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[发明专利]一种危险行为预警方法、装置和设备-CN202210550799.6有效
发明人： 王业率;马传香;张龑;王时绘;黄辰;李亚敏;宋建华;何鹏;杨超 -专利权人：湖北大学
申请日： 2022-05-18 - 公布日： 2023-07-18 - 主分类号： G06V40/20 文献下载
摘要：本发明涉及一种危险行为预警方法、装置和设备，该方法包括：在预设的识别模型中，根据获取的实时图像数据，确定是否存在目标对象；若是，对于每一目标对象，按照预设的时间间隔获取预设时间段内的图像数据；确定所述目标对象的各预设目标部位所对应的目标行为特征数据；获取预设样本集中对应于所述目标对象的各预设目标部位的样本行为特征数据；针对每一预设目标部位，根据其目标行为特征数据与样本行为特征数据，确定行为结果参数；根据所述行为结果参数与预设行为结果阈值，确定所述目标对象是否发生危险行为。本发明的方法对样本集要求较低，在样本集数量较小情况下，即可识别是否发生危险行为，识别效果较好，更加精准。
一种危险行为预警方法装置设备

[发明专利]一种基于三维空间的多行人重识别方法、系统-CN202211116098.8有效
发明人：张龑;王雨露;李亚敏;王业率;马传香;黄辰;王时绘;宋建华;何鹏;杨超 -专利权人：湖北大学
申请日： 2022-09-14 - 公布日： 2023-07-18 - 主分类号： G06V20/52 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于三维空间的多行人重识别方法、系统，通过建立监控空间、布置分布式监控装置，构建邻域拍摄方法和摄像头邻域运动方法，获取当前监控目标区域的实时监控图像，并判断采集的实时监控图像中是否存在行人，进行多行人重识别。与现有技术相比，其有益效果是：可根据目标监控区域人群活动情况进行动态调整摄像头分布情况，达到分布式摄像监控和预警的目的。弥补现有技术存在监控端摄像头等设备摄像过程中容易被遮挡、远距离成像效果较差等问题，能够对重点关注人员进行不间断的、高质量的视频监控，为社会治安管理提供了有效支持。
一种基于三维空间行人识别方法系统

[发明专利]一种司乘人员风险识别方法及装置-CN202310155373.5在审
发明人：宋建华;张龑;王时绘;王业率;何鹏;马传香;黄辰;李亚敏;吕顺营;杨超 -专利权人：湖北大学
申请日： 2023-02-21 - 公布日： 2023-07-14 - 主分类号： G06V20/59 文献下载
摘要：本发明涉及一种司乘人员风险识别方法及装置，该方法包括：将采集的实时压力数据输入情绪识别模型，确定当前情绪状态；若当前情绪状态为预设类型的情绪状态，在预设时间段内连续获取多组压力数据输入情绪识别模型，得到对应的多个目标情绪状态；根据多个目标情绪状态，确定预设时间段内的预警计数结果，若预警计数结果达到预设计数阈值，则生成风险预警结果；其中，情绪识别模型通过下述方式训练得到：将带有情绪标签信息的样本压力数据输入初始识别模型进行训练，直至训练后的识别模型的识别成功率符合预设条件，得到情绪识别模型。本发明能够避免误触发生成预警信号引起的麻烦，提高了情绪识别结果的准确性。
一种司乘人员风险识别方法装置

[发明专利]一种公共区域人员感知方法及装置-CN202310146925.6在审
发明人：张龑;王时绘;宋建华;王业率;何鹏;马传香;黄辰;李亚敏;吕顺营;杨超 -专利权人：湖北大学
申请日： 2023-02-21 - 公布日： 2023-06-09 - 主分类号： G06Q50/26 文献下载
摘要：本发明涉及一种公共区域人员感知方法及装置，该方法包括：按照预设时间间隔采集压力传感器矩阵的压力数据，得到预设时间段内每一采样时刻的压力数据；根据预设时间段内各预设位置的压力数据，从各预设位置内筛选得到符合预设条件的至少一个目标位置；在每一采样时刻，根据至少一个目标位置对应的压力数据，确定采样时刻公共区域的目标感知数据；基于各采样时刻对应的目标感知数据确定预设时间段对应的目标重量数据；根据目标重量数据和预设重量阈值，确定人员聚集感知结果。本发明灵敏度高，识别速度快，而且，相比现有技术中的基于深度学习的人员感知方法，本发明不受摄像头角度和背景遮挡等因素的限制，识别精度高。
一种公共区域人员感知方法装置

