-
公开(公告)号：CN116853749A
公开(公告)日：2023-10-10
申请号：CN202310891951.1
申请日：2023-07-20
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 一种颗粒状农作物均匀给料平铺装置，包括：用于在颗粒状农作物给料和输送过程中控制其速度及通量、同时使农作物颗粒自动平铺、分散并均匀分布的均匀给料仓，设置于均匀给料仓底部的线性振动模块、设置于均匀给料仓内的匀速扰动模块、设置于均匀给料仓出口的视觉监测模块、物料传送模块、图像采集模块和计算机系统，本发明将大批量颗粒状农作物均匀平铺、分散在机器视觉模块的成像视野内，并且根据农作物颗粒密度的变化实时调节给料速度和通量，使得样品颗粒形成易于检测的图像模式并且保持给料的时空均匀性，从而利用与该装置结合的检测识别算法对大批量颗粒状农作物进行高效率、智能化的外观品质及检疫性检测，是粮食安全领域亟待解决的关键技术问题。
-
公开(公告)号：CN110270009B
公开(公告)日：2021-06-04
申请号：CN201910648942.3
申请日：2019-07-18
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 一种用于视网膜局部电刺激的眼球外电极阵列设备，包括：眼球前刺激电极阵列、眼球后回收电极阵列和可编程多通道微电流刺激器，其中：眼球前刺激电极阵列与眼球后回收电极阵列实施电刺激，可编程多通道微电流刺激器分别与眼球前刺激电极阵列和眼球后回收电极阵列相连并根据实际刺激需求传输不同参数的电刺激信号，采用直接刺激模式进行大面积区域电刺激或采用干涉刺激模式进行局部电刺激。本发明能够用于对视网膜局部区域进行电刺激治疗，同时可作为一种微创视网膜假体的刺激方法，诱发较大视野的人工视觉感受。
-
公开(公告)号：CN111753707B
公开(公告)日：2021-06-29
申请号：CN202010564912.7
申请日：2020-06-19
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 一种颗粒状农作物不完善粒检测方法及系统，通过对农作物进行规整排列，采集农作物的上下侧图像信息进行预处理后，通过分类模型进行图像分类，从而得到对应的农作物不完善粒分类报告，同时，根据图像分类结果生成相应的不完善粒分拣提示阵列图像，依此进行农作物不完善粒分拣收集；本发明利用基于深度学习的人工智能技术，构建分类模型，提高颗粒状农作物不完善分类结果的准确性、可重复性和泛化性，可用于多种颗粒状农作物的不完善粒检测，极大地缩短了检测员的分拣时间，避免了筛选标准因人而异的缺点，也避免了因检测员工作疲劳导致出错率增加的问题。
-
公开(公告)号：CN111842097B
公开(公告)日：2021-06-04
申请号：CN202010683937.9
申请日：2020-07-16
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 一种颗粒状农作物筛选排列装置，包括：用于筛选出完整粒与轻微破碎粒、严重破碎粒和皱缩粒以及杂质的具有复合双层结构筛孔的筛盒、图像处理与分析模块和显示装置，其中：图像处理与分析模块用于采集并对得到的图像进行识别分析处理，完成颗粒农作物的不完善粒种类判别；筛盒位于显示装置上，显示装置的信息提示框针对图像处理与分析模块识别出不同种类的不完善粒给予不同的提示，方便操作人员快速挑选出不同种类的不完善粒；本发明能够快速筛选出待检测颗粒农作物的完整粒和轻微破碎粒；为颗粒状农作物的计算机视觉检测提供更多的图像信息，同时使待检测颗粒农作物规则排列，便于图像分割，达到提高颗粒状农作物的检测效率与检测准确率的目的。
-
公开(公告)号：CN111842097A
公开(公告)日：2020-10-30
申请号：CN202010683937.9
申请日：2020-07-16
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 一种颗粒状农作物筛选排列装置，包括：用于筛选出完整粒与轻微破碎粒、严重破碎粒和皱缩粒以及杂质的具有复合双层结构筛孔的筛盒、图像处理与分析模块和显示装置，其中：图像处理与分析模块用于采集并对得到的图像进行识别分析处理，完成颗粒农作物的不完善粒种类判别；筛盒位于显示装置上，显示装置的信息提示框针对图像处理与分析模块识别出不同种类的不完善粒给予不同的提示，方便操作人员快速挑选出不同种类的不完善粒；本发明能够快速筛选出待检测颗粒农作物的完整粒和轻微破碎粒；为颗粒状农作物的计算机视觉检测提供更多的图像信息，同时使待检测颗粒农作物规则排列，便于图像分割，达到提高颗粒状农作物的检测效率与检测准确率的目的。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111214760A
公开(公告)日：2020-06-02
申请号：CN202010017168.9
申请日：2020-01-08
