-
公开(公告)号：CN113688734B
公开(公告)日：2023-09-22
申请号：CN202110980385.2
申请日：2021-08-25
Applicant: 燕山大学
IPC: G06V20/40 , G06V10/82 , G06N3/063 , G06N3/082 , G06N3/0464 , G06V40/20 , G06V10/80 , G06V10/774
Abstract: 本发明公开了一种基于FPGA异构加速的老人跌倒检测方法，属于目标识别技术领域，所述方法包括融合算法部分和硬件加速部分，整体以神经网络作为基础框架，结合FPGA硬件加速技术，通过量化编译移植实现算法嵌入式移植，人体检测部分采用YOLOv3网络，通过双向剪枝和改进损失函数实现了可移植的改进型轻量化YOLOv3网络；跌倒检测算法部分采用了轻量化SqueezeNet网络，通过引入人体矩形高宽比结合主要关键点欧式距离综合判定的方法实现老人跌倒检测；硬件部分选择了Xilinx公司的mpsoc架构板卡ultra96‑v2。本发明不仅提高了老人跌倒检测设备的便携程度，同时降低了成本。
-
公开(公告)号：CN112001286B
公开(公告)日：2022-07-08
申请号：CN202010820060.3
申请日：2020-08-14
Applicant: 燕山大学
Abstract: 本发明提供一种基于压力图像进行睡姿识别的颈枕高度调节方法及装置，高度调节方法包括初步判断人体姿势、识别人体俯躺及仰躺和建立头颈部高度随姿势变化模型；高度调节装置包括枕头外皮、压力传感器、横板、侧板、电动推杆、固定柱、转轴、控制单元、羽绒填充层、电源模块和压力传感器阵列，电源模块提供传感器及控制器电源，压力传感器阵列收集人体压力图像，压力传感器接收头部压力数据，控制单元综合分析人体压力图像信息和头部压力数据，并通过控制电动推杆使侧板转动，改变颈枕高度。上述装置及方法精简了特征计算，提高了对俯躺和仰躺的识别速度及精度，实现了通过压力图像识别睡姿调节颈枕高度保护人体的目的。
-
公开(公告)号：CN112613650B
公开(公告)日：2022-06-28
申请号：CN202011475642.9
申请日：2020-12-14
Applicant: 燕山大学
Abstract: 本发明涉及一种新型三阶段短期电力负荷预测方法，属于电力负荷预测技术领域，包括4个步骤：选取预测时刻前n个时刻的原始电力负荷序列；采用VMD将原始电力负荷序列分解为k个本征模态函数并针对每个本征模态函数分别建立基于FA‑ELM的分层预测模型，得到分层预测序列；构建基于FA‑ELM的误差纠正模型，得到误差纠正序列；通过基于FA‑ELM的非线性集成方法得到最终的负荷预测序列。本发明基于FA‑ELM的非线性集成方法拥有强大的非线性映射能力，可以有效地提高强非线性和非平稳性下短期电力预测的精度；通过VMD、FA‑ELM、分层预测、误差纠正和非线性集成方法，逐步地提高了复杂模态下短期电力负荷预测的精度。
-
公开(公告)号：CN111861883B
公开(公告)日：2022-06-14
申请号：CN202010583759.2
申请日：2020-06-23
Applicant: 燕山大学
Abstract: 本发明提出一种基于同步积分SURF算法的多路视频拼接方法，该方法使用首次运行时计算出的相关参数拼接图像，若发生相机偏移导致图像拼接错误，系统可重新计算相关参数，进行系统校准；另外，该方法使用流水线算法编写SURF算法中的积分步骤，从而省去了计算图像积分所需消耗的时间，提高了系统运行效率；通过截取摄像头画面的交叉区域进行特征点检测与匹配并计算透视矩阵，与对完整图像进行特征点检测、特征点匹配及计算透视矩阵相比，减少了计算量，提高了系统运行速度；因此，本发明提出的方法不但可以当摄像头发生偏移后自行校准，从而实现提高设备的抗扰动性，降低维护成本，在设备正常使用时还拥有较高的运行速度。
-
公开(公告)号：CN112766165B
公开(公告)日：2022-03-22
申请号：CN202110076029.8
申请日：2021-01-20
Applicant: 燕山大学
Abstract: 本发明提出了一种基于深度神经网络与全景分割方法相结合的跌倒预判方法，其能够高效快速的实现跌倒检测预判功能，结合了深度神经网络与图像全景分割方法，对即将发生的跌落风险进行短期实时评估和通知，以及对未来风险进行长期行为学习和预测。本发明采用深度学习中的深度神经网络(DNN)构建全景分割网络，然后通过图像全景分割算法对跌倒检测中的视频图像进行像素级分割，从而实现被看护者与所处环境情况的场景理解，对危险环境实现跌倒预判。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113901801A
公开(公告)日：2022-01-07
申请号：CN202111084273.5
申请日：2021-09-14
