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公开(公告)号：CN116259067B
公开(公告)日：2023-09-12
申请号：CN202310538334.3
申请日：2023-05-15
Applicant: 济南大学 , 济南市城镇化与村镇建设服务中心
IPC: G06V30/422 , G06V30/148 , G06V30/19 , G06V30/18 , G06V30/14 , G06V10/82
Abstract: 本发明提出了一种高精度识别PID图纸符号的方法，涉及PID图纸符号识别领域。本发明提出PCSC_CBAM注意力机制，将该机制引入到YOLOv5中Neck里去，提高YOLOv5网络对符号识别的准确率。对高分辨率PID图纸进行数据增强，然后使用滑动窗口对高分辨率PID图纸进行分割，得到N张小图片。使用改进的YOLOv5网络用于对N张图片符号识别，实现符号的精准分类以及模糊定位；之后将N张图片拼接回高分辨率图像进行非极大值抑制。遍历拼接后的高分辨率图像符号识别的结果，从高分辨率图像中裁切仅包含当前符号的图像，对其使用Canny边缘检测和形态学处理得到符号的精确位置，提高PID图纸符号识别的准确率。
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公开(公告)号：CN116259067A
公开(公告)日：2023-06-13
申请号：CN202310538334.3
申请日：2023-05-15
Applicant: 济南大学 , 济南市城镇化与村镇建设服务中心
IPC: G06V30/422 , G06V30/148 , G06V30/19 , G06V30/18 , G06V30/14 , G06V10/82
Abstract: 本发明提出了一种高精度识别PID图纸符号的方法，涉及PID图纸符号识别领域。本发明提出PCSC_CBAM注意力机制，将该机制引入到YOLOv5中Neck里去，提高YOLOv5网络对符号识别的准确率。对高分辨率PID图纸进行数据增强，然后使用滑动窗口对高分辨率PID图纸进行分割，得到N张小图片。使用改进的YOLOv5网络用于对N张图片符号识别，实现符号的精准分类以及模糊定位；之后将N张图片拼接回高分辨率图像进行非极大值抑制。遍历拼接后的高分辨率图像符号识别的结果，从高分辨率图像中裁切仅包含当前符号的图像，对其使用Canny边缘检测和形态学处理得到符号的精确位置，提高PID图纸符号识别的准确率。
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公开(公告)号：CN118420475A
公开(公告)日：2024-08-02
申请号：CN202410602365.5
申请日：2024-05-15
Applicant: 青岛中达农业科技有限公司 , 济南大学
IPC: C07C219/06 , C07C213/06 , A01N37/12 , A01P21/00
Abstract: 本发明属于新型化合物合成技术领域，具体涉及一种基于三乙醇胺的植物生长调节剂及其合成方法、应用。本发明开发一种新结构的植物生长调节剂，采用便宜易得的三乙醇胺作为基础原料，通过条件优化，得到单酯化、二酯化和三酯化产物。本发明提供的植物生长调节剂中，单酯化和二酯化的产物，其分子中除了酯基以外，还有羟基，能够通过氢键和植物体内的分子产生额外的作用影响其效果。本发明合成了具有不同链长的羧酸酯，对所得到的单酯化、二酯化、三酯化以及相应的氯代物和溴代物进行了测试，本发明提供的化合物能够促进小麦苗的生长。
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公开(公告)号：CN116109532A
公开(公告)日：2023-05-12
申请号：CN202211420956.8
申请日：2022-11-15
Applicant: 济南大学
Abstract: 本发明提出了一种针对PID图像类别不平衡的数据增强方法，涉及图像处理数据增强技术领域。本发明可以定向的选择PID图像中一个或者多个类别进行数据增强，并将数据增强后需要增强的类别数量拟合正态分布，增加了目标和背景组合的多样性，提高了模型识别的准确率与鲁棒性，增强了模型的泛化能力，在一定程度上降低人工采集和标注图像的成本与时间。
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公开(公告)号：CN115527169A
公开(公告)日：2022-12-27
申请号：CN202211238810.1
申请日：2022-10-11
Applicant: 济南大学
IPC: G06V20/52 , G06V40/20 , G06V10/56 , G06V10/764 , G06N3/04
Abstract: 本发明公开了一种基于人体姿态识别的摇臂钻床违规操作检测方法，通过识别人体姿态，获取人体关键关节点，通过判断模块将关节点与标记点进行逻辑判断，能够识别出摇臂钻床开动前工人是否进行检查摇臂钻床上的升降机构、夹紧机构、电器系统等装置的操作；识别摇臂钻床开动后工人触碰刀具和工作台区域、隔着机床转动部分传递或拿取工具等违规操作；识别摇臂钻床运转时工人离开工作区域的违规操作；当发现工人出现违规操作后会进行语音告警，提醒工人违反摇臂钻床安全操作规程，PLC模块控制摇臂钻床停机操作，并进行当前主摄像头与副摄像头的影像记录，可选择的通知安全管理人员有工人出现违规操作，有效减少工人的违规操作，提高安全性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114694165A
