一种基于机器视觉的电动车识别系统及方法

    公开(公告)号:CN118941922A

    公开(公告)日:2024-11-12

    申请号:CN202411070749.3

    申请日:2024-08-06

    Abstract: 本申请公开了一种基于机器视觉的电动车识别系统及方法,系统包括数据采集模块、数据预处理模块、图像增强模块、识别模块及输出单元。数据采集模块包括摄像头,所述摄像头设置于电梯轿厢内用于采集电梯轿厢内的图像数据。图像增强模块部署有AUGMIX图像增强算法,用于对预处理后的数据进行图像增强处理。所述识别模块部署有改进后的YOLOv8模型,用于识别图像数据中的电动车;对YOLOv8模型的改进包括:采用可变性卷积网络算子DCNv3与YOLOv8模型中C2F模块结合;在YOLOv8模型中引入动态稀疏注意力机制。本申请优点是能够实时高效的识别电梯轿厢内的电动车,有利于对电梯进行更安全的管理控制。

    起重装备缺陷智能检测方法

    公开(公告)号:CN117557556A

    公开(公告)日:2024-02-13

    申请号:CN202410025952.2

    申请日:2024-01-09

    Abstract: 本发明公开了一种起重装备缺陷智能检测方法,包括步骤S1、在云端建立复杂多变自然环境下基于可微分架构搜索和特征迁移的起重装备缺陷检测模型;并对缺陷检测模型进行全栈性能优化和快速轻量化边缘部署,形成支持边云协同和高效边缘推理的起重装备缺陷AI识别系统;步骤S2、通过带有前端AI分析原位图像功能的无人机对起重装备受损部位进行拍摄,实现清晰度高、比例尺度和亮度适中的高质量图像远程自动采集,并传到云端,起重装备缺陷AI识别系统对所拍摄的图像进行云端在线检测。本发明所述的检测方法能提高检测精度和效率,为大型起重装备提供智能化、全方位安全质量保障方案。

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