[发明专利]一种攻击行为预警方法及系统-CN202210563093.3有效
发明人：宋建华;李庚睿;王时绘;王业率;马传香;张龑;黄辰;李亚敏;何鹏;杨超 -专利权人：湖北大学
申请日： 2022-05-18 - 公布日： 2023-05-26 - 主分类号： G06V40/20 文献下载
摘要：本发明涉及一种攻击行为预警方法及系统。采用的技术方案是：包括监控端和数据处理端。所述监控端设置在被监控空间顶部，用于拍摄监控范围内的行人图像，并利用内置的轻量神经网络识别当前图像是否包含行人，当所述图像中包含行人时，跟踪可能发生攻击行为的躯干器官，并将实时摄像画面传输至系统数据处理端；所述数据处理端将计算该目标行为动作特征，利用实时摄像画面中截取的躯干部位移动路径计算运动距离，通过结合行为耗费的时间计算行为特征，与数组的攻击行为对比，当符合危险行为报警条件后，将向当前区域治安管理人员发送警报信息。本发明的有益效果：智能算法比对、及时发现群体异常行为、有效辅助系统监控管理人员提前进行科学预警。
一种攻击行为预警方法系统

[发明专利]基于物联网的公共交通预警方法及系统-CN202211475721.9在审
发明人：张振;马传香;杨千;颜永涛;王业率;贾铭;唐逢爽;李力 -专利权人：武汉爱迪科技股份有限公司;湖北大学
申请日： 2022-11-23 - 公布日： 2023-04-04 - 主分类号： G06V20/59 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于物联网的公共交通预警方法及系统，其包括：通过成像设备获取车辆驾驶员的面部图像，且根据所述面部图像获取驾驶员的驾驶状态，以及对所述驾驶员的驾驶状态进行赋值并输出；选取某一车辆行驶路段内的车辆进行三角拟合，以获得该车辆行驶路段内所有三角形区域的位置集合，且每一三角形区域以三辆车辆作为三角形的三个顶点；获取某一车辆行驶路段内每一三角形区域的行驶风险，并得到区域风险提示信息；以及根据区域风险提示信息产生驾驶提示信息，并发送至对应区域内的车辆驾驶员。本发明可以结合量化的驾驶员驾驶状态对区域内的车辆进行驾驶风险的量化、可视处理，以达到全局、精准预警的目的。
基于联网公共交通预警方法系统

[发明专利]一种车流量密度预测方法及系统-CN202211475633.9在审
发明人：张振;马传香;梁俊;王业率;姜慧;涂和平;贾铭;李力 -专利权人：武汉爱迪科技股份有限公司;湖北大学
申请日： 2022-11-23 - 公布日： 2023-03-21 - 主分类号： G08G1/01 文献下载
摘要：本发明公开了一种车流量密度预测方法及系统，其包括如下步骤：S1、确定某地点为原点O，构建若干个节点的数据因子P(x,y,z,g(x,y,z))；S2、将某地点S距离原点O的经度信息以及纬度信息投影至XYZ三维时空坐标系中，以根据所述XYZ三维时空坐标系获取车流量密度信息；S3、根据关联系数α获取任一地点(xi,yj)以zk为起始时刻、在未来N分钟内的车流量密度g(xi,yj,zk)。本发明无需复杂模型即可实现对某地点未来某一段时间内车流量密度的精确预测，同时大幅减少计算量。
一种车流量密度预测方法系统

