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公开(公告)号：CN117590382A
公开(公告)日：2024-02-23
申请号：CN202311631869.1
申请日：2023-11-30
Applicant: 电子科技大学长三角研究院(湖州)
Abstract: 本发明属于雷视融合目标识别技术领域，公开了一种基于CenterNet的雷视融合目标识别方法及系统，提供一种基于CenterNet的雷视融合目标识别方法，该方法使用雷达与摄像头共同完成识别任务，利用雷达点在像素平面上的投影生成雷达热力图，将雷达热力图与图像叠加从而增强图像特征，再由CenterNet由目标中心点得到识别结果，将该中心点与雷达点进行匹配从而实现图像数据与雷达数据的关联从而得到包含目标类别、方位和运动信息的识别结果。本发明所提供的方法环境适应能力更强，识别结果信息维度更多，精确度更高，能够在复查环境下完成更加复杂任务的目标识别要求。
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公开(公告)号：CN117576847A
公开(公告)日：2024-02-20
申请号：CN202311639400.2
申请日：2023-12-01
Applicant: 电子科技大学长三角研究院(湖州)
Abstract: 本发明属于远距离检测森林火灾技术领域，公开了一种基于多传感器的森林火灾实时监测系统、方法及装置，数据采集终端可以只使用STH20/30温湿度传感器、SGP‑30传感器、GT36516光敏传感器、MQ2烟雾传感器、MDC04电容传感器等多种传感器来进行环境的实时数据采集操作。数据处理模块使用成本较为低廉CC2530进行数据的转移，并且通过远程的数据处理端完成实时观察环境的变化趋势，和完成根据环境数据实时预测环境的变化趋势。电源模块是一个更换电池，提供使用者更加多的可拓展性，便于在后续的使用过程中更换老化的电池和拓展成太阳能源电池，供给采集模块使用。
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公开(公告)号：CN117333699A
公开(公告)日：2024-01-02
申请号：CN202311265020.7
申请日：2023-09-27
Applicant: 电子科技大学长三角研究院(湖州)
IPC: G06V10/764 , G06V10/44 , G06V10/62 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G01S13/86 , G01S7/41
Abstract: 本发明属于目标识别技术领域，公开了一种基于雷达与图像互补的目标识别优化方法、系统及设备，结合图像信息能投提供的目标类别和毫米波雷达带来的距离和运动信息，经过时空统一和坐标变换使得二者获取的目标信息匹配对应，可以获取更加丰富的目标信息，在二者的数据出现波动或收到外界环境因素影响时，通过数据的互补降低波动带来的，填补缺失的信息，使数据更加准确，目标识别更加精准。本发明通过图像信息与毫米波雷达信息的结合同时获取目标识别中目标的类别信息和位置、运动状态信息。本发明通过图像信息与毫米波雷达信息的互补降低了摄像头和毫米波雷达数据波动造成的识别错误带来的影响，提高了识别的精度和稳定性。
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公开(公告)号：CN117310688A
公开(公告)日：2023-12-29
申请号：CN202311256520.4
申请日：2023-09-27
Applicant: 电子科技大学长三角研究院(湖州)
Abstract: 本发明属于智能监测装置技术领域，公开了一种基于雷视融合的登机桥地面环境感知方法，包括：安装并标定传感器，包括摄像头和毫米波雷达；采集数据并保持时间同步，在记录摄像头和毫米波雷达数据时同步保存时间戳，对比时间戳获取同一时刻的两种传感器数据；数据对齐之后对毫米波雷达数据进行空间坐标变换，将雷达点投影到图像坐标系中，转换到像素坐标系并将投影结果作为生成ROI的中心点，ROI的尺寸与雷达点深度呈负相关，雷达点深度越大，其在像平面生成的ROI越小；将生成的ROI作为R‑CNN的算法的特征提取阶段的输入，进行目标识别；将识别结果与对应的雷达点信息包括位置和运动情况合并，得到目标的多维度信息。
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公开(公告)号：CN117649617A
公开(公告)日：2024-03-05
申请号：CN202311625511.8
申请日：2023-11-30
Applicant: 电子科技大学长三角研究院(湖州)
IPC: G06V20/17 , G06V20/10 , G06V20/52 , G06V20/70 , G06V10/30 , G06V10/44 , G06V10/52 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82
Abstract: 本发明属于森林火灾检测技术领域，公开了一种面向嵌入式设备的轻量化森林火灾检测模型设计方法及系统，本发明设计了一种面向嵌入式设备的轻量化森林火灾检测模型设计方法，该模型结合使用通道混组、深度可分离卷积和部分卷积等轻量化模型设计方法，并引入暗通道阴影去雾算法，在保证检测准确率的情况下，大幅提升检测速度；本发明注重模型的推理速度，使得森林火灾检测在嵌入式设备上能够实现快速、实时的响应，有助于更及时的采取防范和救援措施；本发明采用了轻量级卷积思路设计了轻量化森林火灾检测模型，该模型结构简单，计算复杂度小，部署在嵌入式设备上功耗低，保证在野外环境下长时间运行时更加节能高效。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117455737A
