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公开(公告)号：CN109328644A
公开(公告)日：2019-02-15
申请号：CN201811275526.5
申请日：2018-10-30
Applicant: 华侨大学
IPC: A01D46/247
Abstract: 本发明公开了一种草莓采摘器，包括：采摘头、长柄和把手，所述长柄的内部为中空结构，且所述长柄的内部活动安装有连接杆，所述长柄的一端固定连接有把手，所述把手的内部通过转轴活动安装有压杆，所述压杆的中部通过销轴与所述连接杆的一端活动连接，所述长柄的另一端固定设置有采摘头，所述采摘头包括第一固定架、第二固定架、传动板、外筒和内筒，所述第一固定架、第二固定架通过螺栓固定安装在所述长柄的一端，所述外筒与第二固定架固定连接。本发明简单、便携、容易操作、价格便宜，并集采摘与收集功能于一体，采摘过程对水果零损伤，采摘器材质为塑料，轻便便携。因能单手操作代替双手操作，采摘效率高，具有很好的推广价值。
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公开(公告)号：CN112044808B
公开(公告)日：2025-01-17
申请号：CN202010855832.7
申请日：2020-08-24
Applicant: 华侨大学
IPC: B07C5/342 , G06V20/10 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/82
Abstract: 本发明提供一种生活垃圾识别系统，包括工控机、垃圾输送装置以及沿所述垃圾输送装置的输送方向依次排列的彩色相机、3D相机和高光谱相机，所述彩色相机的侧下方设置有与所述彩色相机配合的线性光源，所述3D相机旁设置有与所述3D相机配合的激光发射器，所述高光谱相机的正下方设置有与所述高光谱相机配合的穹顶光源，所述垃圾输送装置、所述彩色相机、所述3D相机和所述高光谱相机分别与所述工控机通讯连接。本发明通过3D相机、彩色相机和高光谱相机结合的方式采集生活垃圾多维度特征信息，进而可以通过多特征信息融合和分层次识别，显著提高生活垃圾的识别准确性，使得机器智能分拣能够适用于生活垃圾分拣，有助于提高分拣效率并改善分拣工况。
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公开(公告)号：CN113807424A
公开(公告)日：2021-12-17
申请号：CN202111063333.5
申请日：2021-09-10
Applicant: 华侨大学
Abstract: 一种基于离线数据增强的固废数据集生成方法，具体包括：手动标注第一固废数据集A1；对第一固废数据集A1进行离线数据增强生成第二固废数据集A2，合并第一固废数据集A1和第二固废数据集A2，形成合并固废数据集；使用深度学习模型对合并固废数据集进行训练；使用训练好的深度学习模型对未标注的固废数据集D进行预测；通过查询函数找出深度学习模型预测不准确的图像集，并进行手动标注得到第三固废数据集B1；对第三固废数据集B1进行离线数据增强生成第四固废数据集B2。本发明提出的方法可以生成大量固废数据集，快速有效地构扩充固废数据集，从而有助于深度学习模型的训练，进一步提升固废识别的准确率。
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公开(公告)号：CN114120057B
公开(公告)日：2025-01-17
申请号：CN202111320510.3
申请日：2021-11-09
Applicant: 华侨大学
IPC: G06V10/774 , G06V10/82 , G06V10/25 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供了一种基于PaddleDetection的混淆矩阵生成方法，包括：在PaddlePaddle平台下运用PaddleDetection目标检测开发套件训练目标检测网络；获取有标注的测试数据集，分为两个文件夹，一个文件夹放json文件，另一个放对应的图片文件，并得到真实的目标物体外接矩形框；运用infer.py图片文件进行预测，得到预测标签；得出预测修正得到的矩形检测框；将真实矩形框与预测修正得到的矩形检测框进行循环匹配，将统计得到的值记录在矩阵上；创建excle表格，将记录的矩阵填充到excle表格中，绘制出用于评价模型实际应用效果的混淆矩阵，本发明方法能优化网络模型的训练方法。
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公开(公告)号：CN113945503A
公开(公告)日：2022-01-18
申请号：CN202111409584.4
申请日：2021-11-25
Applicant: 华侨大学
Abstract: 本发明提供了一种基于双相机的机制砂空隙率在线测量系统及方法，所述系统包括基础CCD相机、精密CCD相机、LED背光源、棱镜组、振动给料器、传输管和终端，所述基础CCD相机和精密CCD相机分别与终端连接，所述振动给料器位于传输管上方，所述棱镜组位于传输管与两个相机之间；所述基础CCD相机用于拍摄全体机制砂下落区域，所述精密CCD相机用于拍摄全体机制砂下落区域中的一部分，通过所述精密CCD相机补偿基础CCD相机无法测量的细颗粒。本发明将双相机多尺度测量与机器学习相结合，克服机制砂尺寸跨度大的测量难点，可有效实现机制砂空隙率在线检测，提高检测精度和效率。本发明的双相机检测系统的空隙率检测精度符合工程实际要求。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113554068A
公开(公告)日：2021-10-26
