一种餐厨垃圾的发酵处理设备及系统

    公开(公告)号:CN119500744A

    公开(公告)日:2025-02-25

    申请号:CN202411810725.7

    申请日:2024-12-10

    Abstract: 本发明涉及一种餐厨垃圾的发酵处理设备及系统,包括:处理仓组件,固定安装在底座组件上,处理仓组件的顶端部固定安装进料组件,适于将餐厨垃圾输送至处理仓组件内进行发酵处理;处理仓组件内包括若干独立的仓室,进料组件的底端部分别连接至若干仓室内,适于对餐厨垃圾进行分仓处理。本发酵处理设备通过分别控制不同仓室的温度和湿度,可以单独控制不同时间段加入设备的餐厨垃圾的发酵过程;进料组件包括进料主管和三个分仓管,进料主管连接三个分仓管的进料端,三个分仓管分别连通三个仓室,且三个分仓管的进料端铰装分仓板,通过工作人员操作,能够使其中一个分仓管与进料主管连通,其余分仓管被封堵,进而完成餐厨垃圾的分仓。

    一种基于改进YOLOv8s模型的道路缺陷检测方法

    公开(公告)号:CN119360212A

    公开(公告)日:2025-01-24

    申请号:CN202411517813.8

    申请日:2024-10-28

    Abstract: 本发明公开了一种基于改进YOLOv8s模型的道路缺陷检测方法,应用于道路缺陷检测技术领域。包括以下步骤:采集具有不同类型裂缝缺陷的道路图像,将采集的道路图像输入样本模型中生成缺陷样本;将缺陷样本分为训练集和测试集,训练改进后的YOLOv8s模型;采集待检测道路图像并输入训练完成的YOLOv8s模型,YOLOv8s模型中的特征提取网络提取待检测道路图像的特征;YOLOv8s模型中的特征融合网络对待检测道路图像的特征进行融合处理;YOLOv8s模型中的目标探测网络进行缺陷检测;YOLOv8s模型中的输出网络输出检测结果,完成道路缺陷检测。本发明通过改进YOLOv8s模型提高运算速度同时保证了检测的精准度。

    一种基于深度学习的停机坪翼尖冲突实时检测方法及系统

    公开(公告)号:CN119693415A

    公开(公告)日:2025-03-25

    申请号:CN202411748097.4

    申请日:2024-11-29

    Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的停机坪翼尖冲突实时检测方法及系统,涉及停机坪安全技术领域,包括:采集不同型号飞机的若干张原始样本图像并对关键点进行标注,对标注后的样本图像进行预处理并划分为训练集和验证集;基于YOLO算法构建初始飞机检测模型并利用训练集和验证集进行训练,直至损失函数收敛,得到训练完成的飞机检测模型;将某一飞机采集的待识别视频输入训练完成的飞机检测模型中,得到目标飞机在每帧图像上的检测框;对检测框中的目标飞机进行轨迹追踪,判断本飞机与目标飞机的轨迹是否重合,若存在重合,向本飞机的机载告警系统发送报警信息。本发明可以快速准确地判断是否存在潜在的翼尖事故,提高停机坪上飞机活动的安全性。

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