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公开(公告)号：CN118823425A
公开(公告)日：2024-10-22
申请号：CN202410747689.8
申请日：2024-06-11
申请人： 南京南自信息技术有限公司
IPC分类号： G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06T5/70 , G06T7/13 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06F17/18 , G06F16/28
摘要： 本发明属于计算机人工智能视觉应用技术领域，具体公开了一种自动化的产线螺栓松动检测识别方法及系统，包括以下步骤，步骤1、采集大量已拧紧和未拧紧的螺栓图像数据集；步骤2、改进ResNet‑34网络结构；步骤3、利用高性能工业相机进行螺栓数据采集；步骤4、在工业流水线的末端设置机械臂和脚手架；步骤5、对步骤4中处理的图像数据进行分类检测，将螺栓的检测结果实时上传到平台数据库，以便及时了解异常未拧紧的螺栓情况并触发报警提醒。本发明的一种自动化的产线螺栓松动检测识别方法及系统的有益效果在于：解决了生产线螺栓松动检测识别问题，将工业流水线生产模块与图像检测相结合，确保生产线的正常运行和产品质量。
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公开(公告)号：CN107948946B
公开(公告)日：2020-06-02
申请号：CN201711096694.3
申请日：2017-11-09
申请人： 南京南自信息技术有限公司
摘要： 本发明是一种工业场所高精度人员定位球型摄像机跟踪方法，包括如下步骤：1）获取监视目标的特征信息；2）获取监视目标在世界坐标系的位置Pw；3）将世界坐标系坐标Pw转换为摄像机坐标系坐标Pc；4）计算得到球型摄像机水平、垂直角度；5）计算球型摄像机变倍数值；6）计算控制球型摄像机的PTZ控制参数；7）PTZ控制纠偏。优点：1、使普通球型摄像机实现了智能分析球机对监视目标的实时跟踪，保证工业场所监视目标安全，降低成本。2、小范围进一步纠偏，处理定位技术的“漂移”问题，提高了整体定位精度。
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公开(公告)号：CN103607540B
公开(公告)日：2017-04-12
申请号：CN201310630017.0
申请日：2013-12-02
申请人： 南京南自信息技术有限公司
摘要： 本发明是一种云台摄像机预置位精度提高方法，包括如下步骤：1）云台运转时需要对机械误差进行补偿；2）设置预置位时需要获取当前图像，保存为模板图片；3）预置位精度提高方法包括粗定位和精定位的步骤：包括(1) 调取预置位，云台运转至该预置位点附近；(2) 获取当前图像，将其与模板图像的偏差换算成云台位移量并计入误差补偿，对当前位置进行修正。优点：1、对云台机械误差进行补偿，提高了预置位精度。2、通过当前图片与模板图片的匹配，计算出云台位移补偿量，进一步提高了预置位精度。3、在云台控制没有传感器位移反馈的情况下同样适用，简化了云台结构方案，降低了成本。
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公开(公告)号：CN118148853A
公开(公告)日：2024-06-07
申请号：CN202410278487.3
申请日：2024-03-12
申请人： 南京南自信息技术有限公司
IPC分类号： F03D17/00 , G06V20/52 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06V10/46 , G06V10/75 , G06N3/0464 , G06N3/09 , G06Q50/06 , G01M3/04 , G01N21/88 , G01N21/952 , G01N25/72
摘要： 本发明属于新能源风力发电系统应用技术领域，具体公开了面向新能源风力发电机组的智能图像漏油监测方法及系统，包括以下步骤，使用工业级双光谱摄像头采集风机机舱内可见光和红外图像；对可见光图像进行基于深度学习的图像复原和质量增强；使用目标检测模型识别增强后可见光图像中的管道表面潜在漏油点；对可见光和红外图像进行配准，分析对应潜在漏油点的温度分布；根据图像和温度信息综合判断是否存在漏油，并推送预警。本发明的有益效果在于：同时利用了可见光与红外双模态信息进行智能化漏油监测，两者相互验证，大幅提高了漏油识别的准确性；当检测到漏油时，能够及时响应预警，显著缩短事故响应时间，大幅提升风电设备的安全性与可靠性。
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公开(公告)号：CN114415652B
公开(公告)日：2024-03-26
申请号：CN202111318627.8
申请日：2021-11-09
申请人： 南京南自信息技术有限公司
摘要： 本发明属于机器人路径规划应用技术领域，具体公开了一种轮式机器人路径规划方法，包括以下步骤，步骤1、建立生成三维点云地图，步骤2、根据三维点云地图生成包含路面拥堵情况、障碍物尺寸、路面坡度信息的三维格栅地图。步骤3、计算路面每个坡度节点间的坡度代价。步骤4、实时计算路面的拥堵代价。步骤5、将路面坡度代价及实时路面拥堵代价加入D*算法的总代价，利用D*算法进行路径规划。本发明的一种轮式机器人路径规划方法的有益效果在于：1、算法运行时间短，能较快找到最优路径；2、实现了复杂环境下的路径智能规划，能有效应对有障碍物及陡坡路段。
