-
公开(公告)号：CN116110081A
公开(公告)日：2023-05-12
申请号：CN202310382275.5
申请日：2023-04-12
Applicant: 齐鲁工业大学(山东省科学院) , 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
Abstract: 本发明涉及作业安全监测的技术领域，具体涉及基于深度学习的安全帽佩戴的检测方法及系统。本发明将图像采集，挑选，标注，预处理后进行模型训练与封装，控制中心部署封装好的模型。控制中心接收监控探头和无人机云台相机监控图像，调用头部区域检测算法，计算头部检测框像素总和。对低于100像素的区域提取中心坐标，使用噪声覆盖后。将监控图像送入安全帽佩戴检测模型检测。对提取出的所有中心坐标计算中心点，此中心点作为摄像头锁定跟踪算法的输入，调节摄像头方向并调整镜头放大倍数。再次获取图像进行检测。若检测到未佩戴安全帽则示警。本方案对工地未佩戴安全帽和有易坠落风险的行为进行分析识别，并及时示警，降低工地安全风险。
-
公开(公告)号：CN116110081B
公开(公告)日：2023-06-30
申请号：CN202310382275.5
申请日：2023-04-12
Applicant: 齐鲁工业大学(山东省科学院) , 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
Abstract: 本发明涉及作业安全监测的技术领域，具体涉及基于深度学习的安全帽佩戴的检测方法及系统。本发明将图像采集，挑选，标注，预处理后进行模型训练与封装，控制中心部署封装好的模型。控制中心接收监控探头和无人机云台相机监控图像，调用头部区域检测算法，计算头部检测框像素总和。对低于100像素的区域提取中心坐标，使用噪声覆盖后。将监控图像送入安全帽佩戴检测模型检测。对提取出的所有中心坐标计算中心点，此中心点作为摄像头锁定跟踪算法的输入，调节摄像头方向并调整镜头放大倍数。再次获取图像进行检测。若检测到未佩戴安全帽则示警。本方案对工地未佩戴安全帽和有易坠落风险的行为进行分析识别，并及时示警，降低工地安全风险。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115375677B
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN202211298772.9
申请日：2022-10-24
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
Abstract: 本发明公开的基于多路径和多尺度特征融合的酒瓶缺陷检测方法及系统，属于工业检测技术领域，包括：获取酒瓶RGB图像；根据RGB图像和训练好的酒瓶缺陷检测模型中，获得酒瓶缺陷检测结果，其中，酒瓶缺陷检测模型包括多个依次连接的残差提取模块，后三个残差提取模块中的每个残差提取模块均依次连接上采样网络、注意力增强块和检测单元，三个上采样网络按照从与最后一个残差提取模块连接的上采样网络到与倒数第三个残差提取模块连接的上采样网络的方向依次连接，每个上采样网络与残差提取模块之间还设置路径增强模块，残差提取模块的输出输入到路径增强模块中，路径增强模块的输出输入到上采样网络中。提高了酒瓶缺陷检测的准确性。
-
公开(公告)号：CN115035119B
公开(公告)日：2023-03-24
申请号：CN202210964603.8
申请日：2022-08-12
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
IPC: G06T7/00 , G06V10/40 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/80 , B07C5/34 , B07C5/02 , B07C5/36
Abstract: 本公开提供了一种玻璃瓶底瑕疵图像检测剔除装置、系统及方法，属于图像瑕疵检测领域，包括采集待检测玻璃瓶的瓶底普通图像和应力图像；获取采集的玻璃瓶底部的普通图像和应力图像，对所述图像分别在不同深度的模型中进行特征提取，获取不同深度的特征图；对不同深度的特征图进行融合，当一个融合节点具有多个输入特征图时，将给每个输入的特征图自动分配权重，融合不同层次的特征图；对融合的特征图进行瑕疵检测，获取瑕疵玻璃瓶并进行剔除；省了大量人工调参的误差，简化了操作流程，大大降低了瑕疵的漏检率，提升了检测效率；有效避免数据流的混乱以及板卡损耗率高，易出现设备各模块工作不同步的现象，大大提升设备的自动化水平。
-
公开(公告)号：CN115375677A
公开(公告)日：2022-11-22
申请号：CN202211298772.9
申请日：2022-10-24
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
Abstract: 本发明公开的基于多路径和多尺度特征融合的酒瓶缺陷检测方法及系统，属于工业检测技术领域，包括：获取酒瓶RGB图像；根据RGB图像和训练好的酒瓶缺陷检测模型中，获得酒瓶缺陷检测结果，其中，酒瓶缺陷检测模型包括多个依次连接的残差提取模块，后三个残差提取模块中的每个残差提取模块均依次连接上采样网络、注意力增强块和检测单元，三个上采样网络按照从与最后一个残差提取模块连接的上采样网络到与倒数第三个残差提取模块连接的上采样网络的方向依次连接，每个上采样网络与残差提取模块之间还设置路径增强模块，残差提取模块的输出输入到路径增强模块中，路径增强模块的输出输入到上采样网络中。提高了酒瓶缺陷检测的准确性。
-
公开(公告)号：CN115035119A
公开(公告)日：2022-09-09
申请号：CN202210964603.8
申请日：2022-08-12
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
IPC: G06T7/00 , G06V10/40 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/80 , B07C5/34 , B07C5/02 , B07C5/36
Abstract: 本公开提供了一种玻璃瓶底瑕疵图像检测剔除装置、系统及方法，属于图像瑕疵检测领域，包括采集待检测玻璃瓶的瓶底普通图像和应力图像；获取采集的玻璃瓶底部的普通图像和应力图像，对所述图像分别在不同深度的模型中进行特征提取，获取不同深度的特征图；对不同深度的特征图进行融合，当一个融合节点具有多个输入特征图时，将给每个输入的特征图自动分配权重，融合不同层次的特征图；对融合的特征图进行瑕疵检测，获取瑕疵玻璃瓶并进行剔除；省了大量人工调参的误差，简化了操作流程，大大降低了瑕疵的漏检率，提升了检测效率；有效避免数据流的混乱以及板卡损耗率高，易出现设备各模块工作不同步的现象，大大提升设备的自动化水平。
-
公开(公告)号：CN217506409U
公开(公告)日：2022-09-27
申请号：CN202222183008.9
申请日：2022-08-19
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
IPC: G05B19/05
Abstract: 本实用新型公开一种基于工业物联网的数据采集控制系统，涉及工业设备自动化控制技术领域。包括PLC控制器，用于采集设备组件的实时数据并将实时数据发送给上位机；上位机，其用于接收PLC控制器发送的实时数据，将数据发送至云服务器；云服务器，用于接收上位机发送的数据，对数据进行分析处理，根据分析结果发送控制指令至上位机；供电模块，为上位机供电，包括前级电源电路、可调稳压电路和分流电路，可调稳压电路和分流电路并联连接，可调稳压电路和分流电路的输入耦接前级电源电路的输出，可调稳压电路和分流电路的输出通过负载接地。本实用新型实现了工业设备组件工况信息的远程实时可查，同时提升了上位机供电模块的稳定性。
-
-
-
-
-
-
Search Results
7
records
(took 0.032 seconds)
