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[发明专利]基于YOLOv7的堤坝边坡滑坡智能识别与预警方法-CN202310995426.4有效
发明人：许小华;包学才;王海菁;汪忠喜;李德龙;周信文 -专利权人：江西省水利科学院（江西省大坝安全管理中心、江西省水资源管理中心）;南昌工程学院
申请日： 2023-08-09 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G06V20/10 文献下载
摘要：本发明公开了基于YOLOv7的堤坝边坡滑坡智能识别与预警方法，包括以下步骤：收集堤坝边坡滑坡危害的图像数据，标注筛选后的图像数据；对图像数据进行预处理和对数据集进行划分，训练集送入到网络模型进行训练；验证集验证训练的结果且更新网络模型的权重文件，得到堤坝边坡滑坡检测模型的最优权重文件；对测试集进行高分辨率处理，之后对网络模型进行测试，评估性能。本发明的有益效果是：提升对堤坝边坡滑坡识别的精度，提高堤坝边坡滑坡识别与预警的自动化水平，可以自动识别和定位堤坝边坡滑坡出现的塌方、滑坡的危险情况，实现对堤坝边坡滑坡的实时监测和预警，提高水库边坡滑坡的安全性和稳定性。
基于 yolov7 堤坝滑坡智能识别预警方法

[发明专利]一种适应天气变化的水环境监测频率自调整系统-CN202011047643.3有效
发明人： 包学才;姚家伟;康忠祥;卞佩伦;邓承志;张明亮;潘帅 -专利权人：南昌工程学院
申请日： 2020-09-29 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G01N33/18 文献下载
摘要：本发明公开了一种适应天气变化的水环境监测频率自调整系统及方法，该系统包括多个水环境监测终端以及水环境监测云平台管理装置，水环境监测终端包括微处理器以及与微处理器电性连接的太阳能电池模块、数据存储模块、GPS模块、备用电源模块、GPRS模块、LORA模块、水质监测装置，水环境监测终端通过GPRS模块与水环境监测云平台管理装置通信连接；水环境监测云平台管理装置包括监控处理器、天气预报发布平台。本发明提供的适应天气变化的水环境监测频率自调整系统及方法，可以预测获取到的太阳能能量值，并依据此能量值及自身剩余能量自适应调整系统监测频率，从而达到对系统能量的合理使用，实现对水环境持续性监测。
一种适应天气变化水环境监测频率调整系统

[发明专利]一种基于深度学习的水环境智能监测系统及方法-CN202011046080.6有效
发明人： 包学才;康忠祥;姚家伟;叶辰;邓承志;聂菊根;占礼彬 -专利权人：南昌工程学院
申请日： 2020-09-29 - 公布日： 2023-09-19 - 主分类号： H04L67/12 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度学习的水环境智能监测系统及方法，包括水环境监测终端、边缘处理装置和云端管理平台；水环境监测终端包括微型中心处理器一以及与微型中心处理器一电性连接的水面监测摄像头、位置定位模块、无线射频Lora模块、无线多模通信模块一、太阳能电池组模块和数据存储模块一；边缘处理装置包括微型中心处理器二以及与微型中心处理器二电性连接的以太网模块、GPU处理器、无线多模通信模块二和数据存储模块二；云端管理平台包括水污染识别服务器以及与水污染识别服务器电性连接的Web服务器和数据库服务器；本发明能够实现水环境长期监测及污染图像取证，并对监测到的图像数据进行存储和预警。
一种基于深度学习水环境智能监测系统方法

[发明专利]一种河湖采砂船船脸识别方法-CN202310525507.8有效
发明人： 包学才 -专利权人：南昌工程学院
申请日： 2023-05-11 - 公布日： 2023-07-07 - 主分类号： G06V20/52 文献下载
摘要：本发明公开了一种河湖采砂船船脸识别方法，针对采砂船个体识别的任务，将RetinaFace基本卷积层中的激活函数改为GELU激活函数，形成改进的主干特征提取网络，有利于训练模型更好的收敛，在主干网络三个不同大小的输出有效特征层后引入ECA注意力机制模块，并将DAMO‑YOLO网络模型的Efficient‑RepGFPN网络来作为特征融合网络，在不增加更多计算量的同时，提升模型的精度；此外，利用MAE‑NAS技术搜索出合适的网络结构作为的FaceNet主干网络，将GAM注意力机制引入FaceNet网络中，强化整个模型可用于对河湖过往采砂船船脸个体识别任务的优化。
一种采砂船船识别方法

