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公开(公告)号：CN113256623A
公开(公告)日：2021-08-13
申请号：CN202110723382.0
申请日：2021-06-29
Applicant: 南昌工程学院
Abstract: 本发明公开了一种基于改进MASK RCNN的FPC缺陷检测方法，步骤如下：S1.ROI处理和图像裁剪，采集目标检测图像，对FPC原始图像数据预处理，裁剪成适合网络输入的小图像；S2.对预处理后的图像进行数据增强处理，扩大模型训练的数据集；S3.人工标注；S4.确定特征图block横向堆叠次数N，针对FPC缺陷检测的种类和数量，确定特征图block横向堆叠次数N；S5.模型训练，将标注好的图像数据集送进改进MAKS RCNN网络模型进行训练；S6.对训练好的FPC缺陷检测模型进行性能评估；S7.参数优化微调，结合S6的评估结果，对模型进行进一步的优化。本发明实现了FPC缺陷的自动检测，且通过掩膜分割图像缺陷可得到缺陷大小，方便工作人员复判，大幅度降低了企业检测成本。
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公开(公告)号：CN107473388B
公开(公告)日：2020-10-16
申请号：CN201710763633.1
申请日：2017-08-29
Applicant: 南昌工程学院
IPC: C02F3/32 , C02F3/30 , C02F101/16 , C02F101/10
Abstract: 本发明公开了一种强化脱氮除磷一体化人工湿地系统，包括一级人工湿地池以及二级人工湿地池，一级人工湿地池一侧的上端设有第一进水管，下端设有第二进水管，一级人工湿地池内由下到上依次设有第一卵石层、强化脱氮介质层及第一壤土层，一级人工湿地池内还设有多个透气管；强化脱氮介质层由沸石、珍珠岩粉、椰壳纤维素、腐殖质配制而成；二级人工湿地池内由下到上依次设有第二卵石层、强化除磷介质层及第二壤土层，强化除磷介质层由钢渣、改性粉煤灰陶粒、糠醛渣混合配制而成。本发明通过构建强化脱氮区与强化除磷区，对低碳氮比且存在氮磷污染的低污染水具有较为理想的同步处理效果，出水氮、磷指标优于地表水IV类标准。
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公开(公告)号：CN109146807A
公开(公告)日：2019-01-04
申请号：CN201810855152.8
申请日：2018-07-31
Applicant: 南昌工程学院
CPC classification number: G06T5/006 , G06T5/40 , G06T2207/10016
Abstract: 本发明公开了一种交通视频中车辆的快速检测方法。本发明方法包括准备阶段和检测阶段；在准备阶段，获取所述交通视频的背景图像，并获取所述交通视频的阴影亮度降幅范围；在检测阶段，用待检图像帧点除背景图像，得到一幅新图像，并将该新图像中像素值在[1‑t,1+t]范围的像素标记为背景，t为取值范围在[0,0.3]的一个数值，将该新图像中像素值在所述阴影亮度降幅范围的像素标记为阴影，该新图像中的其余像素即为检测出的车辆目标图像。相比现有技术，本发明方法具有更低的算法复杂度和更好的实时性，同时提高了阴影检测的准确性。
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公开(公告)号：CN107765028A
公开(公告)日：2018-03-06
申请号：CN201710977823.3
申请日：2017-10-17
Applicant: 南昌工程学院
Abstract: 本发明公开了一种水环境遥感智慧监测服务系统，包括：水速、水位监测单元、重金属监测单元、水环境监测单元、中央处理器、预警单元以及无线通信模块；水速、水位监测单元用于实时监测水流速度和水位高低值，重金属监测单元用于实时监测水中的汞浓度、镉浓度以及铅浓度水环境监测单元用于实时监测水中的溶氧量、PH值以及水的浊度值；该系统可同时采集、传输多种水质参数、数据采集覆盖范围广；水环境监测节点部署方便，不受地理环境的约束，数据通信能力强、网络覆盖范围广，可以监测大范围水域的水质变化情况；系统成本低：相对于现有的水环境人工采样实验室分析方法，设备和人工的费用大大降低。
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公开(公告)号：CN118918483B
公开(公告)日：2025-02-11
申请号：CN202411406887.4
申请日：2024-10-10
Applicant: 江西省煤田地质勘察研究院 , 南昌工程学院
IPC: G06V20/10 , G06V10/82 , G06N3/0442 , G06N3/08 , G06F18/213 , G16C20/20
Abstract: 本申请公开了一种基于植被图像和混合水质模型的水质预测方法及系统，属于水质预测技术领域，该方法包括：获取水体周围植被的高光谱图像数据及数据预处理；提取高光谱图像中的植被地表反射率和NDVI指数；获取水质历史数据及水质数据预处理；构造数据集并进行划分；建立人工蜂群算法、长短期记忆和注意力机制（ABC‑LSTM‑Attention）混合水质预测模型；将训练集输入到水质预测模型中训练；输入待预测的水质数据进入训练好的模型即可输出预测的水质数据。该方法不仅能够考虑水质参数的历史数据，还能考虑周围植物环境对水质的影响，以提升水质预测精度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119048496A
