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公开(公告)号：CN117961886A
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202311835930.4
申请日：2023-12-28
Applicant: 西南科技大学
IPC: B25J9/16
Abstract: 本发明公开了一种基于非对称立体辅助定位模块的机器人视觉快速对位方法，包括以下步骤：S1，模块安装，将具有不同颜色立体块的辅助定位模块安装于无纹理、透明或纹理不清晰的对位目标附近；S2，人工示教，手动调整机器人的机械臂位姿，使辅助定位模块与目标同时处于相机视界内，采集源图像g0；S3，自动快速对准，根据预先储存的辅助定位源图像g0，通过视觉自动引导将相机视图中的辅助定位模块调整到相应姿态，实现对位目标的精确定位；S4，误差检测，根据获得的目标物体位姿计算误差，若误差小于设定误差，则表示对准成功。本发明省略了视觉引导中需要标定的步骤，并且通过边框色彩宽度反馈及周面比检校，提高定位速度和精度。
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公开(公告)号：CN116824691A
公开(公告)日：2023-09-29
申请号：CN202310570017.X
申请日：2023-05-19
Applicant: 深圳市朗驰欣创科技股份有限公司 , 西南科技大学
IPC: G06V40/20 , G06V20/40 , G06V10/40 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种人体异常行为识别方法、装置、设备和存储介质。本发明包括以下步骤：采集人体行为视频数据；对所述人体行为视频数据进行处理，得到去除背景后的视频图像序列；将所述视频图像序列输入给C‑C3D网络模型，所述C‑C3D网络模型对所述视频图像序列进行分类与检测，判定是否有危险行为。本发明将深度学习应用于家庭看护系统，降低看护误检率。同时提高特征提取能力，构建通用性的人体行为识别模型。
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公开(公告)号：CN112329603B
公开(公告)日：2022-09-13
申请号：CN202011207822.9
申请日：2020-11-03
Applicant: 西南科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于图像级联的坝面裂纹缺陷定位方法，包括：S1、通过无人机采集坝面图像，并对其进行数据处理；S2、通过具有四条特征提取分支的网络结构，对处理后的数据进行特征提取，输出具有多层不同语义信息的特征图；S3、对具有不同语义信息的特征图进行图像融合处理，得到具有裂纹位置及形状的图像，实现裂纹缺陷定位。本发明利用图像的语义分割，提高了裂缝定位的效率，降低了成本；能够很好的识别传统方法中需要人为确定的裂缝，自动化处理水平高，准确率高，为水利工程的日常维护极大的减轻了工作量；相比于现有方法，能够更好的对裂缝进行定位，标记准确裂缝位置的同时提取更为完整的裂缝形状，对细节信息的捕捉更为精确。
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公开(公告)号：CN113902625A
公开(公告)日：2022-01-07
申请号：CN202110955946.3
申请日：2021-08-19
Applicant: 深圳市朗驰欣创科技股份有限公司 , 西南科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的红外图像增强方法，涉及红外图像技术领域，包括如下步骤：采集红外图像对并按比例划分为训练样本集与测试样本集，对训练样本集进行数据增强获得丰富的训练集；针对低质量红外图像对比度低、细节模糊等问题，通过引入残差结构、通道注意力机制以及空间注意力机制设计一种全卷积红外图像增强网络；利用训练样本集对该网络进行监督训练获得红外图像增强模型，该模型适用于不同分辨率的红外图像；最后将待测试的低质量红外图像输入该模型，获得增强后的红外图像。
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公开(公告)号：CN108301301A
公开(公告)日：2018-07-20
申请号：CN201711459848.0
申请日：2017-12-28
Applicant: 西南科技大学
IPC: E01C23/09
Abstract: 本发明公开了一种高速路灌缝修补车，属于路面修补设备技术领域。高速路灌缝修补车包括：车身主体和设置于所述车身主体前端的修补系统，其中，所述修补系统包括高度调节装置、开槽清缝装置、灌缝装置以及前向装置，所述高度调节装置安装于所述车身主体的前端，所述前向装置与所述高度调节装置连接，所述开槽清缝装置和所述灌缝装置并排设置于所述前向装置的支撑板上并且所述开槽清缝装置位于所述灌缝装置的前方。本发明实现开槽、清槽、灌缝一体化，大大降低了人工、时间成本。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114202646B
公开(公告)日：2025-01-24
申请号：CN202111438613.X
申请日：2021-11-26
Applicant: 深圳市朗驰欣创科技股份有限公司 , 西南科技大学信息工程学院