[发明专利]一种基于深度学习的城市内涝积水智能水位检测方法-CN202310192003.9有效
发明人：许小华;包学才;肖磊;吕姚;李亚琳;聂菊根 -专利权人：江西省水利科学院（江西省大坝安全管理中心、江西省水资源管理中心）;南昌工程学院
申请日： 2023-03-02 - 公布日： 2023-05-16 - 主分类号： G06V20/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度学习的城市内涝积水智能水位检测方法，该方法基于水尺的城市积水水域图像分两阶段检测识别并计算水位；第一阶段，将包含水尺的城市积水水域图像输入训练好的YOLOX_I1，识别并截取水尺图像，得到第一阶段的输出水尺图像和该图像高度像素值；第二阶段，将第一阶段得到的输出图像输入训练好的YOLOX_I2，识别并截取字符“E”图像，得到字符“E”图像高度像素值列表后计算水位；本发明将计算机视觉技术、深度学习和图像处理技术有机结合，既能解决传统图像处理方式适应性受限的问题，又能实现面向城市积水的水尺高精度智能识别。
一种基于深度学习城市内涝积水智能水位检测方法

[发明专利]一种基于模型分割压缩自编码器的图像压缩算法-CN202210868534.0有效
发明人： 包学才;叶辰;何海清;吴沂航;聂菊根;韩龙哲;谭文群 -专利权人：南昌工程学院
申请日： 2022-07-21 - 公布日： 2023-04-25 - 主分类号： H04N19/154 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于模型分割压缩自编码器的图像压缩算法包括：图像数据集的获取、数据集的预处理、构建MS‑CAE网络模型、MS‑CAE网络模型的训练。MS‑CAE网络模型包括：编码网络和解码网络；所述编码网络及其权值参数部署在边缘设备，用于对输入的像素块进行压缩；所述解码网络及其权值参数部署在云端设备，用于获取压缩后的像素块，对其进行升维，得到升维后的像素块；将所述升维后的像素块进行拼接，重构处完整的图像。本发明针对传感网络节点和云端的计算资源特眯，优化了图像压缩模型的模型复杂度和重构图像质量，获得了良好的效果。
一种基于模型分割压缩编码器图像算法

[发明专利]一种面向边缘计算的河面采砂船及过往船只识别方法-CN202210963229.X有效
发明人：许小华;包学才;王海菁;陈豹;张秀平 -专利权人：江西省水利科学院;南昌工程学院
申请日： 2022-08-11 - 公布日： 2023-01-17 - 主分类号： G06V20/54 文献下载
摘要：本发明公开了一种面向边缘计算的河面采砂船及过往船只识别方法，该方法提出使用K‑means聚类算法生成河面船只数据集的先验框，并改进YOLOv4‑tiny主干网络，将基本卷积层激活函数改为SiLU激活函数，形成新的主干特征提取网络，并输出两种不同尺度的特征图；在加强特征融合网络中加入SE注意力机制模块，并在FPN层后面加入自上而下的连接，形成PANet网络结构。本发明通过在其原来的基本卷积块中加入SiLU激活函数对主干网络进行调整，有利于训练模型更好的收敛；整个模型可用于对复杂场景下河面过往不同类型船只识别任务的优化，识别精度优于传统模型。
一种面向边缘计算河面采砂过往船只识别方法

[发明专利]一种LORAWAN水质自适应监测系统及方法-CN202210956602.9在审
发明人： 包学才;张明亮;潘帅;占礼彬;梁义;何海清;吴沂航;聂菊根 -专利权人：南昌工程学院
申请日： 2022-08-10 - 公布日： 2022-11-11 - 主分类号： G01N33/18 文献下载
摘要：本发明涉及一种LORAWAN水质自适应监测系统及方法，所述系统包括：水质采集终端、LORAWAN管理服务器和监测云服务管理平台；水质采集终端是由太阳能进行供电的；水质采集终端、LORAWAN管理服务器和监测云服务管理平台通过LORAWAN协议无线相互连接；水质采集终端用于采集待测区域的水质信息、定位信息和获取的太阳能能量信息，并对水质信息、定位信息和获取的太阳能能量信息进行打包，得到上传数据包；LORAWAN管理服务器用于接收上传数据包，并进行上报和解析处理，得到关键数据；监测云服务管理平台用于根据内置的LSTM的能量预测模型利用关键数据进行预测，得到能量预测值，并根据能量预测值对水质采集终端的监测频率进行控制。本发明解决偏远水域水质监测存在设备供电能量匮乏和移动信号覆盖不足等问题。
一种 lorawan 水质自适应监测系统方法