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公开(公告)号：CN114913603A
公开(公告)日：2022-08-16
申请号：CN202210574017.2
申请日：2022-05-25
申请人： 南京南自信息技术有限公司
IPC分类号： G06V40/20 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06V10/40 , G06V10/764
摘要： 本发明属于计算机人工智能视觉应用领域，具体公开了一种基于关键点回归的单人姿态估计系统，包括图像预处理模块、关键点回归模块、特征提取模块和姿态估计模块；所述图像预处理模块、关键点回归模块、特征提取模块、姿态估计模块依次连接。本发明的一种基于关键点回归的单人姿态估计系统的有益效果在于：通过预训练的卷积神经网络关键点回归模型，预测出图像中人体部位的关键点位置，进而提取有效特征、识别人的行为和姿态，可用于安防领域中保证从业人员的行为安全。
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公开(公告)号：CN102307274A
公开(公告)日：2012-01-04
申请号：CN201110253323.8
申请日：2011-08-31
申请人： 南京南自信息技术有限公司
摘要： 本发明涉及的是一种基于边缘检测和帧差法的运动检测方法，包括以下步骤：步骤一，获取图像序列，确定参考帧、当前帧图像；步骤二，对参考帧、当前帧图像进行高斯滤波；步骤三，滤波之后，提取参考帧、当前帧的边缘信息；步骤四，获取参考帧、当前帧的变换图像。步骤五，将参考帧变换图像与当前帧变换图像作帧差，双阈值法确定运动区域；步骤六，对运动区域作图像后处理，确定运动对象。本发明的优点：采用帧差的思路，简单易行，避免了光流法、混合高斯计算复杂，计算时间仅为经典混合高斯的1/3，满足智能监控实时性的需求；将边缘检测和帧差法结合，外加一系列处理，对帧差法检测结果不完整有所改善；相比主流方法——混合高斯，不易受光照、外界干扰的影响。
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公开(公告)号：CN101895729A
公开(公告)日：2010-11-24
申请号：CN201010217643.3
申请日：2010-07-06
申请人： 南京南自信息技术有限公司
摘要： 本发明是基于嵌入式Linux裁剪系统的流媒体服务器，包括核心控制模块POWERPC、高速通信模块、数据存储模块、低速通信模块、电源控制模块。优点：本发明首次基于网络处理器POWERPC在电力系统变电站远程监控系统中实现了对音视频流媒体的复制分发，POWERPC处理器在通信领域中交换机路由器产品中有着广泛的应用。相对于使用X86平台PC系统，Windows操作系统以及传统的流媒体服务器来说，本发明成本低廉，在相同性能的情况下，本发明的成本低于PC系统的50％，功耗低于PC系统80％以上。稳定性高，属嵌入式产品，本发明安全性高，使用裁剪linux内核技术，安全性较Windows系统大为提高。
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公开(公告)号：CN118917836A
公开(公告)日：2024-11-08
申请号：CN202411379333.X
申请日：2024-09-30
申请人： 南京南自信息技术有限公司
摘要： 本发明公开了一种音视频融合的电力智能巡检系统及方法，智能巡检系统包括前端感知设备、边缘计算一体机和智能巡检中心服务软件；所述巡检方法包括：前端感知设备将采集的电力生产设备的音视频数据发送给边缘计算一体机，边缘计算一体机解析后，经智能算法识别处理，形成智能巡检结果并上传至智能巡检中心服务软件；智能巡检中心服务软件将巡检结果储存到数据库中以供查看和下载。本发明提供的智能巡检系统及方法实现了电力日常巡检的自动化，代替了传统人工巡检方式，提高了巡检效率、巡检质量，降低了巡检人员工作量，大大缩短了发电企业巡检周期，系统性解决发电企业人工巡检的痛点问题。
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公开(公告)号：CN118799562A
公开(公告)日：2024-10-18
申请号：CN202411273991.0
申请日：2024-09-12
申请人： 南京南自信息技术有限公司
IPC分类号： G06V10/25 , G06V10/82 , G06N3/0464
摘要： 本申请公开了一种目标检测方法、装置及存储介质，属于图像检测技术领域，在本申请实施例中，一种目标检测方法，包括：获取目标检测的原始图像；将获取的原始图像输入预先构建的图像分割模型中，获得原始图像的分割掩码，作为特征编码网络的真实标签；将原始图像输入至目标检测器的特征编码网络，获得突出目标关键区域与语义信息的相关模板；将相关模板输入目标检测器的特征解码网络，获得初始模板；通过对比原始图像与初始模板，优化目标检测器的特征解码网络的参数；采用优化后的目标检测器进行目标检测。本申请能够对相关模板主动学习和优化，并强调和突出图像中的关键信息，从而显著提高目标检测的性能。
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