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公开(公告)号：CN105260734A
公开(公告)日：2016-01-20
申请号：CN201510652381.6
申请日：2015-10-10
Applicant: 燕山大学
CPC classification number: G06K9/2063 , G06K2209/01 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种具有自建模功能的商品油表面激光标码识别方法，该方法内容包括如下步骤：基于神经网络识别算法对商品油激光标码进行模式统计，实现自建模技术；采集指定检测的商品油激光标码的字符模版图像，并通过神经网络识别算法简单模拟人的大脑脑神经功能来实现输入-输出的映射模型，完成对字符的分类识别采集，并作为模版；采集商品油激光标码图像，然后进行字符识别、阅读字符的图像处理阶段；若匹配结果字符合格，则商品油合格继续运输，若匹配结果字符不合格，则由剔除装置将不合格的商品油剔除；最后实现对字符识别的功能，完成对商品油上激光条码的字符检测，进而可以达到精确的对商品油激光条码的检测。
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公开(公告)号：CN105023291A
公开(公告)日：2015-11-04
申请号：CN201510266373.8
申请日：2015-05-22
Applicant: 燕山大学
IPC: G06T17/00
Abstract: 本发明涉及一种基于立体视觉的场景重构装置及方法，所述装置由360度全景云台、数码相机和上位机组成；所述方法是通过数码相机对场景进行拍摄，将照片传给上位机，上位机用不同算法对这些图片进行处理。提出了处理大数量图片的CMVS和PMVS算法，该算法根据图片的特点将其分成小的子集，再对这些分成的小的子集精确建模，最后将这些子集的重建模型融合得到最终的重建。本发明可根据需要提供准确的重建信息，对特殊部位和物体进行精确建模，构造一个直观、连续、整体的犯罪现场，为破案提供依据。
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公开(公告)号：CN113688736B
公开(公告)日：2024-08-02
申请号：CN202110980852.1
申请日：2021-08-25
Applicant: 燕山大学
Abstract: 本发明公开了一种对患者健康状况进行分析监测的方法，属于目标识别技术领域，构建利用病房内安装的监控摄像头和放在护理人员值班室的监控终端对患者进行健康状况检测的系统，该系统将面部表情识别、人体姿态估计和手部姿势估计结合起来，将摄像头采集到的患者的表情、姿态和手势数据进行融合，利用融合后的信息综合分析患者的健康状况；患者在病房内出现四种情况时系统需要发出警报，通知护理人员留意观察患者健康的情况，以减轻医院护理人员工作压力。本发明较全面的实现了对病房内患者健康情况的分析，从而在患者出现危险情况时，护理人员能够及时做出反应，保障了患者的生命健康，减轻了护理人员的工作压力。
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公开(公告)号：CN113927597B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202111226194.3
申请日：2021-10-21
Applicant: 燕山大学
IPC: B25J9/16
Abstract: 本发明涉及深度学习与视觉机器人技术领域，具体涉及基于深度学习的机器人连接件六自由度位姿估计系统，包括如下步骤：利用虚拟现实技术制作数据集；改进DOPE算法对连接件进行6D位姿估计；搭建机器人连接件位姿估计抓取平台；本发明利用虚拟现实技术对数据集做了改进，使数据集背景信息多样化，即使换到新环境也不会影响精度；对于特定的工业场景制作特定的数据集，利用虚拟现实技术进行制作，极大地减轻了人工标注物体的工作量；同时在单目视觉机器人连接件分拣场景中，对遮挡问题利用随机掩模局部处理方法对数据集进行了改进，提高了网络在处理物体遮挡时的准确度。
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公开(公告)号：CN115905107A
公开(公告)日：2023-04-04
申请号：CN202211403872.3
申请日：2022-11-10
Applicant: 燕山大学
Abstract: 本发明公开了一种支持IRT的PROFINET SoC芯片架构，包括包含RISC‑V CPU模块、PROFINET IP模块、IEC 1158帧编/解码模块、Manchester编/解码模块、RAM数据存储模块、CRC帧校验模块、DMA模块和MEMORY模块，以及各模块之间的AXI4通讯关系，本发明通过设计RISC‑V CPU+FPGA异构SOC，实现灵活的可编程性和通讯硬件加速性能；Programming system和Programmable logic之间通过AXI4片内总线通讯，实现片内数据高效，准确传输。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112200021B
