“肖在春”申请（专利权）人搜索_中国专利权人_发明人_技术持有人_科研专家_钻瓜专利网

钻瓜专利网为您找到相关结果8个，建议您升级VIP下载更多相关专利

[发明专利]一种河流表面流速确定方法、装置及电子设备-CN202310631562.5在审
发明人：袁文怡;王弘越;肖在春;严柏浩 -专利权人：广州伏羲智能科技有限公司
申请日： 2023-05-30 - 公布日： 2023-09-01 - 主分类号： G01P5/18 文献下载
摘要：本发明公开了一种河流表面流速确定方法、装置及电子设备，方法通过生成目标河流中预设搜索线的时空图像，对时空图像进行傅里叶变换，得到时空图像的二维自相关函数，基于二维自相关函数确定时空图像中相关值大于预设值的多个目标像素点对应的坐标值，并对每个目标像素点对应的坐标值进行坐标转换，得到每个目标像素点对应的极坐标值，基于每个目标像素点的极坐标值确定目标河流表面水流方向，根据目标河流表面水流流动方向、搜索线的时空图像以及所述搜索线中每一个像素点对应的真实距离信息计算目标河流表面流速。本发明提供的方法，实现了水流方向的准确计算，基于水流方向可以准确计算河流表面流速。
一种河流表面流速确定方法装置电子设备

[发明专利]一种环检线上的基于神经网络的黑烟检测方法及系统-CN202211472104.3在审
发明人：王弘越;袁文怡;陈少栓;肖在春 -专利权人：广州伏羲智能科技有限公司
申请日： 2022-11-23 - 公布日： 2023-03-28 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种环检线上的基于神经网络的黑烟检测方法及系统，本发明包括采集以车辆烟管位置加设白板作为背景的车辆黑烟图像；从车辆黑烟图像中裁剪获取白板区域黑烟图像；将白板区域黑烟图像输入训练好的神经网络模型得到黑烟密度特征图并根据黑烟密度特征图计算黑烟的林格曼黑度，该神经网络模型包括依次级联连接的多个编码层、第一卷积层和依次级联连接的多个解码层，编码层和解码层一一对应，且将每一个编码器输出的特征图通过一特征加强模块进行特征加强后作为对应解码层的输入。本发明采用黑烟黑度特征神经网络模型来对黑烟黑度进行识别，进而换算出其林格曼黑度值，能够提高环检线上的黑烟检测的判别准确率，节省人力。
一种线上基于神经网络黑烟检测方法系统

[发明专利]一种基于麦克风阵列的环境噪音声源定向抓拍方法及装置-CN202210975240.8在审
发明人：袁文怡;肖在春;王弘越;陈少栓 -专利权人：广州伏羲智能科技有限公司
申请日： 2022-08-15 - 公布日： 2022-10-11 - 主分类号： H04N5/232 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于麦克风阵列的环境噪音声源定向抓拍方法及装置，通过对环境噪音进行空间定位分析，得到目标噪音的空间坐标，并依据目标噪音的空间坐标对环境噪音进行筛选，得到目标噪音片段，能够准确获取目标噪音，提高环境噪音监测的准确度，同时，通过依据目标噪音的空间坐标和声画坐标同步技术，得到产生目标噪音的视频图像片段，能够准确获取产生目标噪音的视频图像，从而解决了现有技术无法获取产生环境噪音的视频图像的缺陷。
一种基于麦克风阵列环境噪音声源定向抓拍方法装置

[发明专利]一种基于多层级金字塔网络结构的水体特征提取方法-CN202210633576.6在审
发明人：袁文怡;肖在春;陈少栓;其他发明人请求不公开姓名 -专利权人：广州伏羲智能科技有限公司
申请日： 2022-06-06 - 公布日： 2022-09-09 - 主分类号： G06V10/80 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于多层级金字塔网络结构的水体特征提取方法，方法包括构建多层级金字塔网络结构，获取水体图像，并将水体图像进行降采样，得到初始特征图，将初始特征图输入至多层级金字塔网络结构进行处理，得到低通路处理结果、中通路处理结果和高通路处理结果，将低通路处理结果、中通路处理结果和高通路处理结果进行融合计算，得到水体特征；通过全局平均池化层、低通路层、中通路层和高通路层构建多层级金字塔网络结构，并依据多层级金字塔网络结构对水体图像进行处理，实现用三个通路分别进行水域提取运算，得到图像的粗糙语义信息和细节信息，能够精确提取复杂图像中的特征信息。
一种基于多层金字塔网络结构水体特征提取方法