公开(公告)日：2022-07-01
申请号：CN202210610807.1
申请日：2022-06-01
Applicant: 济南大学
IPC: G06V30/422 , G06V30/418 , G06V30/19 , G06V10/82 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06K9/62 , G06T11/20 , G06F30/18 , G06F113/14
Abstract: 本发明提出了一种PID图纸智能识别与重绘方法，涉及PID图纸识别、图像处理和计算机辅助设计领域。本发明通过采用模板匹配、深度学习、基于像素点的管线识别算法与合并规则的方法实现PID图纸图像中图件的定位、分类、文字检测与识别，并利用正则表达式将图件与文字进行关联以及通过PID绘制软件完成PID图纸的重绘，能够大幅度降低专业工程师手工绘制PID的时间，提高绘图效率和质量。
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公开(公告)号：CN113409276A
公开(公告)日：2021-09-17
申请号：CN202110689843.7
申请日：2021-06-22
Applicant: 济南大学
Abstract: 本发明提出了基于互信息配准消除冗余背景的模型加速方法，在采集设备固定的基础上，生产环境光线多样性下，采集工业场景下目标检测任务的数据集；选取批量数据集，在现场确定摄像头位置后，选取一张图像为参照，其中，以下均称为参照图，将数据集中样本与参照图进行互信息图像配准；互信息图像配准时，将参照图和某个样本图转换为灰度图像，构建两个灰度图像的二维向量；参照图和样本图为刚性配准，使用直方图估计法计算两个灰度图像二维向量的联合概率密度，以确定并跳过冗余背景进行推理计算。本发明提高卷积神经网络的计算效率，满足工业生产线目标检测的实时性。
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公开(公告)号：CN116110071B
公开(公告)日：2023-09-12
申请号：CN202310361501.1
申请日：2023-04-07
Applicant: 济南大学
IPC: G06V30/422 , G06V30/414 , G06V10/26 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V30/146
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的图像格式管道和仪表图管线识别方法。涉及图像识别和管道和仪表图领域。本发明通过基于深度学习的算法，在管道和仪表图P&ID中先识别并删除符号和文字区域，将长管线分割成重复短管线，在识别完成后，将符合条件的短管线合并为长管线，达到识别各种长度管线的效果，并最后输出各段管线的端点和分类。本发明与人工识别管道和仪表图中管线相比，管线识别时间大幅缩小，识别准确率不受限于人工熟练度影响，信息化程度更好。相比现有的几种方法，本发明在识别准确率较高的前提下，使用更短的识别时间识别多种类型和多种长度的管线。
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公开(公告)号：CN116110071A
公开(公告)日：2023-05-12
申请号：CN202310361501.1
申请日：2023-04-07
Applicant: 济南大学
IPC: G06V30/422 , G06V30/414 , G06V10/26 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V30/146
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的图像格式管道和仪表图管线识别方法。涉及图像识别和管道和仪表图领域。本发明通过基于深度学习的算法，在管道和仪表图P&ID中先识别并删除符号和文字区域，将长管线分割成重复短管线，在识别完成后，将符合条件的短管线合并为长管线，达到识别各种长度管线的效果，并最后输出各段管线的端点和分类。本发明与人工识别管道和仪表图中管线相比，管线识别时间大幅缩小，识别准确率不受限于人工熟练度影响，信息化程度更好。相比现有的几种方法，本发明在识别准确率较高的前提下，使用更短的识别时间识别多种类型和多种长度的管线。
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公开(公告)号：CN114694165B
公开(公告)日：2023-05-09
申请号：CN202210610807.1
申请日：2022-06-01
Applicant: 济南大学
IPC: G06V30/422 , G06V30/418 , G06V30/19 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06T11/20 , G06F30/18 , G06F113/14
Abstract: 本发明提出了一种PID图纸智能识别与重绘方法，涉及PID图纸识别、图像处理和计算机辅助设计领域。本发明通过采用模板匹配、深度学习、基于像素点的管线识别算法与合并规则的方法实现PID图纸图像中图件的定位、分类、文字检测与识别，并利用正则表达式将图件与文字进行关联以及通过PID绘制软件完成PID图纸的重绘，能够大幅度降低专业工程师手工绘制PID的时间，提高绘图效率和质量。
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