[发明专利]基于改进YOLOX的水库水面漂浮物目标检测方法-CN202210964547.8有效
发明人：许小华;包学才;王海菁;曾祥君;李德龙 -专利权人：江西省水利科学院;南昌工程学院
申请日： 2022-08-12 - 公布日： 2022-11-08 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于改进YOLOX的水库水面漂浮物目标检测方法，其方法为：图像数据集收集和预处理操作；改进YOLOX算法模型，提出一种改进特征融合模块，增强输出特征信息的丰富度，提升大目标和小目标水库漂浮物的精度；判断是否要调整学习率以降低训练损失值，提升检测精度：若是，则在训练过程中手动更改超参数的取值并继续训练；否则，保持按原超参数训练；完成训练，获取最优权重：最后水库水面漂浮物图片检测识别。本发明的有益效果是：采用改进YOLOX算法模型进行目标检测，训练参数量适中，检测精度更好，实现了水库水面漂浮物的自动化高精度检测和识别。
基于改进 yolox 水库水面漂浮目标检测方法

[发明专利]一种基于边缘计算的多视频流安全风险预警系统及方法-CN202211223920.0在审
发明人： 包学才;占礼彬;潘帅;陈豹;何海清;吴沂航;聂菊根;韩龙哲;李艳 -专利权人：南昌工程学院
申请日： 2022-10-09 - 公布日： 2022-11-04 - 主分类号： H04N7/18 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于边缘计算的多视频流安全风险预警系统及方法，涉及边缘端多视频流安全风险目标识别预警技术领域，系统包括边缘计算设备、供电模块、显示屏、监测管理平台、流媒体监控服务器、图像存储服务器和第二通信模块；根据多个摄像头监控的视频信息，推理出摄像头监控的区域是否出现不安全的行为，并进行截图，同时判断是否收到推流指令，由第二通信模块通知监管人员并将截图和视频发送至监测管理平台；服务器安全风险监管平台接收边缘监测终端的识别异常的影音信息，将图像和推流视频分别转存至图像存储服务器和流媒体监控服务器。本发明实现施工场所中不规范行为的精准监测，并对出现的不规范行为实现截图或视频取证和预警功能。
一种基于边缘计算视频安全风险预警系统方法

[发明专利]一种基于采砂量监测系统的智能计量方法-CN202111569983.7有效
发明人：许小华;包学才;王海菁;张秀平;高江林;王小笑 -专利权人：江西省水利科学院;南昌工程学院
申请日： 2021-12-21 - 公布日： 2022-09-13 - 主分类号： G01F17/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于采砂量监测系统的智能计量方法，系统包括采砂量监测终端、采砂量计量管理装置；其方法是利用光电传感器、振动传感器、超声波传感器三种传感器的监测信息融合处理，根据振动传感器和光电传感器综合判定采砂船工作状态，融合光电传感器和超声波传感器的信息，利用信息处理方法计算采砂量，并实时发送采砂量信息至采砂量管理装置；采砂量管理装置接收采砂量信息，在采砂量计量管理装置利用深度神经网络算法进行采砂量校正，然后在网站上过采预警显示并存入数据库服务器。本发明实现采砂船采砂的实时动态精准计量，并实时传输采砂量计量信息并能对超采行为实现定位和图像信息取证和预警等功能。
一种基于采砂监测系统智能计量方法