公开(公告)日：2024-01-26
申请号：CN202311648363.1
申请日：2023-12-04
Applicant: 电子科技大学长三角研究院(湖州)
Abstract: 本发明属于电力安全培训技术领域，公开了一种用于电力安全培训的VR体感控制系统、方法及存储介质，包括：VR子系统，与计算机子系统通过串口或UDP网络通信的方式相连，用于通过虚拟现实技术模拟真实场景，使用户可以身临其境地体验各种场景和情境；计算机子系统，使用UE4进行开发，用于在不同的场景发生时，计算机子系统会将场景画面传送给VR头盔实时显示；同时给VR体感台提供控制信号，从而对培训人员提供相应的体感刺激；本发明使用虚拟现实(VR)技术进行电力安全培训的系统；提供了一种能够模拟电力安全事故的场景和体感，提高电力人员的安全培训效果和体验感，从而增强电力人员的应急演练认知和电网设备操作熟练性。
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公开(公告)号：CN117630503A
公开(公告)日：2024-03-01
申请号：CN202311642874.2
申请日：2023-12-04
Applicant: 电子科技大学长三角研究院(湖州)
Abstract: 本发明属于电容检测技术领域，公开了一种宽量程的电容检测电路及检测方法，该电路包括：电压源、待测电容Cx、基准电容Cr、转换电阻R1、R2、R3、R4、R5、R6、精密检波电路、低通滤波电路、差分放大电路。本发明的电路结构，包括电路的电容信号转换流程与差分检测结构本发明的电路结构可以实现宽量程的电容检测，且具有高精度、高稳定性、高线性度等优点；基于RC高通滤波器原理的电容‑电压转换结构；本发明的电容‑电压转换结构可以实现电容值与输出电压的线性关系，且可以通过调节转换电阻的值来改变测量范围，提高了电路的灵活性和可调节性。
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公开(公告)号：CN117575972A
公开(公告)日：2024-02-20
申请号：CN202311637136.9
申请日：2023-12-01
Applicant: 电子科技大学长三角研究院(湖州)
Abstract: 本发明属于图像增广技术领域，公开了一种用于增强模型抗花纹干扰能力的图像增广方法。本发明提出了一种全新的针对花纹干扰的图像增广方法。在本发明中针对本发明所用方法对传统的区域生长算法做了一定的改动。本发明可以有效针对花纹干扰实现抗花纹干扰图像增广，可以有效提高网络模型的相应性能；本发明首次提出了通过插入线段干扰的方式对原始图像训练集进行图像数据增广，从而提高深度学习网络模型的各项性能；本发明首次提出了通过插入色彩干扰的方式对原始图像训练集进行图像数据增广，从而提高深度学习网络模型的各项性能。
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公开(公告)号：CN115690427A
公开(公告)日：2023-02-03
申请号：CN202211431758.1
申请日：2022-11-15
Applicant: 电子科技大学长三角研究院(湖州)
IPC: G06V10/26 , G06V10/44 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06T7/12 , G06T7/246 , G06T7/66 , G06T7/73 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明属于飞机舱门的视觉检测定位技术领域，公开了一种用于登机桥视觉检测定位飞机舱门的方法、系统及终端，使用基于深度学习的目标检测算法从图像全局定位舱门的大概位置；根据舱门的大概位置为基准，采用特征点检测跟踪的方法将舱门的边缘进行像素级分割；根据RGBD相机或双目相机测距原理，将二维舱门位置转化为三维空间下舱门与相机的相对位置关系。本发明将传统像素级的特征点跟踪算法与基于深度学习的目标检测算法相融合，达到对各类不同花纹飞机舱门检测的同时还可以达到像素级的舱门边缘定位，以精确计算出登机桥与飞机舱门的空间位置关系的目的，为登机桥提供了准确的舱门位置信息，从而辅助登机桥实现自动对接飞机舱门的任务。
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公开(公告)号：CN117636036A
公开(公告)日：2024-03-01
申请号：CN202311644185.5
申请日：2023-12-01
Applicant: 电子科技大学长三角研究院(湖州)
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06V10/25 , G06N3/0464 , G06N3/09
Abstract: 本发明属于飞机舱门检测技术领域，公开了一种基于改进轻量化模型的飞机舱门检测方法及系统，设计了一种面向嵌入式设备的轻量化飞机舱门检测模型设计方法，该模型结合使用轻量化卷积网络设计、深度可分离卷积、稀疏化训练和通道剪枝等轻量化模型设计方法，并引入像素亮度变换算法，在保证检测准确率的情况下，大幅提升检测速度。本发明注重模型的检测实时性，使得飞机舱门检测在嵌入式设备上能够实现快速、实时的响应，以满足自动驾驶登机桥与飞机对接的实时任务需求；本发明采用的轻量化模型设计方法和稀疏性训练方法能极大程度地降低模型参数量和运算量，使其能在嵌入式设备上进行有效部署。
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