申请号：CN202110758660.6
申请日：2021-07-05
Applicant: 华侨大学
Abstract: 本发明公开了一种实例分割数据集的半自动标注方法、装置及可读介质，通过分别对实例分割模型和图像分类模型进行训练；使用训练好的实例分割模型对图像数据集合中的第一数据集进行预测，得到第一预测结果，基于第一预测结果确定每张图像中包含单个物体的图像，将单个物体的图像输入训练好的图像分类模型，得到第二预测结果，将单个物体的第一预测结果与第二预测结果进行对比，根据比对结果人工纠正每张图像中的单个物体的第一种类和掩膜，得到伪标签实例分割数据集；将人工实例分割数据集和伪标签实例分割数据集混合作为实例分割数据集，对实例分割模型重新训练，得到最终的实例分割模型。本方法使用少量的人工标注数据，成本低并具有较高的精度。
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公开(公告)号：CN111079548A
公开(公告)日：2020-04-28
申请号：CN201911157744.3
申请日：2019-11-22
Applicant: 华侨大学 , 福建南方路面机械有限公司
Abstract: 一种基于目标高度信息和色彩信息的固废在线识别方法，包括：物料传送模块、高度信息采集模块、色彩信息采集模块、脉冲控制模块、数据传输模块和数据处理模块；高度信息采集模块和色彩信息采集模块设置在物料传送模块上方以采集传送的建筑垃圾的高度和色彩信息；脉冲控制模块与高度信息采集模块和色彩信息采集模块分别相连接以控制同时采集；高度信息采集模块和色彩信息采集模块分别与数据传输模块以将采集的信息发送至数据处理模块；数据处理模块对高度信息和色彩信息进行预处理后，通过改进的卷积神经网络对高度信息和色彩信息进行特征融合并分类，输出建筑垃圾分类结果。本发明能极大地提高目标检测的准确率，并满足在线检测的要求。
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公开(公告)号：CN113807424B
公开(公告)日：2024-04-16
申请号：CN202111063333.5
申请日：2021-09-10
Applicant: 华侨大学
IPC: G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 一种基于离线数据增强的固废数据集生成方法，具体包括：手动标注第一固废数据集A1；对第一固废数据集A1进行离线数据增强生成第二固废数据集A2，合并第一固废数据集A1和第二固废数据集A2，形成合并固废数据集；使用深度学习模型对合并固废数据集进行训练；使用训练好的深度学习模型对未标注的固废数据集D进行预测；通过查询函数找出深度学习模型预测不准确的图像集，并进行手动标注得到第三固废数据集B1；对第三固废数据集B1进行离线数据增强生成第四固废数据集B2。本发明提出的方法可以生成大量固废数据集，快速有效地构扩充固废数据集，从而有助于深度学习模型的训练，进一步提升固废识别的准确率。
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公开(公告)号：CN114429573A
公开(公告)日：2022-05-03
申请号：CN202210022048.7
申请日：2022-01-10
Applicant: 华侨大学
IPC: G06V10/774 , G06V10/22 , G06V10/46 , G06K9/62 , G06V20/10 , G06F16/51 , G06F16/55 , G06F16/583
Abstract: 一种基于Copy‑Paste数据增强的生活垃圾数据集生成方法，具体包括：将生活垃圾分作若干批次，每一批次为相同类别，并且分批将生活垃圾稀疏放置在传送带上；使用RGB‑D采集系统对物体进行彩色图和高度图的图像采集；利用高度图中物体的轮廓信息和高度信息，对彩色图进行自动标注；以没有生活垃圾的纯传送带背景作为图片模板，通过Copy‑Paste将N个物体随机粘贴到图像模板上，N为整数，生成第一批生活垃圾数据集A1；使用第一批生活垃圾数据集A1对深度学习模型进行训练；使用训练好的深度学习模型对未标注的生活垃圾数据集D进行预测；以带有伪标签的数据集作为图像模板，对第一批生活垃圾数据集A1通过Copy‑Paste进行数据增强生成第二批生活垃圾数据集A2；合并第一批生活垃圾数据集A1和第二批生活垃圾数据集A2，形成合并生活垃圾数据集B1。本发明提出的方法可以生成大量的生活垃圾数据集，快速高效地扩充生活垃圾数据集，有助于深度学习模型的训练，提高生活垃圾识别的准确率。
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公开(公告)号：CN112044808A
公开(公告)日：2020-12-08
申请号：CN202010855832.7
申请日：2020-08-24
Applicant: 华侨大学
Abstract: 本发明提供一种生活垃圾识别系统，包括工控机、垃圾输送装置以及沿所述垃圾输送装置的输送方向依次排列的彩色相机、3D相机和高光谱相机，所述彩色相机的侧下方设置有与所述彩色相机配合的线性光源，所述3D相机旁设置有与所述3D相机配合的激光发射器，所述高光谱相机的正下方设置有与所述高光谱相机配合的穹顶光源，所述垃圾输送装置、所述彩色相机、所述3D相机和所述高光谱相机分别与所述工控机通讯连接。本发明通过3D相机、彩色相机和高光谱相机结合的方式采集生活垃圾多维度特征信息，进而可以通过多特征信息融合和分层次识别，显著提高生活垃圾的识别准确性，使得机器智能分拣能够适用于生活垃圾分拣，有助于提高分拣效率并改善分拣工况。
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