本发明公开了一种基于模板匹配的图像时间标识的识别方法，步骤为：S1图像预处理：输入图像，并对图像进行预处理，便于后续的特征提取和模板匹配；S2特征提取与模板匹配：使用多种算法从所述图像中提取关键特征点或描述子，并与预先定义的时间标识模板...

本发明公开了一种基于目标检测的人员持刀的识别方法，步骤为：S1：图像数据采集，训练人员持刀检测模型；S2：载入人员持刀检测模型进行行人持刀识别，获得结果并分析检测结果；S3：采用DeepSORT模型结合历史时间方向判断图像中人员的检测框...

本发明公开了一种视觉算法测试过程及数据的优化方法，步骤为：S1图片库建立：创建具有样本分类及样本特征标签的图片库，并上传初始测试样本；S2测试样本生成：基于深度学习根据样本分类和特征生成满足不同场景的测试样本；S3测试集预期结果生成：创...

本发明公开了一种基于多服务器训练任务资源优化的分配方法，步骤为：S1：获取多台服务器的硬件资源信息；S2：创建算法任务，根据选择的样本集的文件大小及训练参数来指定或动态判断即将参与训练的服务器；S3：开始同步远程存储的样本文件至本地训练...

本发明公开了一种基于目标检测的安全帽的识别方法，步骤为：S1获取数据训练模型：采集图像数据，并对图像数据进行聚类，再训练获得安全帽检测模型；S2人员检测：加载安全帽检测模型，检测每帧图像数据中是否有目标人员出现，若有并确定人员id再转至...

本发明公开了一种基于二次目标跟踪算法的离岗检测方法，步骤为：S1数据准备，获取每帧图像数据；S2人员检测：采用基于yolov5的目标人员检测模型检测每帧图像数据中是否有目标人员出现，若有目标人员出现，则转至步骤S3，否则结束返回步骤S1...

本发明公开了一种基于改进的时空自适应图卷积的骨架检测及摔倒检测方法，步骤为：S1：采集图像数据，获取每帧图像数据；S2：采用预先训练好的yolov5目标人员检测模型检测每帧图像数据中是否有目标人员出现，若有目标人员出现，则转至步骤S3，...

本发明公开了一种基于改进的

本发明公开了一种融合全局信息的基于

本发明公开了一种基于轨迹

本发明公开了一种基于改进YOLOv5的车辆识别及数量统计的监控方法，步骤为：S1：生成机动车辆数据集并进行划分再进行预处理；S2：采用预处理后的数据集训练得到YOLOv5机动车辆识别统计模型；S3：识别YOLOv5机动车辆识别统计模型并...

本发明涉及一种通信网络重点区域的效能的评估方法，步骤为：

本发明公开了一种

本发明公开了一种基于深度学习的摄像头轮询调用在机器视觉中的告警方法，步骤：S1：初始化节点并安装算法；S2：根据摄像头信息，依次为每个算法配置摄像头，并发送请求以获取视频流；S3：接收视频流并进行处理，获得预处理后图像数据；S4：对预处...

本发明公开了一种基于深度学习的行人检测的方法，步骤为：S1：采集待检测及监控区域的图像数据，再对获得的图像数据进行标注，制作数据集；S2：搭建目标检测网络并利用数据集训练目标检测模型，获得行人检测模型；S3：将实时视频流接入行人检测模型...

本发明公开了一种应用离线授权加密进行权限控制的实现方法，步骤：S1生成加密授权文件：针对不同的客户生成不同的授权文件许可ID，将授权文件许可ID以及授权开始结束时间写入授权文件信息内；对授权文件进行加密处理，再交付给客户；S2加密授权文...

本发明公开了一种垃圾桶外溢垃圾的检测方法，步骤为：S1暴露垃圾判断：将预先训练好的模型接入监控视频流进行帧推理操作，读取帧图像进行判断监控区域内是否存在暴露垃圾；S2垃圾桶满溢判断：判断是否存在满溢的垃圾桶，若有则上报告警；若不存满溢垃...

本发明涉及一种基于数字孪生的新建基站能耗预测方法，其中方法包括以下步骤：S1获取实体空间的网络及用户相关数据，并输入到数字孪生空间的数据中心；S2根据工参数据形成网络基站分布拓扑，并将网络基站分布拓扑映射到数字孪生空间；S3业务区域栅格...

本发明公开了一种基于时间空间联合的人员徘徊行为检测方法，步骤为：S1：采集开放场景中人员的数据形成原始数据集，并对原始数据集进行扩增处理得增强数据集；S2：从原始数据集和增强数据集中共选取4000～6000张图片数据进行标注，将标注数据...

本发明公开了一种基于改进yolov8的暴露垃圾检测及堆放监控的方法，步骤为：S1采集数据制作数据集：采集待检测及监控区域的图像数据，再对图像数据进行暴露垃圾图像标注，制作数据集；S2搭建网络并训练模型：搭建网络并训练目标检测模型，获得暴...