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公开(公告)号：CN117455954A
公开(公告)日：2024-01-26
申请号：CN202311429594.3
申请日：2023-10-31
申请人： 上海应用技术大学
IPC分类号： G06T7/246 , G06T7/277 , G06N3/0464
摘要： 本发明公开了一种基于车载鱼眼相机的畸变优化多目标追踪算法，包括：S1、通过对鱼眼相机拍摄的图片进行预处理，将图像进行畸变矫正作为目标检测算法的输入；S2、进行初始化参数，该参数包括与距离相关的矩阵；S3、通过yolov5检测器检测出带有检测框的检测图；S4、将得到的带有检测框的检测图作为输入，得到标注框和特征图；S5、对得到的标注框筛选掉其中置信度小于最先置信度的带有检测框的检测图；S6、做非极大值抑制；S7、通过卡尔曼滤波器进行轨迹预测以及轨迹更新；S8、输出跟踪成功的标注框的ID。根据本发明，在鱼眼相机下实现目标追踪从而为自动驾驶提供辅助功能，实现了多目标的跟踪，大幅度的提高了准确率。
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公开(公告)号：CN115937636A
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202211703954.X
申请日：2022-12-29
申请人： 上海应用技术大学
IPC分类号： G06V10/774 , G06V10/82 , G06V10/80 , G06V20/58 , G06V10/25 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06V10/762
摘要： 本发明提供一种基于深度学习用于无人驾驶的交通目标检测方法，在现有的成熟模型YOLOv5基础上,通过在SPP模块前加入一种改进的卷积与自注意力机制融合的ACmix模块、增加多尺度目标检测层，接下来下载并处理BDD100K数据集，构建用于模型训练的训练集、验证集和测试集，最后将BDD100K数据集送入构建好的基于YOLOv5改进的交通目标检测模型进行模型的训练、测试、评估；在模型构建阶段，引入的ACmix模块更有利于提取目标特征。在训练阶段，将送入的数据集中不包含交通目标的图像进行删除，以免干扰模型的训练，加速网络收敛。在评估阶段，通过调整模型的宽度和深度，优化模型的精确度和速度，以满足实际应用的需求。
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公开(公告)号：CN116935174A
公开(公告)日：2023-10-24
申请号：CN202310669523.4
申请日：2023-06-07
申请人： 上海应用技术大学
IPC分类号： G06V10/80 , G01N21/88 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/20 , G06V10/82 , G06T7/00 , G06N3/0464 , G06N3/08
摘要： 本发明提供了一种多模态融合的金属工件表面缺陷检测方法和系统，其中一种多模态融合的金属工件表面缺陷检测方法包括如下步骤：采集各种金属表面缺陷相对应的二维缺陷数据与三维缺陷数据，用以建立缺陷检测数据库；将同一种表面缺陷的二维缺陷数据与三维缺陷数据进行融合，输出不同种类的缺陷模型，并为每一种类的缺陷类型进行标注，存储对应的标注数据；获取待检测金属工件表面的待检测二维数据和金属工件的待检测三维数据；将所述待检测二维数据和所述待检测三维数据处理为待检测数据；将所述待检测数据与每一个标注数据进行一一比对，并将比对结构进行反馈。本发明能够满足实际金属工件生产精度的检测效率与检测精度，具有可靠、高效的优势。
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公开(公告)号：CN116883841A
公开(公告)日：2023-10-13
申请号：CN202310795795.9
申请日：2023-06-30
申请人： 上海应用技术大学
IPC分类号： G06V20/10 , G06V10/26 , G06V10/52 , G06V10/764 , G06V10/44 , G06V10/42 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06N3/08
摘要： 本发明公开了一种基于多任务优化的萱草叶片病害检测方法，包括构建一个轻量级的特征提取骨干网络和一个路径聚合网络；构建一个语义分割模块，将骨干网络的第五个尺度层次特征图输入到语义分割模块，对病害目标所在的叶片进行分割，输出病害叶片的像素级分类切割图，在模型训练过程中引导网络的注意力集中至病害叶片上；构建经过任务解耦的目标检测模块，实现对病害目标的准确检测和定位；构建一个用于训练时约束参数优化方向的损失函数，将模型进行特征提取的注意力集中到病害叶片上。本发明构建了一个浅层全局空间关联信息骨干网络，能够有效地对现实场景中的病害、叶片和背景进行区分，降低参数量和计算量，以及降低算法对背景物体的误检率。
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公开(公告)号：CN116823142A
公开(公告)日：2023-09-29
申请号：CN202310470215.9
申请日：2023-04-26
申请人： 上海应用技术大学
IPC分类号： G06Q10/10 , G06Q50/30 , G06Q10/0635 , G06Q10/20 , G06F16/28 , G06F16/2458 , G06N20/00 , G06F21/31 , G06F9/54 , G05D1/02