公开(公告)日：2022-07-01
申请号：CN202011005357.0
申请日：2020-09-22
Applicant: 燕山大学
Abstract: 本发明公开了一种基于有限范围场景内的目标人群跟踪监控方法，其包括：S1：基于有限视野范围，设计实现整套相机安放采集装置，以适应目标人群活动场景及视野全覆盖的需要；S2：依据目标人群的体型及脸型比例修改检测网络模型的锚框大小及比例，修改检测网络的损失函数，以提高检测的准确性；S3：检测人脸的同时对人脸采用具体的识别网络进行识别，使检测网络与人脸识别网络同时使用的情形下，既能提高检测识别精度，又不降低速度；S4：改进多目标跟踪监控模型，通过具体特征的提取以及具体场景的剪枝提高在目标人群跟踪监控的模型适应性。本设计方案在目标人群看护与预防意外的视觉方案中，实现了无漏、实时的同时，提高了监控的准确性及定位的速度。
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公开(公告)号：CN112200777B
公开(公告)日：2022-05-17
申请号：CN202011024196.X
申请日：2020-09-25
Applicant: 燕山大学
Abstract: 本发明公开了一种快速判别航空发动机核心零部件装置拆装顺序的方法，装置包含3D相机、2D相机和发动机核心零部件固定装置，3D相机采集3D点云，2D相机采集关键部位2D图，发动机核心零部件固定装置固定检测物，最终得到采集图像中零件的类别和坐标位置；由采集的图像判断航空发动机核心零部件装置拆装顺序正确与否。判别方法：S1、将正确拆装步骤的标准图像与当前采集点云图配准；S2、将不能够配准的点云图判别为拆装错误，将能够配准的进行2D图像的关键部位相似度比较；S3、将2D图像相似度比较通过的判为拆装正确，否则判为错误。该实现方法能明显提升拆装顺序判定的精度，克服小零件的拆装部位不准确带来判别误差，并且能够端到端的实现。
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公开(公告)号：CN114373530A
公开(公告)日：2022-04-19
申请号：CN202111508393.3
申请日：2021-12-10
Applicant: 燕山大学
Abstract: 本发明提出了一种肢体康复训练系统及方法，属于人工智能及深度学习技术领域，包括以下步骤：搭建康复训练系统；收集康复训练病人的病历数据集，并对数据集进行标注用于训练算法模型；改进人体姿态估计网络结构，采用轻量化特征提取网络为主干网络，调整网络结构和激活函数；人体姿态估计算法模型在训练时增加数据增强方法，采用增加预热训练模式的余弦学习率下降方式训练网络；将训练好的算法模型移植到嵌入式电脑上，采用FP16进行量化；系统工作时，显示终端提示病人需要做的动作，随即病人执行动作；嵌入式电脑读取摄像头拍摄的图像送入人体姿态估计算法得到估计动作与给定动作的相似度，得出康复训练评估分值。
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公开(公告)号：CN112037175B
公开(公告)日：2022-04-19
申请号：CN202010779902.5
申请日：2020-08-05
Applicant: 燕山大学
Abstract: 本发明提供一种基于机器视觉的陶瓷产品表面斑点检测方法，步骤S1、获得不同光源下图像信息并对图像进行预处理；步骤S2、识别斑点边缘的候选初始点；步骤S3、通过边缘检测模型确定粗边缘点及边缘颜色；步骤S4、基于反正切函数的亚像素表面斑点边缘检测，S5、对步骤S4得到的黑色斑点直径、红色斑点直径以及黄色斑点直径进行判断。本方法针对陶瓷产品三色斑点在三种光照环境下的亮度差异识别三色斑点粗边缘，又应用反正切函数亚像素拟合方法识别斑点边缘并确定斑点直径，具有检测时间短、结果准确的优越性，满足实际检测需要。
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公开(公告)号：CN112580443B
公开(公告)日：2022-03-15
申请号：CN202011402378.6
申请日：2020-12-02
Applicant: 燕山大学
Abstract: 本发明提供一种基于嵌入式设备改进CenterNet的行人检测方法，包括以下步骤：步骤S1：使用BiFPN结构改进优化CenterNet的骨干网络；步骤S2：统计行人数据集标注框宽高比，并据此设置好每个标注框对应的高斯核分布；步骤S3：据步骤S2设置好的高斯核分布宽高比改进训练过程中的高斯核以及损失函数；步骤S4：按步骤S2中统计行人检测框宽高比的数据集进行训练；步骤S5：将训练好的模型进行量化、加速，移植到嵌入式设备；步骤S6：在嵌入式设备上开启服务端，对模型移植后的检测效果进行评估。改进后的CenterNet模型能够有效的提取深度特征，避免复杂的网络结构带来的庞大参数量，在嵌入式设备上有更快的运行速度，同时在行人检测的精度上也得到提升。
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