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公开(公告)号：CN113927597A
公开(公告)日：2022-01-14
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：CN113688740A
公开(公告)日：2021-11-23
申请号：CN202110984742.2
申请日：2021-08-26
Applicant: 燕山大学
Abstract: 本发明涉及图像处理技术领域，具体涉及一种基于多传感器融合视觉的室内姿势检测方法，包括如下步骤：S1，搭建和训练网络模型；S2，获取实时采集的视频数据和腰带式辅助检测设备的辅助检测参数；S3，将数据输入网络模型获取检测结果，通过卡尔曼滤波器和匈牙利指派算法跟踪患者；S4，将处理之后包含box和检测结果的视频实时同步上传网络中，一旦患者出现跌倒的情况及时发送警报；本发明结合数据融合、监督学习和深度学习方法，对患者的位置、与姿势进行实时跟踪检测和通知，并可短时间内对病人下一个姿势进行预测，实现对病人的跟踪和姿势进行检测。
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公开(公告)号：CN113674321A
公开(公告)日：2021-11-19
申请号：CN202110980862.5
申请日：2021-08-25
Applicant: 燕山大学
Abstract: 本发明公开了一种基于云端的监控视频下多目标跟踪的方法，属于目标识别跟踪技术领域，包括安装监控相机到指定场合；搭建云端和客户端平台；使用改进后的centernet检测模型对接收的视频帧进行目标检测；使用改进后的deepsort模型对检测到的多目标进行跟踪；在客户端对多目标跟踪输出的视频进行保存、删除以及更新。本发明从智能视频监控出发，对病房看护场景中患者进行轨迹跟踪，并对跟踪算法进行深入研究及改进，实现了高效多目标检测与跟踪监控系统。
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公开(公告)号：CN112170233B
公开(公告)日：2021-08-06
申请号：CN202010905536.3
申请日：2020-09-01
Applicant: 燕山大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的小型零件分拣系统及其分拣方法，零件分拣系统包括传送带、光电开关、工业相机、计算机和机械臂，传送带负责运送零件，光电开关负责检测零件是否到达图像采集区域，工业相机负责采集零件的图像，计算机对采集的图像进行处理，得到图中零件的类别和坐标位置；机械臂完成对确定类别和位置的零件的抓取分拣。分拣包括：S1、基于YOLOv4目标检测网络训练零件识别模型，通过训练好的零件识别模型检测图片中的零件，输出图中零件的类别名和坐标信息；S2、将零件图像的像素坐标转化为世界坐标；S3、将零件抓取至对应分拣箱内。该方法及装置通过模型预测得到零件的坐标位置，零件识别准确率更高，识别速度更快。
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公开(公告)号：CN113156351A
公开(公告)日：2021-07-23
申请号：CN202110572061.5
申请日：2021-05-25
Applicant: 燕山大学
Abstract: 本发明涉及基于DTI(DiffusionTensorImaging，弥散张量成像)和血清因子的脑损伤标志物分析系统，该系统包括DTI扫描模块，血清检测模块以及数据处理模块，该系统按照以下方式控制:首先对空腹抽取的静脉血，采用酶联免疫吸附测定法检测血清炎症因子水平；然后，进行DTI扫描，将采集的图像进行图像处理与数据分析，得到FA和ADC的变化数据；利用最小二乘法将血清炎症因子水平参数和磁共振扩散成像所得的FA值、ADC值归一化，再定义符号函数，将符号函数的结果作为医生分析及制定下一步的检测方案的一种参考。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113143292A
公开(公告)日：2021-07-23
申请号：CN202110573839.4
申请日：2021-05-25
Applicant: 燕山大学
IPC: A61B5/369
Abstract: 本发明提供一种基于EEG和血清炎症因子分析的脑损伤标志物分析系统，其包含：脑电信号拾取模块、血清检测模块和数据处理模块，该系统按照以下方式控制：首先对脑电信号预处理，分别计算8组导联的慢波系数和近似熵的比值a，根据表达式Sump＝a1+a2+…+a8，(p＝1、2)求出慢波系数Sum1值和近似熵的Sum2值，并根据加权平均法归一化为Sum值的范围；然后抽取受试者的空腹静脉血，采用酶联免疫吸附测定法检测血清炎症因子水平，根据加权平均法求解W值的范围。上述数据用于后续医生制定检测轻微脑损伤的一种参考。
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公开(公告)号：CN112189877B
公开(公告)日：2021-07-02
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。
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公开(公告)号：CN111781127B
公开(公告)日：2021-06-11
申请号：CN202010575724.4
申请日：2020-06-22
Applicant: 燕山大学
Abstract: 本发明提供一种检测润滑油中的磨损微粒形体的视觉检测系统，其包括容器模块、视觉模块、图像采集处理模块以及控制执行模块，容器模块包括检测容器、存储容器以及泵送装置，容器模块用于装载检测样本及清洗检测容器；视觉模块包括CCD相机和频闪光源，视觉模块用于获取检测容器及其内部的润滑油的图像；图像采集处理模块包括人机交互和图像处理程序，图像采集处理模块用于图像处理并进行分析以及人机交互；控制执行模块用于控制CCD相机、泵和频闪光源的工作，并且控制检测容器的旋转动作。本发明提出了一种润滑油中的磨损微粒形体视觉检测系统，其能够应用于润滑油中的磨损微粒形体视觉检测，统计不同形态磨损微粒的数量。
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公开(公告)号：CN112232402A
公开(公告)日：2021-01-15
申请号：CN202011091430.0
申请日：2020-10-13
Applicant: 燕山大学
Abstract: 本发明公开了一种基于改进的OIF和SVM实现高光谱伪装目标识别的方法，其内容包括：波段选择：在计算各波段组合间的OIF指数之前，依次对全波段进行去噪、采样、分组三次筛选，减小波段组合范围，最后根据各波段组合的OIF指数选出最佳波段组合。伪装目标识别：改进的SVM算法将SVM与二叉树、马氏距离相结合，先基于马氏距离初识别出部分点；再采用基于二叉树的OCSVM对剩余点进行分类，最终将待测图片的所有点分为各个类别及背景。本发明适用于对各种静态伪装目标的识别，算法速度快、准确率高，能有效减小复杂背景及未经训练的新类别对分类结果的影响。
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公开(公告)号：CN112232199A
公开(公告)日：2021-01-15
申请号：CN202011104863.5
申请日：2020-10-15
Applicant: 燕山大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的佩戴口罩检测方法，其包括：进行佩戴口罩检测模型的训练以及与语音提示模块的连接。佩戴口罩检测模型的训练过程包括：优化yolov3网络检测模型，将yolov3网络模型中的基础网络BN层和卷积层进行合并，并将yolo检测层由三层变为两层，通过k‑means等方法进行参数优化，训练得到鲁棒性较高，检测速度较快的佩戴口罩检测模型，实现对于人们是否佩戴口罩的精确检测。同时，将佩戴口罩检测结果与语音模块相连接，当佩戴口罩检测结果不同时，语音模块发出对应的提示语音，实现语音提醒的实际功能。该方法能够实现对于是否佩戴口罩的快速，精准识别以及准确的语音提示功能，在日常生活工作方面有广泛的应用前景，具有较强的实用性。
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