公开(公告)日：2024-11-29
申请号：CN202411523259.4
申请日：2024-10-30
Applicant: 南昌工程学院
IPC: G06T7/00 , G06V10/774 , G06V10/40
Abstract: 本申请公开了一种PCB缺陷检测方法、系统、设备及存储介质，属于工业产品缺陷检测技术领域；其中方法包括：获取PCB数据集，对PCB数据集进行图像预处理和缺陷标注；创建虚拟运行环境，在虚拟运行环境中构建YOLOv10模型，并对YOLOv10模型进行轻量化处理；将空间到深度卷积SPD_conv模块优化为DSPD模块，并将DSPD模块配置到YOLOv10模型中，得到DSPD_YOLOv10模型；构建双向特征金字塔网络BiFPN，并将其配置到DSPD_YOLOv10模型的颈部网络中；根据所述PCB数据集对所述DSPD_YOLOv10模型进行训练，根据训练好的所述DSPD_YOLOv10模型对待检测样品进行检测；通过使用DSPD_YOLOv10模型来对PCB缺陷检测，实现了对PCB缺陷的高精度、高效率检测。
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公开(公告)号：CN115620128A
公开(公告)日：2023-01-17
申请号：CN202211142401.1
申请日：2022-09-20
Applicant: 南昌工程学院
IPC: G06V20/10
Abstract: 本发明提供高光谱异常检测方法，包括以下步骤：步骤1，构建高光谱图像的线性光谱混合模型；步骤2，构建双空间权重稀疏解混模型，计算各端元在混合像元中的丰度矩阵；步骤3，引入光谱加权因子和基于空间邻域信息的空间加权因子，创建字典空谱低秩分解模型；步骤4，对字典空谱低秩分解模型求解，求得异常矩阵；步骤5，通过异常矩阵，求得重建图像；步骤6，根据高光谱图像和重建图像得到异常目标检测图像。本发明本发明通过引入光谱加权因子和基于空间邻域信息的空间加权因子来充分挖掘高光谱图像的光谱信息和空间信息的相关性，以提升高光谱图像异常检测检测的准确性，本发明的异常检测结果准确率为99.39％。
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公开(公告)号：CN115147643A
公开(公告)日：2022-10-04
申请号：CN202210643976.5
申请日：2022-06-09
Applicant: 南昌工程学院
IPC: G06V10/764 , G06V10/20 , G06V10/25 , G06V10/26 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06T7/00
Abstract: 本发明公开了一种基于CNN和TRANSFORMER的FPC缺陷分类方法，该方法以基于CNN和TRANSFORMER设计的CTNet为分类模型，步骤如下：S1.采集目标缺陷图像，对FPC原始图像数据进行预处理；S2.对预处理后的图像进行数据增强处理，扩大图像数据集；S3.对增强后的图像数据集进行人工分类；S4.对人工分类后的图像数据，按比例划分训练集和验证集；S5.模型训练，将划分好的图像训练集送进CTNet网络模型进行训练；S6.对训练好的FPC分类检测模型进行性能评估；S7.参数优化微调，结合S6的评估结果，对模型进行进一步的优化。本发明实现了FPC缺陷的自动分类，具有较好的通用性，分类速度快且对电脑性能要求低，能够大幅度降低了企业的生产成本。
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公开(公告)号：CN113255837A
公开(公告)日：2021-08-13
申请号：CN202110723531.3
申请日：2021-06-29
Applicant: 南昌工程学院
Abstract: 本发明公开了工业环境下基于改进的CenterNet网络目标检测方法，包括以下步骤：采集包含待检测目标的若干图像;构建CenterNet网络的训练数据集；对CenterNet网络进行改进，包括利用ResNet‑50代替ResNet‑18的深度残差神经网络，利用训练数据集对CenterNet网络进行训练，获得目标检测模型；利用目标检测模型对工业环境中的待检测目标进行检测，获取目标的位置信息和分类信息。本发明通过使用层数更深的深度残差网络，既保证了目标检测速度，又提高了目标检测精度，特别是增强了对工业环境下的多目标和小目标物体的检测识别能力，且相对于传统算法，普适性更优。
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公开(公告)号：CN112532932A
公开(公告)日：2021-03-19
申请号：CN202011316439.7
申请日：2020-11-20
Applicant: 南昌工程学院
Abstract: 本发明公开了一种具有目标跟踪功能的监控装置，包括：安装座，其上滑动设置有滑架，滑架上设置有角度调节机构；人脸识别模块，设置在安装座上，人脸识别模块上设置有用于面像目标文件输入的输入端，面像目标文件输入后保存在人脸识别模块上的CPU内，还包括用于对图片进行图像处理的图像处理模块以及用于控制角度调节机构动作的模糊控制器，CPU、图像处理模块以及模糊控制器依次连接；伺服控制器，设置在安装座上，伺服控制器分别与角度调节机构和模糊控制器连接；还有摄像头，设置在安装座上，用于全方位的对目标对象进行视频采集，摄像头的输出端与图像处理模块连接，摄像还与所述伺服控制器连接；本发明提供了一种具有目标追踪功能的监控装置。
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