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 一种能够产生汇聚虚拟电极的视觉假体微电极阵列，包括微电极阵列、公共回收电极和微电流刺激器，微电流刺激器根据接收到的外部刺激信号刺激微电极阵列中相邻的圆环电极，微电极阵列结合远端公共回收电极产生虚拟电极，通过调节相邻两个圆环电极的刺激电流比例使虚拟电极在一维方向移动，调节相邻四个电极的刺激电流比例以使虚拟电极在二维区域内移动并实现汇聚的虚拟电极刺激；本发明能够调节汇聚的虚拟电极的刺激位点，从而实现视网膜局部的虚拟电极刺激，增加视觉假体植入者感知位点数量，提升视觉假体植入者的感知视敏度。此外，本发明圆盘电极还能够实现局部的物理电极刺激，在虚拟电极刺激的同时，也能够保留原有的物理电极刺激位点。
-
公开(公告)号：CN110559127A
公开(公告)日：2019-12-13
申请号：CN201910793409.6
申请日：2019-08-27
Applicant: 上海交通大学
IPC: A61F9/08
Abstract: 一种基于听觉与触觉引导的智能助盲系统，包括：声音采集模块、摄像模块、信息处理模块、听觉刺激模块和触觉刺激模块，声音采集模块采集外界的声音信号并输出至信息处理模块，摄像模块采集外界的场景图像信息并输出至信息处理模块，信息处理模块分析处理外界声音信号和场景图像信息，并通过听触觉信息分配算法将处理结果分别输出至听觉刺激模块和触觉刺激模块，听觉刺激模块根据处理结果输出语音提示，触觉刺激模块根据处理结果实施触觉刺激；本发明通过听觉、触觉刺激模块联合引导，将具有虚拟三维立体音效、包含目标物相对于摄像模块的位置和空间估测距离信息的提示语音传递给用户，通过触觉刺激模块给予用户目标物相对于取物手方向和距离的提示信息以高效完成日常复杂活动。
-
公开(公告)号：CN119863681A
公开(公告)日：2025-04-22
申请号：CN202411951682.4
申请日：2024-12-27
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 一种基于强化学习的显著性目标排序方法，在离线阶段构造环境(Environment)和智能体(Actor)并通过显著性目标排序数据集进行智能体与环境的交互训练得到场景中显著性目标排序的结果。本发明利用与环境进行动态交互来学习最优的排序策略，使得模型学会根据上下文信息、目标间的相互关系以及奖励信号等因素进行灵活的调整，从而模拟人类视觉注意的动态转移过程，生成更准确且实用的显著性目标排序结果，为视障患者的智能辅助工具、图像描述生成、人机交互、辅助决策、智能监控、自动驾驶、增强现实等领域的应用提供更具实用性的技术支撑。
-
公开(公告)号：CN119313918A
公开(公告)日：2025-01-14
申请号：CN202411574192.7
申请日：2024-11-06
Applicant: 上海交通大学
IPC: G06V10/46 , G06V10/25 , G06V10/44 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06V10/764 , G06N3/084 , G06V10/774 , G06N3/0464 , G06N3/048
Abstract: 一种基于视觉先验知识的显著性目标排序方法，通过在离线阶段构造显著性目标排序网络，经基于视觉先验知识的数据集的训练后用于识别图像中的各个显著性目标并生成基于目标显著性排序的结果。本发明能够自动生成符合人类客观观察规律、泛化的显著性目标排序结果，为视障患者的智能辅助工具、可控性图像描述生成、人机交互、辅助决策、智能监控、自动驾驶、增强现实等领域的应用提供更具实用性的技术支撑。
-
公开(公告)号：CN109103924B
公开(公告)日：2022-06-07
申请号：CN201810846610.1
申请日：2018-07-27
Applicant: 国网新疆电力有限公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司 , 中国电力科学研究院有限公司 , 上海交通大学 , 国网上海市电力公司
IPC: H02J3/38
Abstract: 本发明涉及电力系统中可再生能源并网仿真计算技术领域，是一种基于柔性分析的可再生能源消纳能力关键因素的分析方法，包括建立基于时序生产模拟的可再生能源消纳能力评估模型；在可再生能源消纳能力评估模型中的控制变量的基础上，引入柔性参数计入目标函数中；建立可再生能源消纳能力柔性优化模型；根据输入的不同柔性参数，构建不同侧重点的场景，以用于反应不同的柔性约束对可再生能源消纳能力的关键因素分析。本发明由于采用时序生产模拟的方法从源网荷储多个方面入手建立可再生能源消纳能力评估模型，并引入柔性参数对各影响因素进行量化分析，在消纳量最大和经济性最好之间进行最优权衡。为科学合理开发可再生能源提供理论依据。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
14
records
(took 0.024 seconds)
