-
公开(公告)号：CN111781127A
公开(公告)日：2020-10-16
申请号：CN202010575724.4
申请日：2020-06-22
Applicant: 燕山大学
Abstract: 本发明提供一种检测润滑油中的磨损微粒形体的视觉检测系统，其包括容器模块、视觉模块、图像采集处理模块以及控制执行模块，容器模块包括检测容器、存储容器以及泵送装置，容器模块用于装载检测样本及清洗检测容器；视觉模块包括CCD相机和频闪光源，视觉模块用于获取检测容器及其内部的润滑油的图像；图像采集处理模块包括人机交互和图像处理程序，图像采集处理模块用于图像处理并进行分析以及人机交互；控制执行模块用于控制CCD相机、泵和频闪光源的工作，并且控制检测容器的旋转动作。本发明提出了一种润滑油中的磨损微粒形体视觉检测系统，其能够应用于润滑油中的磨损微粒形体视觉检测，统计不同形态磨损微粒的数量。
-
公开(公告)号：CN112287783A
公开(公告)日：2021-01-29
申请号：CN202011120875.7
申请日：2020-10-19
Applicant: 燕山大学
Abstract: 本发明提供一种基于视觉与压力传感的病房智能看护识别方法及识别系统，其实施步骤为：先对要实施智能看护病房场景中的物体贴上标签，并对病房场景内带标签的物体进行识别；接着使用可见光及热成像智能工业相机的热成像模式，对病房场景的环境温度及人体相对病房场景的环境温度进行测量；然后，根据病房场景内压力传感床垫得到的压力传感图像和用智能相机识别的姿态进行姿态判别；最后，通过以上步骤判别床的位置、待看护体的检测结果以及局部压力生成图像的正负样本判别情况，综合判定待看护体是否卧床，确定是否实施和进行下一步的看护方法。本发明通过压力传感和视觉检测方法，解决了该领域从无到有的问题，提高了病房监控及看护的自动化水平。
-
公开(公告)号：CN111797938A
公开(公告)日：2020-10-20
申请号：CN202010681784.4
申请日：2020-07-15
Applicant: 燕山大学
Abstract: 本发明提供一种用于扫地机器人的语义信息与VSLAM融合方法，该方法将语义字典中包含语音信息的向量加入到传统字典向量的前面，生成融合传统信息与语义信息的融合字典，加强了VSLAM系统的信息来源，改变了传统VSLAM无法获取环境先验信息的缺点，并且利用语义信息提升了VSLAM系统求解本质矩阵的精度；在回环检测中首先进行语义信息匹配，如果语义信息无法完成匹配，则认为该点是错误的匹配，则不需要再在词袋中查找，提高了系统的鲁棒性与建立室内地图的精确性。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112232402B
公开(公告)日：2022-07-08
申请号：CN202011091430.0
申请日：2020-10-13
Applicant: 燕山大学
IPC: G06K9/62 , G06V10/764 , G06V10/30
Abstract: 本发明公开了一种基于改进的OIF和SVM实现高光谱伪装目标识别的方法，其内容包括：波段选择：在计算各波段组合间的OIF指数之前，依次对全波段进行去噪、采样、分组三次筛选，减小波段组合范围，最后根据各波段组合的OIF指数选出最佳波段组合。伪装目标识别：改进的SVM算法将SVM与二叉树、马氏距离相结合，先基于马氏距离初识别出部分点；再采用基于二叉树的OCSVM对剩余点进行分类，最终将待测图片的所有点分为各个类别及背景。本发明适用于对各种静态伪装目标的识别，算法速度快、准确率高，能有效减小复杂背景及未经训练的新类别对分类结果的影响。
-
公开(公告)号：CN112580443A
公开(公告)日：2021-03-30
申请号：CN202011402378.6
申请日：2020-12-02
Applicant: 燕山大学
Abstract: 本发明提供一种基于嵌入式设备改进CenterNet的行人检测方法，包括以下步骤：步骤S1：使用BiFPN结构改进优化CenterNet的骨干网络；步骤S2：统计行人数据集标注框宽高比，并据此设置好每个标注框对应的高斯核分布；步骤S3：据步骤S2设置好的高斯核分布宽高比改进训练过程中的高斯核以及损失函数；步骤S4：按步骤S2中统计行人检测框宽高比的数据集进行训练；步骤S5：将训练好的模型进行量化、加速，移植到嵌入式设备；步骤S6：在嵌入式设备上开启服务端，对模型移植后的检测效果进行评估。改进后的CenterNet模型能够有效的提取深度特征，避免复杂的网络结构带来的庞大参数量，在嵌入式设备上有更快的运行速度，同时在行人检测的精度上也得到提升。
-
公开(公告)号：CN112200777A
公开(公告)日：2021-01-08
申请号：CN202011024196.X
申请日：2020-09-25
Applicant: 燕山大学
Abstract: 本发明公开了一种快速判别航空发动机核心零部件装置拆装顺序的方法，装置包含3D相机、2D相机和发动机核心零部件固定装置，3D相机采集3D点云，2D相机采集关键部位2D图，发动机核心零部件固定装置固定检测物，最终得到采集图像中零件的类别和坐标位置；由采集的图像判断航空发动机核心零部件装置拆装顺序正确与否。判别方法：S1、将正确拆装步骤的标准图像与当前采集点云图配准；S2、将不能够配准的点云图判别为拆装错误，将能够配准的进行2D图像的关键部位相似度比较；S3、将2D图像相似度比较通过的判为拆装正确，否则判为错误。该实现方法能明显提升拆装顺序判定的精度，克服小零件的拆装部位不准确带来判别误差，并且能够端到端的实现。
-
公开(公告)号：CN112170233A
公开(公告)日：2021-01-05
申请号：CN202010905536.3
申请日：2020-09-01
Applicant: 燕山大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的小型零件分拣系统及其分拣方法，零件分拣系统包括传送带、光电开关、工业相机、计算机和机械臂，传送带负责运送零件，光电开关负责检测零件是否到达图像采集区域，工业相机负责采集零件的图像，计算机对采集的图像进行处理，得到图中零件的类别和坐标位置；机械臂完成对确定类别和位置的零件的抓取分拣。分拣包括：S1、基于YOLOv4目标检测网络训练零件识别模型，通过训练好的零件识别模型检测图片中的零件，输出图中零件的类别名和坐标信息；S2、将零件图像的像素坐标转化为世界坐标；S3、将零件抓取至对应分拣箱内。该方法及装置通过模型预测得到零件的坐标位置，零件识别准确率更高，识别速度更快。
-
公开(公告)号：CN111262684A
公开(公告)日：2020-06-09
申请号：CN202010033311.3
申请日：2020-01-13
Applicant: 燕山大学
Abstract: 本发明提供一种基于改进AES算法的动力电池溯源管理编码加密方法，包括以下步骤：步骤一，对明文信息进行分组；步骤二，利用二维复合混沌序列生成初始密钥，进行AES算法改进加密；步骤三，Base64二次加密；步骤四，进行QR编码；步骤五，解密过程。本发明将二维复合混沌序列与传统AES加密算法相结合，提出一种改进的AES加密算法。实现了一个分组初始密钥对应加密一块QR码明文信息，有效剔除了传统AES加密算法中初始密钥固定、密钥之间可以相互推导、密钥空间确定的安全性问题，增加了解密难度，大幅度提高了QR码信息的保密性和隐私性，有效地保护了动力电池的信息，解决了动力电池维护、故障分析、设备配件、电池仓储之间的数据共享，实现科学精细化管理。
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
28
records
(took 0.124 seconds)
