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最新技术
一种基于云计算的桥梁智能感知系统
本发明提供了一种基于云计算的桥梁智能感知系统,包括传感器监测模块、云端数据处理模块、无人机监测模块、状态预警模块和显示模块;传感器监测模块用于获取桥梁的状态数据;云端数据处理模块用于对状态数据进行处理,判断桥梁的状态是否异常;无人机监测模块用于在桥梁处于异常状态时,获取桥梁的监测区域的表面图像;云端数据处理模块还用于对表面图像进行处理,获取桥梁存在的表面缺陷;状态预警模块用于在桥梁处于异常状态时,采用预先设置的预警方式发出预警提示;显示模块用于展示表面缺陷。本发明能够有效地综合获取桥梁的多个方面的状态情况。从而方便工作人员及时对桥梁的异常情况作出处理。
一种摄像头边缘计算方法及装置
本发明公开了一种摄像头边缘计算方法及装置,方法包括:获取目标通行区域内的包括多个车辆的区域图像,基于区域图像,获取目标通行区域内每个车辆的车辆图像,分别确认区域图像中的每个车辆在目标通行区域中的位置信息,获取每个车辆的定位信息;基于每个车辆的车辆图像获取每个车辆图像对应的车牌图像,基于目标车辆的车牌图像,获取目标车辆的第一车牌号码信息;基于目标车辆的定位信息,通过控制无线波束信号指向并跟踪目标车辆的车身,建立与目标车辆的电子标签的通信连接,获取目标车辆的电子标签记载的第二车牌号码信息;对第一车牌号码信息和第二车牌号码信息进行一致性验证,根据验证结果确定车辆身份的真伪。
一种基于深度学习模型的安全帽佩戴检测方法及系统
本发明涉及一种基于深度学习模型的安全帽佩戴检测方法及系统,其包括:采集图像数据,并选取部分数据作为训练集,其余数据作为验证集;将采集的图像进行标定;根据需要检测的目标数量,修改训练参数,对检测模型进行训练,得到训练后的检测模型;根据实际场景的检测效果,进行检测模型的超参数调整与数据集的补充,调整检测模型的超参数;通过检测模型进行头部安全帽的佩戴检测,并根据佩戴情况做出相应的信息记录与提示。本发明采集训练样本更充分,针对测试较小目标精确度更高。
一种木薯病害识别方法
本发明公开了一种木薯病害识别方法,其包括:S1、采集木薯叶部的病害图像,并进行分类;S2、对分类后的所述病害图像进行预处理;S3、对所述图像数据进行数据扩充,形成图像数据集;S4、将所述图像数据集划分训练集、验证集和测试集;S5、构建网络模型;S6、将所述训练集的图像数据放入到所述网络模型中进行训练,每训练完一次,使用所述验证集的图像数据进行验证,直至完成网络模型的训练;S7、将所述测试集中的图像数据放入到所述网络模型中进行病害识别。本发明极大地缩减了模型构建时间,提高了模型的准确率,提升了其识别效果。
基于卡尔曼滤波和神经网络的航迹补全方法
本发明公开了一种基于卡尔曼滤波和神经网络的航迹补全方法,主要解决现有技术在补全航迹时,因目标在中断周期内运动状态发生改变而造成补全误差过大的问题。其方案是:模拟机动目标的运动轨迹;提取中断发生前的历史航迹数据并对其进行预处理;构建神经网络模型,运用预处理后的历史航迹数据对其进行训练;利用训练好的模型参数对部分历史航迹数据进行计算,得到中断周期内的预测航迹;利用中断结束后第一个周期的航迹数据作为初始值对中断周期内的航迹进行反向卡尔曼一步预测,并利用卡尔曼滤波更新算法对一步预测航迹进行校正,得到最终补全航迹。本发明补全误差小,在目标运动状态发生改变时,仍能获得较为准确的预测航迹,可用于目标跟踪。
基于人脸识别和RFID的旅客手提行李追踪检查方法与系统
本发明公开了一种基于人脸识别和RFID的旅客手提行李追踪检查方法与系统,包括:当手提行李放到行李框时,RFID射频读码器读取行李框的RFID标签,读取成功后启用人脸识别;拍摄旅客现场照片与旅客过安检验证时注册的人脸照片数据库进行比对,获取最匹配的旅客信息并与所述RFID标签关联;在手提行李进入X光机前,读取所述RFID标签,并对进入X光机的手提行李进行判图,将所述RFID标签和X光机图片进行关联,从而实现旅客信息与手提行李的X光机图片和判图结果关联。通过本发明实现了旅客手提行李和旅客信息的自动匹配,使安检的过程更加流畅,提高了开包员的工作体验和工作效率,增加了安检通道的运行流畅度和效率,有效的提升了安保能力。
一种人体行为实时识别方法、系统、装置及存储介质
本发明公开了一种人体行为实时识别方法、系统、装置及存储介质,该方法包括通过双目摄像头获取第一图像,第一图像为包含人体的RGB图像;利用YOLOv3网络模型对第一图像进行处理,得到人体框图像;将人体框图像输入AlphaPose网络模型,得到多个人体骨骼点;将多个人体骨骼点输入行为识别网络进行识别,得到行为类别结果,行为类别包括摔倒、坐着、站着和行走行为;本发明使用双目摄像头进获取人体的RGB图像,利用YOLOv3网络模型对该图像进行处理,可得到人体框图像,不需要人体的时序信息,就能够保证较高的实时性和准确度率;解决了行为识别方法中实时性与准确性难以相容的难题。本发明可广泛应用于人体行为识别技术领域。
一种智能识别司机睡意动作的方法
本发明提供一种智能识别司机睡意动作的方法,包括以下步骤:步骤一:获取司机驾驶过程中的视频流;步骤二:对所述视频流进行预处理,得到该视频流的灰度图像信息和光流图像信息;步骤三:以所述灰度图像信息和光流图像信息作为睡意动作识别模型的输入,从而得到司机的睡意动作。本发明将光流图像也作为睡意动作检测模型的输入,由于光流图像中保存了物体的运动信息,从而使得检测的准确率进一步得到提高。
基于点状喷码的检测方法及装置
本发明涉及喷码检测技术领域,特别涉及一种基于点状喷码的检测方法及装置。检测时先获取点状喷码图像,提取点状喷码图像中的待检点状字符;获取待检点状字符中各墨点与标准点状字符形成的校对栅格中各校对点之间的偏移量,当任一偏移量大于设定的偏移阈值时,判定待检点状字符出现喷码错误。根据偏移量来判定待检点状字符是否出现喷码错误,能够对点状喷码进行自动检测,无需人工检测,进一步降低了点状喷码检测的成本,提高了检测效率,具有较高的实用性。同时,通过对点状字符中的各墨点进行检测,检测方式简单,省略了大量样本的训练过程,具有较高的实用性及推广价值。
用于复杂书写场景的手写文本数据生成方法及计算机产品
本发明公开了一种用于复杂书写场景的手写文本数据生成方法及计算机产品,方法包括:获取单字样本;根据设定的书写场景,确定所对应的场景参数和增强参数;基于场景参数和增强参数,调整单字样本与当前手写样本之间的关系,将单字样本合成到当前手写样本中,以生成新的手写文本样本,并且记录对应的单字切分位置。本发明能够根据设定的书写场景生成对应的手写文本,从而实现了手写文本的定制化生成,而且非常适于通过单字样本来生成手写文本样本。