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的红外图像吸烟检测方法与系统，涉及图像识别技术领域，解决现有红外场景下烟点检测精度不稳定、定位效果差的技术问题，包括搭载硬件环境、数据采集、数据集预处理与制作、烟点特征提取、烟点特征融合、检测烟点和烟点警报，本发明以红外和可见光的双摄相机为硬件基础，将可见光与红外图像进行融合，结合基于深度学习的吸烟行为检测方法，通过FPN+PAN结构丰富样本语义特征和定位特征；使用图像自适应缩放填充降低计算代价，降低部署硬件要求，提高模型识别精度与实时性，有效实现红外场景下的吸烟识别与检测；形成一种可部署于工厂、车间等工作场地，进行有效、稳定的吸烟行为检测系统。
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公开(公告)号：CN114202646A
公开(公告)日：2022-03-18
申请号：CN202111438613.X
申请日：2021-11-26
Applicant: 深圳市朗驰欣创科技股份有限公司 , 西南科技大学信息工程学院
IPC: G06V10/20 , G06V10/80 , G06V10/44 , G06V10/774 , G06K9/62 , G08B17/10 , G08B17/12 , H04N5/225 , H04N5/33
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的红外图像吸烟检测方法与系统，涉及图像识别技术领域，解决现有红外场景下烟点检测精度不稳定、定位效果差的技术问题，包括搭载硬件环境、数据采集、数据集预处理与制作、烟点特征提取、烟点特征融合、检测烟点和烟点警报，本发明以红外和可见光的双摄相机为硬件基础，将可见光与红外图像进行融合，结合基于深度学习的吸烟行为检测方法，通过FPN+PAN结构丰富样本语义特征和定位特征；使用图像自适应缩放填充降低计算代价，降低部署硬件要求，提高模型识别精度与实时性，有效实现红外场景下的吸烟识别与检测；形成一种可部署于工厂、车间等工作场地，进行有效、稳定的吸烟行为检测系统。
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公开(公告)号：CN112329603A
公开(公告)日：2021-02-05
申请号：CN202011207822.9
申请日：2020-11-03
Applicant: 西南科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于图像级联的坝面裂纹缺陷定位方法，包括：S1、通过无人机采集坝面图像，并对其进行数据处理；S2、通过具有四条特征提取分支的网络结构，对处理后的数据进行特征提取，输出具有多层不同语义信息的特征图；S3、对具有不同语义信息的特征图进行图像融合处理，得到具有裂纹位置及形状的图像，实现裂纹缺陷定位。本发明利用图像的语义分割，提高了裂缝定位的效率，降低了成本；能够很好的识别传统方法中需要人为确定的裂缝，自动化处理水平高，准确率高，为水利工程的日常维护极大的减轻了工作量；相比于现有方法，能够更好的对裂缝进行定位，标记准确裂缝位置的同时提取更为完整的裂缝形状，对细节信息的捕捉更为精确。
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公开(公告)号：CN119810441A
公开(公告)日：2025-04-11
申请号：CN202411860315.3
申请日：2024-12-17
Applicant: 西南科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于无样本低照度增强的矿洞裂缝分割检测方法，包括：获取矿洞裂缝的原始图像，将该原始图像输入至低照度增强模型中，输出增强后的矿洞裂缝图像；将增强后的矿洞裂缝图像输入至分割检测模型中，输出矿洞裂缝分割检测结果；计算分割检测模型的损失函数；将分割检测模型的损失函数值作为权重，计算低照度增强模型的损失函数。本发明的模型具备轻量化、高效率和无需大量样本训练的优点，即使在小型数据集上训练也能表现出很强的鲁棒性，可有效解决矿洞图像亮度低、缺乏正样本和数据量有限等问题；相比于传统的图像增强检测网络，设计了全局同质性损失函数以及全局曝光控制损失函数，实现了无样本低照度增强和模型融合。
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公开(公告)号：CN119284579A
公开(公告)日：2025-01-10
申请号：CN202411825780.3
申请日：2024-12-12
Applicant: 西南科技大学
Abstract: 本发明公开了一种适用于矿区散料转运的无人装载车自主装卸料方法，涉及矿用无人装卸、运输控制技术领域，包括：S1、对露天的矿区进行功能划分，以得到对应的散料堆放区、无人装载车等候区、货车等候区；S2、在无人装载车上集成自主装卸料系统，以通过自主装卸料系统对矿区环境信息进行获取，构建作业区域全局地图并规划作业路径，完成装卸料作业，其中，在自主装卸料系统中，将装卸料作业逻辑模块作为主流程。本发明提供一种适用于矿区散料转运的无人装载车自主装卸料方法,使得矿区的散料装卸过程中的所有场景均由无人装载车来独立实现，即无人装载车依靠先进的传感器和智能算法，能精准地构建作业环境地图，实现高效自主装卸。
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