Applicant: 燕山大学
IPC: G06F40/279 , G06F40/216 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种基于深度学习的文本内容安全检测方法。该方法包括算法部分，对应的检测器是一个卷积神经网络框架。本发明算法整体架构采用的是长短记忆网络LSTM，此结构是一种循环神经网络，实现简单并具有长期记忆功能；在此基础上，还加入了注意力机制，此机制可将计算机有限的资源高效利用，并且使用时能并行，可在减少网络参数的情况下提升准确率。另外，本发明的算法部分还加入了残差结构，使得学习结果对网络权重的波动变化更加敏感，同时残差结果对数据的波动更加敏感。本方法提出基于深度的方法，通过改变模型参数，可构建出不同的文本内容检测器，剔除有害信息，为人们提供一个优质、安全的网络环境。
-
公开(公告)号：CN111806646B
公开(公告)日：2021-12-24
申请号：CN202010583822.2
申请日：2020-06-23
Applicant: 燕山大学
IPC: B63B59/06 , B63B59/10 , B62D57/024 , H04N7/18 , B25J11/00
Abstract: 本发明提供一种智能船壁清洁机器人，其包括双目摄像头、高压水射管道、钕磁铁、清洁组件和履带。双目摄像头通过摄像头支架和机器人本体顶部的上表面固连，高压水射管道的第一端设有高压水射阀门，高压水射管道的第一端通过高压水射支架和机器人本体固连，履带位于机器人本体的两侧，钕磁铁位于履带的表面。清洁组件位于机器人本体底部的下表面，清洁组件中，脏水刷和脏水刷连接轴的第一端固连，脏水刷连接轴的第二端和机器人本体进行连接，工具转换盘和工具转换盘连接轴的第一端固连，工具转换盘连接轴的第二端和机器人本体进行连接。本发明不仅提高了船壁清洁的工作效率，而且提高当下船壁清洁机器人的智能化程度，使其实用性更强。
-
公开(公告)号：CN112783813A
公开(公告)日：2021-05-11
申请号：CN202110077719.5
申请日：2021-01-20
Applicant: 燕山大学
Abstract: 本发明提供一种可互联HART通信协议芯片的架构及其使用方法，其包括供电电源模块、AXI4总线模块、CLK时钟管理模块、RAM数据存储模块、数据帧解析模块、纵向奇偶校验模块、数据打包模块和信号调制解调模块。其工作方法具体包括：芯片发送数据的方法：CPU向从设备写入数据时芯片接收数据，并将数据存入RAM存储器和寄存器堆栈；进行纵向奇偶校验后将数据打包，将数据信号调成方波作为芯片输出信号；以及芯片发送数据的方法：将接收的方波信号转换成数字量，并传输给数据帧解析模块解析出DATA数据字节，经过纵向奇偶校验后，保存到RAM存储器，最后通过AXI4总线上传给CPU进行处理。本发明使HART芯片更加灵活、统一、标准化；提高CPU与HART芯片数据交互。
-
公开(公告)号：CN112715403A
公开(公告)日：2021-04-30
申请号：CN202011593466.9
申请日：2020-12-29
Applicant: 燕山大学
Abstract: 本发明公开一种牲畜圈自动供水方法及其养殖用自动供水装置，包括摄像头、PC端、PLC控制端、水槽、挡光板和浮漂，摄像头位于牲畜圈上方，对牲畜圈进行实时监控并检测牲畜圈中牲畜的个数；PLC控制器根据计算机反馈的信号来执行放水及停水动作，并且控制摄像头的开启；计算机根据输入检测的牲畜的数量，控制是否向水槽中给水，当牲畜达到设定数量时在此基础上决定是否对水槽进行注水，当达到设定的高阈值A时自动停止注水，当低于一定阈值B时继续注水。该牲畜圈供水装置操作简单，整体实用性强，同时具有实时目标检测的功能，辅助牲畜群的养殖，具有实用性。
-
公开(公告)号：CN112189877A
公开(公告)日：2021-01-08
申请号：CN202011091416.0
申请日：2020-10-13
Applicant: 燕山大学
Abstract: 本发明提供一种用于烟草生产线烟丝杂质的在线检测方法，其包括数据降维和烟丝杂质检测两部分，具体实施步骤为：数据降维通过改进的最佳指数法对烟丝光谱图像数据进行波段选择，实现数据降维，在计算最佳指数前依次对烟丝光谱图像数据进行去噪、采样和分组三次筛选，从而选出信息量较大、波段间相关性较小、数量较少的波段子集；烟丝杂质检测将深度卷积神经网络与邻域去散点算法相结合，先通过训练好的卷积神经网络模型对待识别光谱图像各点进行初步识别，得到分类图像；再通过邻域去散点算法对分类出的杂质进行再识别，剔除分类图像中杂质中的错分的散点。根据光谱图像中各点的反射率对其进行分类，有效减小光照变化对分类结果的影响。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
122
records
(took 0.028 seconds)