[发明专利]一种视频关键帧的提取方法-CN202211476688.1在审
发明人：张振;马传香;梁俊;王业率;陈竞;鲜晓东;唐逢爽;李力 -专利权人：武汉爱迪科技股份有限公司;湖北大学
申请日： 2022-11-23 - 公布日： 2023-02-24 - 主分类号： G06V20/40 文献下载
摘要：本发明公开了一种视频关键帧的提取方法，其包括如下步骤：S1、加载视频，且将视频图像转换为灰度图像；S2、获取每相邻两帧灰度图像的灰度差值；S3、确定边界帧；S4、根据边界帧将全部灰度图像划分为若干子视频图像序列，且确定每一子视频图像序列中的关键帧帧数；S5、根据视频的关键帧帧数总和选择初始聚类中心；S6、获取每帧灰度图像到各聚类中心的距离，且根据该距离对当前灰度图像进行归类；S7、对每一聚类中心进行更新；以及S8、重复步骤S6‑S7，直至每一聚类中心均不再发生变化，以获得最终更新后的聚类中心；在每一最终更新后的聚类中心中，选取与聚类均值距离最小的帧图像作为该视频的关键帧。本发明能够在关键帧提取过程中有效减少视频中的冗余帧，大大提高图像检索的效率。
一种视频关键提取方法

[发明专利]一种基于增强现实的预警系统及预警方法-CN202211173275.6在审
发明人：宋建华;陈佳鳌;夏傲阳;王时绘;王业率;张龑;何鹏;杨超;马传香;黄辰;李亚敏 -专利权人：湖北大学
申请日： 2022-09-26 - 公布日： 2023-01-03 - 主分类号： B60W40/08 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于增强现实的预警系统及预警方法，其中，驾驶员预警系统包括多区域外部车辆数据采集模块，用于从多方位实时监测外部车辆行使状态以及乘客的实时处境；驾驶员数据采集模块，用于实时监测驾驶员眼睛运动轨迹和对驾驶员注意力习惯跟踪；乘客区域报警模块，用于监测乘客是否有危险行为或者其他突发事件；控制模块，用于对多区域外部车辆数据采集模块、驾驶员数据采集模块以及乘客区域报警模块反馈的信号进行传输和控制，并进行预警提醒。通过采用本发明预警系统能够快速有效的从多方位监测驾驶员的眼睛运动轨迹、采集驾驶员注意力信息以及外部车辆行使状况，进而有效的提高了驾驶员的安全系数。
一种基于增强现实预警系统预警方法

[发明专利]基于神经网络的PCB板激光标靶定位方法及定位系统-CN202011222992.4有效
发明人： 王业率;宋建华;何鹏;张龑 -专利权人：湖北大学
申请日： 2020-11-05 - 公布日： 2022-12-16 - 主分类号： G01B11/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于神经网络的PCB板激光标靶定位方法，具体按照如下步骤实施：S1，预制激光标靶，生成激光标靶图案；S2，采用神经网络对所述S1中的激光标靶图案进行预处理；S3，对预处理后的图案进行精确定位；S4，根据所述S3中精确定位的结果，将激光标靶图案转移至PCB板上。实现上述过程所需要的部件比较常见，因此容易设计；并且，通过神经网络对激光标靶图案进行预处理，可对生产过程中识别识别情况进行学习，不断增强识别成功率；并且，在对图案进行预处理之后，进一步进行精确的定位，提高了识别的精度。
基于神经网络 pcb 激光定位方法系统

[发明专利]一种基于深度学习的PCB板Mark点精确定位方法-CN202210339706.5在审
发明人：宋建华;余佳文;王业率;王时绘;张龑;杨超;何鹏;马传香;吕顺营;朱荣钊 -专利权人：湖北大学
申请日： 2022-04-01 - 公布日： 2022-11-18 - 主分类号： G06T7/73 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度学习的PCB板Mark点精确定位方法，通过采用本发明PCB板Mark点精确定位方法，不仅实现了易于设计及搭建、分割速度快、精度高的目的，而且还实现了适用范围广的目的；具体为：1)神经网络呈模块化，且模块的组成部分在工业和学术界得到广泛应用，易于搭建，而且白光干涉位移传感器有很成熟的产品；2)由工业计算机强大计算力快速进行位置定位，且分割技术趋于成熟，在广大领域得到了验证；3)借鉴此方法可以定位各种固定位置和形状的物体，而且网络模型中各种单元和模块的适用性广，不同领域只需修改模型的模块即可。
一种基于深度学习 pcb mark 精确定位方法

