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    洗衣机阀门生产监控管理系统及方法
    52.
    发明公开
    洗衣机阀门生产监控管理系统及方法 审中-实审

    公开(公告)号：CN118658110A

    公开(公告)日：2024-09-17

    申请号：CN202410654026.1

    申请日：2024-05-24

    申请人： 浙江金硕阀门股份有限公司

    发明人： 金鑫

    IPC分类号： G06V20/52 ,  G06V10/10 ,  G06V10/40 ,  G06V10/80 ,  G06V10/774

    摘要： 本申请涉及工业数据分析技术领域，其具体地公开了一种洗衣机阀门生产监控管理系统及方法，其采用基于深度学习的机器视觉技术对洗衣机阀门的数字图像进行分析处理，以捕获阀门数字图像的多层次语义特征，挖掘出洗衣机阀门的表面状态深层信息，从而智能识别阀门的质量是否合格。这样，可以实现自动化的阀门质检，以提高洗衣机阀门的质量监控效率，减少人工干预，进而提升洗衣机阀门的整体生产效率和产品质量。

    一种基于改进YOLOv8n网络的茶叶采摘时间预测方法
    53.
    发明公开
    一种基于改进YOLOv8n网络的茶叶采摘时间预测方法 审中-实审

    公开(公告)号：CN118658042A

    公开(公告)日：2024-09-17

    申请号：CN202410799020.3

    申请日：2024-06-20

    申请人： 云南农业大学

    发明人： 王白娟 ,  王后巧 ,  陈立佼 ,  汪泽军 ,  袁文侠 ,  夏宇薪 ,  王兴华 ,  彭国臣

    IPC分类号： G06V10/82 ,  G06V10/20 ,  G06V10/10 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0985 ,  G06Q10/109 ,  G06Q50/02

    摘要： 本发明提供了茶叶种植技术领域的一种基于改进YOLOv8n网络的茶叶采摘时间预测方法，包括：步骤S1、采集大量的茶叶图像以及环境数据以构建数据集；步骤S2、将数据集划分为训练集、测试集以及验证集；步骤S3、基于YOLOv8n网络创建一采摘时间预测模型，设定采摘时间预测模型的损失函数；YOLOv8n网络基于感受野卷积注意力模块、反向残差注意力模块、切片辅助超推理算法构建；步骤S4、通过训练集对采摘时间预测模型进行训练，通过测试集对训练后的采摘时间预测模型进行测试，通过验证集对测试后的采摘时间预测模型进行验证；步骤S5、通过验证后的采摘时间预测模型进行茶叶采摘时间的预测。本发明的优点在于：极大的提升了茶叶采摘时间预测的精度以及效率。

    一种双机位可见光和红外图像融合的方法及装置
    54.
    发明公开
    一种双机位可见光和红外图像融合的方法及装置 审中-实审

    公开(公告)号：CN118657672A

    公开(公告)日：2024-09-17

    申请号：CN202411132507.2

    申请日：2024-08-19

    申请人： 阿米华晟数据科技(江苏)有限公司

    发明人： 肖勤勇

    IPC分类号： G06T5/50 ,  G06T5/60 ,  G06T5/30 ,  G06N3/0475 ,  G06N3/045 ,  G06N3/094 ,  G06N3/0985 ,  G06V20/70 ,  G06V10/26 ,  G06V10/10 ,  G06V10/75 ,  G06V10/82

    摘要： 本发明实施例提供一种双机位可见光和红外图像融合的方法及装置，属于涉及图像融合和计算机技术领域，该方法包括：获取双机位的初始图像组，所述初始图像组包括同一时刻不同机位采集的两个RGB图像；对所述初始图像组进行双目立体匹配得到单应性矩阵；根据所述单应性矩阵对所述初始图像组进行分割得到分割掩码，获取所述分割掩码的语义信息；对所述初始图像组中任意一个RGB图像进行热像变换得到第三图像；根据所述语义信息对所述第三图像进行膨胀操作得到第四图像；根据所述初始图像组、第四图像、单应性矩阵及语义信息确定双机位非对齐图像。该方法可以有效的获取双机位非对齐图像。

