基于稀疏区域提取的目标检测方法及系统

    公开(公告)号:CN119625288B

    公开(公告)日:2025-05-16

    申请号:CN202510155496.8

    申请日:2025-02-12

    Abstract: 本发明公开了一种基于稀疏区域提取的目标检测方法及系统。本发明首先提取待检测图像特征并进行融合增强,得到不同分辨率的增强特征;然后针对高分辨率特征,通过稀疏区域提取模块筛选出特征窗口;接着基于特征窗口生成第一先验框,并通过第一目标检测头模块预测其类别和偏移量;同时针对其余增强特征生成第二先验框,并通过第二目标检测头模块进行预测;最后将所有先验框按偏移量偏移后加入候选锚框集合,通过非极大值抑制得到最终的目标检测框。本发明对高分辨率特征进行了稀疏区域提取,筛选了重点的部分区域进行小尺寸目标的检测,而其余的低分辨率特征则进行正常的全局目标检测,从而在提高小尺寸目标检测准确性的同时提升了检测效率。

    基于PWM的可调光LED系统
    2.
    发明公开

    公开(公告)号:CN118612911A

    公开(公告)日:2024-09-06

    申请号:CN202410777702.4

    申请日:2024-06-17

    Abstract: 本申请涉及LED调控技术领域,公开了基于PWM的可调光LED系统,包括:多个LED灯;PWM调光模块,用于生成占空比可变的PWM信号以控制所述多个LED灯的亮度,所述PWM调光模块的输出频率范围为100Hz至20kHz;主控制单元,连接至所述PWM调光模块和所述多个LED灯,用于接收调光命令并动态调整所述PWM调光模块的输出信号;电源模块,连接至所述PWM调光模块和所述多个LED灯,用于提供稳定电力;通讯接口模块,连接至所述主控制单元,用于实现所述系统与外部控制设备的通讯;温度传感器,连接至所述主控制单元。通过PWM调光模块生成占空比可变的PWM信号,实现高精度的亮度控制,并且PWM调光模块的输出频率范围为100Hz至20kHz,适应不同应用场景的需求。

    一种金属产品检测设备及方法
    3.
    发明公开

    公开(公告)号:CN119395155A

    公开(公告)日:2025-02-07

    申请号:CN202411561216.5

    申请日:2024-11-04

    Abstract: 本发明公开了一种金属产品检测设备及方法,涉及金属检测技术领域,包括底部连接有多个对称分布的支撑腿的工作台,所述工作台上开设有腔体,所述腔体内侧转动连接有夹紧组件,通过夹紧组件,进而对金属件进行夹紧,通过两个U型夹在框体内侧滑动,进而在两个U型夹在框体内侧相对滑动时,对金属件进行夹持,通过检测组件,进而对金属件进行检测,通过超声波探伤仪,进而对金属件进行无损检测,通过第二滑块在顶板上滑动,进而带动检测组件滑动,进而带动安装座滑动,进而带动超声波探伤仪移动,进而对金属件不同部位进行无损检测,以此解决了现有的无损检测装置没有固定装置,检测时金属材料移动会导致检测的数据不精确的问题。

    基于稀疏区域提取的目标检测方法及系统

    公开(公告)号:CN119625288A

    公开(公告)日:2025-03-14

    申请号:CN202510155496.8

    申请日:2025-02-12

    Abstract: 本发明公开了一种基于稀疏区域提取的目标检测方法及系统。本发明首先提取待检测图像特征并进行融合增强,得到不同分辨率的增强特征;然后针对高分辨率特征,通过稀疏区域提取模块筛选出特征窗口;接着基于特征窗口生成第一先验框,并通过第一目标检测头模块预测其类别和偏移量;同时针对其余增强特征生成第二先验框,并通过第二目标检测头模块进行预测;最后将所有先验框按偏移量偏移后加入候选锚框集合,通过非极大值抑制得到最终的目标检测框。本发明对高分辨率特征进行了稀疏区域提取,筛选了重点的部分区域进行小尺寸目标的检测,而其余的低分辨率特征则进行正常的全局目标检测,从而在提高小尺寸目标检测准确性的同时提升了检测效率。

    一种基于XFormer神经网络的多目标跟踪方法及系统

    公开(公告)号:CN116740133A

    公开(公告)日:2023-09-12

    申请号:CN202310356107.9

    申请日:2023-04-06

    Abstract: 本发明适用于目标跟踪技术领域,提供了一种基于XFormer神经网络的多目标跟踪方法及系统,包括以下步骤:通过CNN神经网络对输入XFormer神经网络的图像进行帧级特征的提取,利用一维卷积进行降维,并与图像对应的空间位置编码进行融合,XFormer神经网络由CNN神经网络和TransFormer构成,TransFormer由Encoder和Decoder两部分组成;将CNN神经网络提取的帧级特征以及空间位置编码传入TransFormer的多层Encoder部分,将输入序列压缩成指定长度的向量,并传入Decoder部分;通过多层Decoder解码处理获得候选的跟踪类别和位置信息;通过两个全连接层获得最终的类别和位置信息。本发明中的XFormer神经网络能够部署到实时性较好的便携式设备中,并完成对多目标的跟踪。

    一种基于物联网的人工智能控制装置

    公开(公告)号:CN115666034A

    公开(公告)日:2023-01-31

    申请号:CN202211309442.5

    申请日:2022-10-25

    Abstract: 本发明公开了一种基于物联网的人工智能控制装置,其结构包括连接板、控制机构、机壳、电线,电线嵌固在连接板内部,连接板安装于机壳侧面,控制机构嵌固在机壳上端,本发明中推动闭合机构使电路板表面半密封处理,同时对闭合机构进行闭合,且采用特殊的钥匙对转动槽旋转,使活动板带动连接块脱离,从而达到对活动板开合的效果,防止非操作人员的使用,且挤压机构通过受力板向内侧的控制按钮挤压,通过挤压机构的结构变化,防止采用橡胶材质容易氧化裂开,从而活动块挤压,使弹簧进行压缩,继而受力块在弯曲板一端活动,使活动块通过弹簧的压缩活动,同时防止采用橡胶采用会氧化的效果,避免挤压机构失去弹性进行裂开,防止防水性变差。

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