[发明专利]基于深度学习的PCB板Mark点反光光斑分割方法-CN202111273505.1在审
发明人：宋建华;余佳文;王业率;王时绘;张龑;杨超;何鹏;马传香;吕顺营;朱荣钊 -专利权人：湖北大学
申请日： 2021-10-29 - 公布日： 2022-03-18 - 主分类号： G06T5/50 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度学习的PCB板Mark点反光光斑分割方法，该方法包括：将PCB板Mark点的灰度图内所有反光像素在另一个灰度图的相同坐标位置标注出来得到标注图片；对PCB板图片和对应的标注图片进行预处理得到训练集和测试集；对PCB板图片进行滤波降噪，再将PCB板图片以及标注图片按相同比例缩放；同时对PCB板图片所有像素灰度值做归一化处理；用预处理后的PCB板图片和标注图片生成空间权重数组；利用空间权重数组、标注图片以及神经网络对PCB板图片进行分割；将分割结果转移至PCB板图片上覆盖反光区域。本发明能够消除环形光源照射PCB板上感光膜而产生的反光，提升Mark点识别精度。
基于深度学习 pcb mark 反光光斑分割方法

[实用新型]一种基于深度学习的PCB板镭射标靶识别系统-CN202022594485.5有效
发明人： 王业率;宋建华;何鹏;张龑 -专利权人：湖北大学
申请日： 2020-11-11 - 公布日： 2021-07-16 - 主分类号： H05K3/02 文献下载
摘要：本实用新型公开了一种基于深度学习的PCB板镭射标靶识别系统，包括镭射标靶生成组件、第一转移组件、第二转移组件、图像采集组件和曝光组件，镭射标靶生成组件预制镭射标靶图案，之后通过第一转移组件将带有镭射标靶图案的PCB板转移至第二转移组件处，调节第一转移组件和第二转移组件使其相向而置，之后第二转移组件吸附PCB板，第一转移组件松开PCB板，同时第二转移组件旋转使得PCB板与水平面平行；第二转移组件将PCB板移动至曝光组件处后松开PCB板，曝光组件将PCB板固定住之后图像采集组件开始工作，完成镭射标靶的识别；实现上述过程所需要的部件比较常见，因此容易设计；且通过图像采集组件的设置可以轻松获取PCB板上的标靶图案，实现了精确的识别定位。
一种基于深度学习 pcb 镭射识别系统

[实用新型]一种基于神经网络的PCB板激光标靶定位系统-CN202022532417.6有效
发明人： 王业率;宋建华;何鹏;张龑 -专利权人：湖北大学
申请日： 2020-11-05 - 公布日： 2021-06-01 - 主分类号： H05K3/06 文献下载
摘要：本实用新型公开了一种基于神经网络的PCB板激光标靶定位系统，其包括激光标靶生成组件、转移组件、识别组件、曝光组件以及控制器，所述激光标靶生成组件、转移组件和识别组件依次设置，所述曝光组件位于识别组件下方，所述激光标靶生成组件、识别组件和曝光组件均与控制器连接；所述PCB板通过激光标靶生成组件生成激光标靶图案，通过转移组件转移至识别组件处进行图像识别定位，之后通过曝光组件将图案转移至PCB板上。在上述过程中，激光标靶生成组件、识别组件和曝光组件均通过控制器自动控制；且通过识别组件的设置可以轻松获取PCB板上的标靶图案，并获取坐标位置，实现了精确的识别定位。
一种基于神经网络 pcb 激光定位系统

[发明专利]基于深度学习的PCB板镭射标靶识别方法及系统-CN202011253411.3在审
发明人： 王业率;宋建华;何鹏;张龑 -专利权人：湖北大学
申请日： 2020-11-11 - 公布日： 2021-02-09 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度学习的PCB板镭射标靶识别方法及系统，其中，基于深度学习的PCB板镭射标靶识别方法具体按照如下步骤实施：S1，预制镭射标靶图案；S2，对所述S1中的镭射标靶图案进行图像采集，得到灰度图；S3，采用深度学习对所述S1中的图案进行镭射区域的标注，并根据所述S2中的灰度图对标注的镭射区域进行预处理；S4，对预处理后的镭射区域进行精确定位；S5，根据所述S4中精确定位的结果，将镭射标靶图案转移至PCB板上。实现上述过程所需要的部件比较常见，因此容易设计；并且，采用深度学习方式进行识别，可对生产过程中识别识别情况进行学习，不断增强识别成功率；深度学习识别方式能够按照权重对识别对象进行检测，识别的阈值大。
基于深度学习 pcb 镭射识别方法系统

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