[发明专利]一种基于超像素分割算法和合并算法的工地扬尘检测方法-CN202210012947.9在审
发明人：王弘越;袁文怡;肖在春;黄洁 -专利权人：广州伏羲智能科技有限公司
申请日： 2022-01-07 - 公布日： 2022-04-15 - 主分类号： G06V20/10 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于超像素分割算法和合并算法的工地扬尘检测方法，包括构建扬尘识别模型，实时采集工地图像，并采用超像素分割算法对工地图像进行分割，采用合并算法对分割后的图像进行合并，得到合并后的图像，对合并后的图像进行特征提取，得到工地图像的特征值，将工地图像的特征值输入扬尘识别模型进行识别，得到工地扬尘识别结果；通过采用超像素分割算法对工地图像进行分割处理，能够有效去掉工地图像的冗余信息，从而大大降低处理的图像信息量，进而有效提高扬尘检测效率和准确度，此外，通过采用合并算法对分割后的图像进行合并，能够便于后续对图像的特征提取，从而使得获取的特征值更加准确，进一步有效提高扬尘检测效率和准确度。
一种基于像素分割算法合并工地扬尘检测方法

[发明专利]一种基于人工智能的水污染识别方法及系统-CN202111410121.X在审
发明人：李毓勤;袁文怡;王弘越;肖在春;廖载红;周沙沙 -专利权人：广州市云景信息科技有限公司
申请日： 2021-11-19 - 公布日： 2022-03-01 - 主分类号： G06V20/05 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于人工智能的水污染识别方法及系统，方法包括构建水域图像数据库，依据水域图像数据库生成时间描述特征、漂浮物特征和区别于漂浮物的干扰特征，将时间描述特征、漂浮物特征和区别于漂浮物的干扰特征输入卷积神经网络进行训练，得到漂浮物识别模型，实时采集水域图像输入至漂浮物识别模型中进行识别，从而实现水污染的识别；通过采用卷积神经网络训练出漂浮物识别模型，从而实现实时智能检测水上漂浮物的效果，节省了人力和物力，此外，通过采用时间描述特征、漂浮物特征和区别于漂浮物的干扰特征作为训练数据，使得漂浮物识别模型不仅能够检测出漂浮物的种类，还能够识别出漂浮物的数量，提高了水污染识别的可靠性和时效性。
一种基于人工智能水污染识别方法系统

[发明专利]一种基于霍夫变换和双流卷积神经网络的马路黑烟识别方法-CN202111301684.5在审
发明人：李毓勤;袁文怡;王弘越;肖在春;周文军;周当 -专利权人：广州市云景信息科技有限公司
申请日： 2021-11-04 - 公布日： 2022-02-08 - 主分类号： G06V20/40 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于霍夫变换和双流卷积神经网络的马路黑烟识别方法：步骤S100、通过光流法计算运动目标的每个像素点的运动速度和运动方向，输出代表目标对象运动信息的光流图像；步骤S200、采用霍夫变换得到XY极坐标的参数空间，通过参数空间筛查提取黑烟区域；步骤S300、运用双流神经卷积网络模型对候选黑烟区域进行识别；本发明相对比现有视频识别方式，深度神经网络具有更强的数据表征能力，抗干扰能力强，端到端的识别使得识别准确率更高。且双流卷积神经网络不仅拥有深度学习的优势，且其应用光流法提取运动特征，形成RGB图像进行卷积运算和光流图像卷积运算，两个算法网络通道，再融合平均，进而较BP神经卷积具有更高的准确率。
一种基于变换双流卷积神经网络马路黑烟识别方法

[发明专利]黑烟船舶的识别方法、装置、介质及设备-CN202110596243.6在审
发明人：李毓勤;李晓斌;刘超宇;袁文怡;王弘越;肖在春 -专利权人：广州市云景信息科技有限公司
申请日： 2021-05-30 - 公布日： 2021-09-17 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种黑烟船舶的识别方法，包括：按照预设的视野坐标控制摄像机进行区域巡航及检测船体信息；若在区域巡航过程中检测到船体信息，则对所述船体信息进行跟踪，得到跟踪视频；对所述跟踪视频中的船体信息进行黑烟识别，获取黑烟船舶；提取所述黑烟船舶的船体编码。本发明实现了对黑烟船舶的自动化识别，且提高了对黑烟船舶的监测效率和准确率。
黑烟船舶识别方法装置介质设备

1
共 8 条