    图像的确定方法、存储介质、电子设备、程序产品及车辆
    56.
    发明公开
    图像的确定方法、存储介质、电子设备、程序产品及车辆 审中-实审

    公开(公告)号：CN118644839A

    公开(公告)日：2024-09-13

    申请号：CN202411084748.4

    申请日：2024-08-08

    申请人： 比亚迪股份有限公司

    发明人： 邱海艳 ,  罗怡雪

    IPC分类号： G06V20/58 ,  G06V10/25 ,  G06V10/10 ,  G06V10/24 ,  G06T7/73

    摘要： 本公开涉及一种图像的确定方法、存储介质、电子设备、程序产品及车辆，涉及车辆技术领域，该方法包括：获取目标区域的环境信息，目标区域为车辆的车体四角中至少一个角对应的探测区域。根据环境信息确定目标区域中障碍物的分布信息，分布信息表征障碍物的数量和每个障碍物的位置。根据障碍物的数量和每个障碍物的位置，确定目标区域的拼接缝位置。根据拼接缝位置确定车辆对应的目标全景图像。本公开根据车体四角对应的目标区域内障碍物的数量和每个障碍物的位置动态确定拼接缝位置，对于拼接区存在多个障碍物的情况，也能使得拼接缝位置避开障碍物，从而避免了拼接缝处出现物体丢失的情况，得到的全景图像的准确度更高。

    一种阵列化输入的模拟光子卷积神经网络图像识别系统
    57.
    发明公开
    一种阵列化输入的模拟光子卷积神经网络图像识别系统 审中-实审

    公开(公告)号：CN118644698A

    公开(公告)日：2024-09-13

    申请号：CN202410600596.2

    申请日：2024-05-15

    申请人： 南京理工大学

    发明人： 顾文华 ,  康坤 ,  高家乐 ,  戎煜 ,  洪玮 ,  俞叶峰

    IPC分类号： G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06V10/10 ,  G06N3/067 ,  G06N3/065 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

    摘要： 本发明公开了一种阵列化输入的模拟光子卷积神经网络图像识别系统，其中光输入模块用于获取单波长光谱图像光场；光处理模块用于对获取的单波长光谱图像光场进行处理；光计算模块用于对光场进行全神经网络计算；光探测模块用于对计算结果进行分类，从而输出图像识别结果；本方案针对单波长光谱图像光场，利用空间复用阵列通道复制输入，大大降低了全光计算的衍射距离，在无衍射距离的条件下仍有一定的准确率，在2mm衍射距离条件下即可实现高准确率，同时采用微透镜阵列将输入图像扇出以创建相同的副本，将空间光调制器的阵元分区域加载权重实现空间光调制器的空间复用，进一步提高了空间光调制器的使用效率，提高了网络的准确率。

    一种用于激光雷达点云数据的补全方法
    58.
    发明公开
    一种用于激光雷达点云数据的补全方法 审中-实审

    公开(公告)号：CN118644405A

    公开(公告)日：2024-09-13

    申请号：CN202411090992.1

    申请日：2024-08-09

    申请人： 山东大学

    发明人： 郑婉华 ,  陈阳 ,  周旭彦 ,  董风鑫 ,  傅廷 ,  张建心 ,  赵昺旭

    IPC分类号： G06T5/50 ,  G06T5/60 ,  G06T11/40 ,  G06V10/10 ,  G06V10/54 ,  G06V10/44 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0475 ,  G06N3/045 ,  G06N3/094

    摘要： 本发明涉及一种用于激光雷达点云数据的补全方法，属于图像补全技术领域，包括双光传感器采集同一时空下激光雷达图像和可见光图像，并进行预处理；构建对抗网络，对抗网络包括生成器和判别器；将预处理后的激光雷达图像和可见光图像输入至对抗网络中训练，通过多次迭代训练至最优；训练至最优的对抗网络的生成器的输出结果即为激光雷达点云数据最终的补全图像。本发明基于对双光同轴系统中采集的可见光图像获取的目标轮廓去对抗生成激光雷达获取的点云数据所需要补全的数据，能在保持数据结构准确性的同时，有效地增加了边缘区域的采样点密度，提高了数据质量和传感器性能。