摘要： 本发明公开了一种智能无人车辆在线管理平台，其特征在于，包括车辆信息管理模块；实时监控模块；远程控制模块；数据分析模块；报警处理模块；用户权限管理模块。本发明通过使用统一的数据接口，实现大规模、多品牌的智能无人车辆在线管理。在线管理的方式打破了现有智能无人车辆管理的束缚，通过丰富的功能、可视化的界面、清晰的图表展示等功能，能够在节约人力成本，提高车辆管理效率的基础上，让使用者突破距离和环境的限制，更加便捷、省心的实现对智能无人车辆实时监控和相关数据分析的需求。
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公开(公告)号：CN115861949A
公开(公告)日：2023-03-28
申请号：CN202211481206.1
申请日：2022-11-24
申请人： 上海应用技术大学
IPC分类号： G06V20/56 , G06V10/44 , G06V10/54 , G06V10/75 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/08
摘要： 本发明提供了一种一种基于深度学习的无人车车道线预测方法，本发明提供一种基于深度学习的无人车车道线预测方法。在无人驾驶中，使用车载摄像头对道路情况进行视频图像数据采集，根据采集到的车道线进行线路设计，但是在实际路况中，车道线会有磨损不清晰或者在天气恶劣的情况下，车道线被雨雪遮蔽的情况。无人车在行驶时，若可以根据行驶过的车道线去预测下一段的车道线，那么可以在车道线不完整或者有遮挡时候更加安全的行驶通过。
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公开(公告)号：CN117522941A
公开(公告)日：2024-02-06
申请号：CN202311470253.0
申请日：2023-11-07
申请人： 上海应用技术大学
摘要： 本发明公开了一种基叶贝斯神经网络的结构光条纹图案分析方法，包括：S1、建构投影系统，通过相机捕捉被投影的条纹图案；S2、通过计算机生成适当的正弦波条纹图案；S3、通过投影系统投影系统将生成的条纹图案投影到目标物体上；S4、使用相机捕捉被投影条纹图案的目标物体的图像，确保相机和投影系统之间的相对位置和角度准确；S5、比较投影前后的条纹图案，计算每个像素点的相位差异；S6、使用计算机算法根据相位信息来重建目标物体的三维形状；S7、对重建的三维形状进行进一步的分析和应用。根据本发明，大大提高了从单一条纹图案解调相位的精度，具有更高的精度和更好的边缘保持能力。
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公开(公告)号：CN116843971A
公开(公告)日：2023-10-03
申请号：CN202310808238.6
申请日：2023-07-04
申请人： 上海应用技术大学
IPC分类号： G06V10/764 , G06V10/44 , G06V10/86 , G06V10/82 , G06N3/0464
摘要： 本发明属于计算机视觉领域，具体涉及一种基于自注意力机制的萱草病害目标检测方法及系统包括：采集萱草叶图像，输入RGB彩色图，基于快速自注意力机制构建FTC特征提取骨干网络，使用两组结构相同的自顶向下金字塔融合模块组构成颈部网络前两层，使用两个结构相同的基于自适应的变形卷积模块构建自底向上的金字塔融合模块组来构成颈部网络后两层，使用预测头对颈部网络第二第三和四层的特征图进行特征压缩和聚合处理，产生目标定位分类预测向量作为最终预测结果，能够有效地对现实场景中的病害、叶片和背景进行区分，降低参数量和计算量，使用自适应学习的变形卷积核，能够有效对特征金字塔的特征图进行对齐，更加精准的对目标进行定位和分类。
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公开(公告)号：CN118135185A
公开(公告)日：2024-06-04
申请号：CN202311778207.7
申请日：2023-12-22
申请人： 上海应用技术大学
IPC分类号： G06V10/25 , G01S17/89 , G01S17/931 , G06V20/10 , G06V10/44 , G06N3/0464 , G06V10/82
摘要： 本发明公开了一种基于激光雷达的路沿检测方法，包括以下步骤：S1、对激光雷达的数据进行获取与预处理；S2、通过对获得的点云数据进行伪图像化；S3、对伪图像数据特征提取，通过MobileNetV3骨干网络提取特征，并将特征输入检测头，最终实现路沿目标的检测。根据本发明，对于实际情况下的不同路沿都有好的检测效果，兼具了识别效率与识别速度。
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公开(公告)号：CN219328746U
公开(公告)日：2023-07-11
申请号：CN202222881873.0
申请日：2022-10-31
申请人： 上海应用技术大学
摘要： 本实用新型提供一种便携式扫描型轴承滚子缺陷采集装置，包括：第一夹臂固定安装于固定块的任一端部，第一夹臂通过第一调节装置安装于固定块上，第二夹臂与第一夹臂平行放置；检测组件包括线阵相机和微波传感器，线阵相机与微波传感器分别设置于第一夹臂与第二夹臂相对的两侧面上；开关，用于控制线阵相机和微波传感器启动或关闭的开关电性连接线阵相机与微波传感器，开关安装于固定块上；轴承滚子检测时，第一夹臂与第二夹臂分设于轴承两侧，线阵相机与微波传感器获取轴承滚子的图像信息。本申请的轴承滚子采集装置携带方便，使用时能够快速进行定位采集，通过线阵相机与微光传感器用于轴承滚子表面数据信息，以便进行后续操作。
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