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公开(公告)号：CN114355083A
公开(公告)日：2022-04-15
申请号：CN202111641884.5
申请日：2021-12-29
IPC分类号： G01R31/00
摘要： 本发明涉及一种基于人工智能算法的巡检机器人故障识别方法、系统，该方法包括：获取作业点处的可见光图片；采用第一人工智能模型对可见光图片进行目标检测和语义分割，得到该作业点所有设备的分割结果；获取与可见光图片像素对其的红外测温图；基于可见光图片的分割结果，从红外测温图中提取每一个设备的特征；针对每一个设备，采用第二人工智能模型对相应的特征进行分别确定是否故障。与现有技术相比，本发明具有故障检测的效率和准确率高等优点。
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公开(公告)号：CN111738148B
公开(公告)日：2024-02-20
申请号：CN202010573632.2
申请日：2020-06-22
申请人： 复旦大学
摘要： 本发明提供了一种利用红外巡检拍摄的故障识别方法，属于设备管理领域。本发明包括如下步骤：步骤1，将相机设置为最广角状态后拍摄全景图，并存储全景图；步骤2，对全景图进行检测及图像分割，得到全景分割图，初步确定待检设备中存在故障的设备；步骤3，确定在全景分割图中待检设备的数量，设置待检设备巡检的检测顺序；步骤4，对待检设备进行拍摄，得单个待检设备图片；步骤5，对单个待检设备图片的进行识别；步骤6，对单个待检设备图片进行图像分割，确定与该单个待检设备图片相对应的待检设备是否存在故障；步骤7，生成待检设备的检测报告。本发明可以对每个设备在短时间内实现两次检测判断其是否存在故障。
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公开(公告)号：CN111738148A
公开(公告)日：2020-10-02
申请号：CN202010573632.2
申请日：2020-06-22
申请人： 复旦大学
摘要： 本发明提供了一种利用红外巡检拍摄的故障识别方法，属于设备管理领域。本发明包括如下步骤：步骤1，将相机设置为最广角状态后拍摄全景图，并存储全景图；步骤2，对全景图进行检测及图像分割，得到全景分割图，初步确定待检设备中存在故障的设备；步骤3，确定在全景分割图中待检设备的数量，设置待检设备巡检的检测顺序；步骤4，对待检设备进行拍摄，得单个待检设备图片；步骤5，对单个待检设备图片的进行识别；步骤6，对单个待检设备图片进行图像分割，确定与该单个待检设备图片相对应的待检设备是否存在故障；步骤7，生成待检设备的检测报告。本发明可以对每个设备在短时间内实现两次检测判断其是否存在故障。
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公开(公告)号：CN112257514B
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN202011034785.6
申请日：2020-09-27
申请人： 复旦大学
IPC分类号： G06V20/10 , G06V10/22 , G06V10/25 , G06V10/26 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06Q50/06
摘要： 本发明属于设备故障巡检技术领域，具体为用于设备故障巡检的红外视觉智检的拍摄方法。本发明中，机器人上安装一双镜头相机，可见光镜头安装于云台上；拍摄分为两阶段：第一阶段在某个作业点上以最广角状态拍摄该作业点全景图；并使用计算机视觉中的深度神经网络对图像进行检测和分割，识别其中的设备数量、位置，大体判断哪些设备可能有故障；第二阶段是对全景图中的某一个设备单独进行拍摄，通过云台控制相机拍摄角度、焦距，拍摄完后对该设备图像进行分割，判断故障并通过设备名称编号对应到具体设备上。本发明方法可代替人工拍摄与故障检测识别，大大降低人力消耗和成本，提高效率和准确率，可以有效推进巡检设备的发展，并应用于大量场合。
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公开(公告)号：CN115187499A
公开(公告)日：2022-10-14
申请号：CN202110310893.X
申请日：2021-03-23
申请人： 复旦大学
IPC分类号： G06T7/00 , G06V10/26 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/72 , G06V10/774
摘要： 本发明涉及一种胰腺疾病的超声内镜影像识别方法、装置及存储介质，方法具体为：1)通过超声内镜设备扫描患者，抓取多个关键帧，对应获得多张待识别病例图像；2)将多张待识别病例图像输入训练好的胰腺癌性质分类网络，获得多个第一识别结果，该结果包括正常和胰腺癌性质种类；3)将多个第一识别结果中的种类数量最多的一种作为第二识别结果；4)判断第二识别结果是否为正常，若是则结束，否则将其中一张待识别病例图像输入训练好的胰腺癌语义分割网络，获得病灶区域。与现有技术相比，本发明具有效率高、准确性高和操作难度低等优点。
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公开(公告)号：CN112257514A
公开(公告)日：2021-01-22
申请号：CN202011034785.6
申请日：2020-09-27
申请人： 复旦大学
摘要： 本发明属于设备故障巡检技术领域，具体为用于设备故障巡检的红外视觉智检的拍摄方法。本发明中，机器人上安装一双镜头相机，可见光镜头安装于云台上；拍摄分为两阶段：第一阶段在某个作业点上以最广角状态拍摄该作业点全景图；并使用计算机视觉中的深度神经网络对图像进行检测和分割，识别其中的设备数量、位置，大体判断哪些设备可能有故障；第二阶段是对全景图中的某一个设备单独进行拍摄，通过云台控制相机拍摄角度、焦距，拍摄完后对该设备图像进行分割，判断故障并通过设备名称编号对应到具体设备上。本发明方法可代替人工拍摄与故障检测识别，大大降低人力消耗和成本，提高效率和准确率，可以有效推进巡检设备的发展，并应用于大量场合。
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