请日：2022-07-11
Applicant: 西安电子科技大学广州研究院
Abstract: 本发明涉及一种报警系统，具体为边缘智能安防报警系统，属于智能安防技术领域，包括交换机、视频获取模块、检测模块、事件推送模块与报警模块，报警模块与交换机之间相互电性连接，事件推送模块与交换机之间相互电性连接，检测模块包括边缘计算盒子，边缘计算盒子的内部固定安装有内存器，内存器的内部设置有程序运行维护脚本与设备自启动维护脚本与其中的程序自启动脚本与上电设备自启动脚本等计算机程序，通过采用边缘计算盒子，并构建这样完整的一个边缘智能安防报警系统，并采用多脚本维护硬件和软件自启动，使得可以满足安防任务的实时性、有效性及可扩展性，并且完全独立自主的安防系统可以在断电重新上电后完成系统的自主启动和自主运转。
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公开(公告)号：CN110991362A
公开(公告)日：2020-04-10
申请号：CN201911245314.7
申请日：2019-12-06
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于注意力机制的行人检测模型，包括YOLOv3的多尺度预测结构、用于残差连接的通道注意力机构结构和用于残差连接的通道积空间注意力机制机构，YOLOv3的多尺度预测结构用能够提取到更丰富特征的基础神经网络、融合多个尺度的特征来进行检测的方法。本发明通过YOLOv3算法的实时检测性减少端到端行人目标检测算法中漏检和误检的情况，通过对于所提取出的特征向量进行充分的利用和修正，同时修改残差连接结构中的单一连接方式，使整个网络能更好地筛选出有利于后续检测的特征向量，其次，高效、低耗的检测算法能够更好地应用于智能设备或无人机之类的使用场景中，因此对回归型算法的改进研究也具有一定的现实意义。
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