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公开(公告)号：CN119337942B
公开(公告)日：2025-03-14
申请号：CN202411892234.1
申请日：2024-12-20
Applicant: 福建(泉州)先进制造技术研究院
IPC: G06N3/0464 , G06T7/00 , G06T7/11 , G06T7/60 , G06T7/62 , G06V10/25 , G06V10/26 , G06V10/764 , G06V10/82
Abstract: 本发明公开一种YOLOv8‑MSDA网络模型及输送皮带损伤监测方法，涉及图像监测技术领域，特别是涉及输送机皮带的图像监测，模型为基于YOLOv8网络模型进行改进，该模型利于提高检测的准确性及检测精度，方法步骤包括建立皮带损伤图像数据；建立皮带破损分割图像数据；搭建YOLOv8‑MSDA网络模型检测训练；基于DeepLabv3+网络模型分割训练；皮带损伤视觉监测系统采集数据；处理后输入YOLOv8‑MSDA网络模型检测，输出结果；根据检测结果评估得出风险等级评估结果；根据风险等级评估结果更新信息作出处理。该方法检测在满足准确性及检测精度的基础上实时监测并预警皮带损伤风险等级，作出相应处理。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119444751A
公开(公告)日：2025-02-14
申请号：CN202510036548.X
申请日：2025-01-09
Applicant: 福建(泉州)先进制造技术研究院
IPC: G06T7/00 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/0475 , G06N3/082 , G06N3/094 , G06N3/096 , G06N3/0985 , G01N21/88
Abstract: 本发明涉及图像识别技术领域,具体是公开一种基于知识蒸馏和剪枝技术的光伏板缺陷识别方法，步骤建立缺陷图像数据和标注图像数据，将标注图像数据划分为训练集、验证集、测试集用于SRGAN模型训练、验证和测试，得到超分辨图像数据，将步标注图像数据和超分辨图像数据划分为训练集、验证集、测试集，分别训练、验证和测试教师模型和学生模型得到的性能最优权重，得到蒸馏训练后的学生模型，得到约束训练后的学生模型，得到剪枝后的学生模型，对剪枝后的学生模型进行回调训练。该方法可以降低耗时、昂贵的人工检测成本等，可提高产能，提高实际工业应用价值，具备高检测精度和轻量化优点，更适于光伏板图像缺陷识别。
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公开(公告)号：CN119850938B
公开(公告)日：2025-05-16
申请号：CN202510334931.3
申请日：2025-03-20
Applicant: 福建(泉州)先进制造技术研究院
Abstract: 本发明涉及指针仪表图像处理识别读数方法技术领域，具体是公开一种通用型指针仪表盘读数方法，通过采用了Transformer架构的MetaFormer中的ConvFormer模块和TransFormer模块来代替yolov8n‑seg网络模型中的C2f模块得到的改进的Yolov8实例分割网络模型进行实例分割得到刻度起始点、刻度末尾点和质心点；计算夹角角度得出最大量程对应的角度；判定出指针个数及针柄；得出实际指针及其指向点；得出实际指针对应的角度及读数。该方法不仅简化了仪表刻度区域的标注过程，降低了对网络精度的依赖，还能够有效应对双指针和三指针仪表的读数使用，提高仪表读数的准确性和适用性。
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公开(公告)号：CN118443046A
公开(公告)日：2024-08-06
申请号：CN202410556152.3
申请日：2024-05-07
Applicant: 福建(泉州)先进制造技术研究院
Abstract: 本发明公开一种无人机图像目标引导无人车的导航方法,方法是调整无人机使得其采集的图像中心点近似为无人机GNSS坐标；无人机拍摄获取图像，在图像中规划出行驶路径，并判断行驶路径是否在活动范围内，是则下一步，否则重新规划出行驶路径；将行驶路径拆分为N个目标点，得到各目标点的投影坐标；所有目标点的投影坐标转化为地理坐标，得出全局路径点队列；无人车系统接收，根据激光雷达数据剔除全局路径点队列之间存在的不可行路段的路径点，并对剔除路径点的区段规划生成一条局部可行路径，组合新的全局路径。无需要求无人机搭载激光雷达，可使用成熟、通用的组合导航方案，减少复杂的点云地图处理过程，提供了一种简单便捷的协同导航方案。
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公开(公告)号：CN119850938A
公开(公告)日：2025-04-18
申请号：CN202510334931.3
申请日：2025-03-20
Applicant: 福建(泉州)先进制造技术研究院
Abstract: 本发明涉及指针仪表图像处理识别读数方法技术领域，具体是公开一种通用型指针仪表盘读数方法，通过采用了Transformer架构的MetaFormer中的ConvFormer模块和TransFormer模块来代替yolov8n‑seg网络模型中的C2f模块得到的改进的Yolov8实例分割网络模型进行实例分割得到刻度起始点、刻度末尾点和质心点；计算夹角角度得出最大量程对应的角度；判定出指针个数及针柄；得出实际指针及其指向点；得出实际指针对应的角度及读数。该方法不仅简化了仪表刻度区域的标注过程，降低了对网络精度的依赖，还能够有效应对双指针和三指针仪表的读数使用，提高仪表读数的准确性和适用性。
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公开(公告)号：CN119337942A
公开(公告)日：2025-01-21
申请号：CN202411892234.1
申请日：2024-12-20
Applicant: 福建(泉州)先进制造技术研究院
IPC: G06N3/0464 , G06T7/00 , G06T7/11 , G06T7/60 , G06T7/62 , G06V10/25 , G06V10/26 , G06V10/764 , G06V10/82
Abstract: 本发明公开一种YOLOv8‑MSDA网络模型及输送皮带损伤监测方法，涉及图像监测技术领域，特别是涉及输送机皮带的图像监测，模型为基于YOLOv8网络模型进行改进，该模型利于提高检测的准确性及检测精度，方法步骤包括建立皮带损伤图像数据；建立皮带破损分割图像数据；搭建YOLOv8‑MSDA网络模型检测训练；基于DeepLabv3+网络模型分割训练；皮带损伤视觉监测系统采集数据；处理后输入YOLOv8‑MSDA网络模型检测，输出结果；根据检测结果评估得出风险等级评估结果；根据风险等级评估结果更新信息作出处理。该方法检测在满足准确性及检测精度的基础上实时监测并预警皮带损伤风险等级，作出相应处理。
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