[发明专利]一种基于机器视觉检测的智慧畜禽养殖远程在线监控系统-CN202210193835.8在审
发明人：谭理武;王振宇;罗小青;包学才;习帅斌;吴灿锐;王浩名 -专利权人：南昌湖光能电科技有限公司
申请日： 2022-03-01 - 公布日： 2022-07-05 - 主分类号： G01C11/02 文献下载
摘要：本发明提供一种基于机器视觉检测的智慧畜禽养殖远程在线监控系统，涉及畜禽监控领域，一种基于机器视觉检测的智慧畜禽养殖远程在线监控系统，包括将拍摄视屏传输至便于点进行智能图像处理模块，摄像头与智能传感器同步监控模块，精确地对每只脱温鸡的进食时间、进食量检查并控制模块，建立实时数据库，设计软件平台，建立软件平台可随时在线查询每只脱温鸡的觅食情况、运动数据，或下达饲养命令或运动命令，可给客户提供远程饲养体验感。
一种基于机器视觉检测智慧畜禽养殖远程在线监控系统

[发明专利]MEC环境下基于强化学习的动态分组车联网缓存方法-CN202210038806.4在审
发明人：韩龙哲;李胜;赵嘉;张翼英;祝文军;包学才;梁琨;敖晨晨;王思宁 -专利权人：南昌工程学院
申请日： 2022-01-13 - 公布日： 2022-04-19 - 主分类号： H04L67/568 文献下载
摘要：本发明公开了MEC环境下基于强化学习的动态分组车联网缓存方法，包括以下步骤：S1：获取待分组的所有车辆信息、路侧单元信息、宏基站信息、核心网、缓存内容信息；S2：确定移动车组缓存池和中心车辆；S3：根据移动车组缓存池、路侧单元和宏基站信息，构建系统内容缓存和交付模型；S4：根据车组内全部车辆获取内容总延迟最小为目标函数，建立基于演员‑评论家框架的多智能体协同边缘缓存模型；S5：通过训练模型得到相应缓存策略，选择系统延时最小的策略进行内容缓存。可解决车辆频繁与路侧基站通信导致基站负载过大，端到端内容获取的延时过长问题。
mec 环境基于强化学习动态分组联网缓存方法

[发明专利]基于深度学习的采砂船自适应监控系统的自适应监控方法-CN202111081338.0有效
发明人：许小华;包学才;王海菁;张秀平;高江林;汪国斌;李亚琳 -专利权人：江西省水利科学院;南昌工程学院
申请日： 2021-09-15 - 公布日： 2021-12-10 - 主分类号： H04N7/18 文献下载
摘要：本发明公开了基于深度学习的采砂船自适应监控系统的自适应监控方法，包括前端监控终端、推理识别装置以及服务器管理装置；前端监控终端包括嵌入式微处理器、水岸监控摄像机、北斗定位模块、能量状况监测模块；推理识别装置包括嵌入式PC机以及与嵌入式PC机电性连接的无线图像传输通信模块、深度学习加速卡、4G无线通信模块，以太网模块和SD卡数据存储模块；服务器管理装置包括采砂船管理Web平台以及采砂船管理Web平台电性连接的采砂船识别服务器、监测状态分析服务器的和存储服务器；本发明能够实现河湖采砂船进出采砂区域的自动识别以及河湖非法采砂船的识别、取证及预警功能。
基于深度学习采砂自适应监控系统方法

[实用新型]一种遥测组网系统的水位监测用实时报警装置-CN202121266092.X有效
发明人：胡荣群;杨扬;沈克永;樊棠怀;张劲恒;包学才 -专利权人：南昌理工学院;南昌工程学院
申请日： 2021-06-07 - 公布日： 2021-11-16 - 主分类号： G01F23/60 文献下载
摘要：本实用新型公开了一种遥测组网系统的水位监测用实时报警装置，属于水位监测技术领域，其技术方案要点包括外盒，所述外盒的底部固定连接有底板，所述底板的底部开设有通孔，所述底板的底部固定连接有测量机构，通过设置测量机构，可以在水位进行改变时，让浮球在内管内进行移动，浮球的移动就会带动支杆进行移动，支杆就会将滑块进行推动，滑块就会将滑杆进行推动，滑杆就会将按钮按下，因此就可以让报警装置本体进行报警，因此就可以提醒工作人员，让工作人员立即做出对应措施，并且外管和内管的配合使用，可以将水浪进行阻挡，防止水浪过大将浮球推起产生误报，进一步的提高了对水位测量的精准度。
一种遥测组网系统水位监测实时报警装置

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