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公开(公告)号：CN113807266A
公开(公告)日：2021-12-17
申请号：CN202111102492.1
申请日：2021-09-20
Applicant: 哈尔滨理工大学
Abstract: 本申请提供了一种人体姿态估计方法与识别装置，其中方法包括：将预处理后的图像传入高分辨率网络，经过下采样、上采样、卷积运算，在网络各个分支生成特征图；在生成的特征图后接入注意力模块捕捉重点特征，对最终阶段的特征图采取与上一层次特征图融合的方式生成新的特征图，新特征图经过反卷积操作恢复到与主干相同的分辨率，得到最终的heatmap，根据heatmap可以预测各个关节点的位置；图像经过高分辨率网络的处理可以避免有效信息丢失，加入注意力模块可以高效利用特征信息，多个分辨率分支交互信息能够解决遮挡图像姿态估计不准确及小目标难预测的问题，输出结果传入装置可实现实时检测可视化。
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公开(公告)号：CN215878844U
公开(公告)日：2022-02-22
申请号：CN202121592608.X
申请日：2021-07-14
Applicant: 哈尔滨理工大学
Abstract: 本实用新型涉及一种铸件表面缺陷检测与自动分拣装置，其包括检测传感器、主传送带、CCD摄像机、合格品分拣带、次品分拣带、环形照明光源和升降台；检测传感器检测铸件的输送情况；CCD摄像机拍摄并处理铸件表面图像，发送数据信息到电脑终端；环形照明光源位于主传送带中央，全方位照射铸件，光照辐射整个传送带，避免光照不均带来的图像信息干扰；升降台根据电脑终端发送的指令控制合格品分拣带与次品分拣带同主传送带的连接，实现铸件自动分拣。本实用新型能够通过训练好的神经网络模型对缺陷图样正确分类，实时得出结果，并通过装置实现检测与分拣过程的全自动化。
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