基于嵌入式的苹果采后田间分级检测方法及系统

    公开(公告)号:CN103646251B

    公开(公告)日:2017-05-17

    申请号:CN201310419877.X

    申请日:2013-09-14

    Applicant: 江南大学

    Abstract: 本发明涉及一种基于嵌入式的苹果采后田间分级检测方法及系统的实现过程。该检测系统主要包括ARM处理器、步进电机模块、图像采集模块、执行分级模块。步进电机模块滚动传输苹果,CMOS能采集苹果整个表皮图像,并通过USB传送到ARM,并与建立好的分类器进行匹配,实现苹果缺陷和大小的检测,并发送控制信号到分级执行机构。分类器是基于Haar‑like特征、改进的AdaBoost算法,并引入了风险系数,使算法有更好的鲁棒性和自适应性。采用改进的遗传算法对样本的权值进行优化,采用了改进型交叉算子和改进型变异算子,保证了遗传算法的收敛能力,提高了算法的优化能力。本发明能实现对苹果的缺陷和大小快速、准确地分级。

    基于径向基神经网络的室内火灾预测方法及系统

    公开(公告)号:CN103325205B

    公开(公告)日:2015-11-18

    申请号:CN201310276272.X

    申请日:2013-07-01

    Applicant: 江南大学

    Abstract: 本发明涉及一种基于径向基神经网络的室内火灾预测方法及系统,其包括如下步骤:a、建立室内火灾发生概率预估模型,所述建立的室内火灾发生概率预估模型位于上位机内;b、在室内设置所需的监控节点,所述监控节点实时采集室内环境参数,并将所述采集的室内环境参数传输到上位机内;c、上位机将接收的室内环境参数输入室内火灾发生概率预估模型内,以获得当前室内环境时对应的火灾概率值;d、当上位机通过室内火灾发生概率预估模型得到对应的室内环境判断为明火或阴燃火时,上位机向监控节点传输报警信息,以通过监控节点进行报警提示。本发明能够及时发现室内火灾隐患,实时性好,可靠性高,稳定性强。

    一种基于嵌入式的智能家居监控方法及系统

    公开(公告)号:CN103475855A

    公开(公告)日:2013-12-25

    申请号:CN201310281800.0

    申请日:2013-07-05

    Applicant: 江南大学

    Abstract: 本发明涉及一种基于嵌入式的智能家居监控方法及系统,其包括如下步骤:a、在家居中设置所需的监控模块,所述监控模块将采集的实时视频图像经过路由器传输到服务器模块;b、服务器模块将接收的视频图像输入视频处理单元,进行运动检测和目标跟踪的判断;c、视频处理单元判断为有运动物体且需要目标跟踪时,服务器模块一方面将视频图像进行保存,同时向监控模块发送相应的云台运动控制指令以跟踪目标;另一方面将报警信息发送到用户终端上;d、根据用户终端的不同,用户可以与服务器进行交互式操作,查看报警信息。本发明实时性好,稳定性强,可靠性好,能及时检测到异常情况,并报警通知用户,提高了家居的安全性。

    基于径向基神经网络的室内火灾预测方法及系统

    公开(公告)号:CN103325205A

    公开(公告)日:2013-09-25

    申请号:CN201310276272.X

    申请日:2013-07-01

    Applicant: 江南大学

    Abstract: 本发明涉及一种基于径向基神经网络的室内火灾预测方法及系统,其包括如下步骤:a.建立室内火灾发生概率预估模型,所述建立的室内火灾发生概率预估模型位于上位机内;b.在室内设置所需的监控节点,所述监控节点实时采集室内环境参数,并将所述采集的室内环境参数传输到上位机内;c.上位机将接收的室内环境参数输入室内火灾发生概率预估模型内,以获得当前室内环境时对应的火灾概率值;d.当上位机通过室内火灾发生概率预估模型得到对应的室内环境判断为明火或阴燃火时,上位机向监控节点传输报警信息,以通过监控节点进行报警提示。本发明能够及时发现室内火灾隐患,实时性好,可靠性高,稳定性强。

    基于嵌入式的苹果采后田间分级检测方法及系统

    公开(公告)号:CN103646251A

    公开(公告)日:2014-03-19

    申请号:CN201310419877.X

    申请日:2013-09-14

    Applicant: 江南大学

    Abstract: 本发明涉及一种基于嵌入式的苹果采后田间分级检测方法及系统的实现过程。该检测系统主要包括ARM处理器、步进电机模块、图像采集模块、执行分级模块。步进电机模块滚动传输苹果,CMOS能采集苹果整个表皮图像,并通过USB传送到ARM,并与建立好的分类器进行匹配,实现苹果缺陷和大小的检测,并发送控制信号到分级执行机构。分类器是基于Haar-like特征、改进的AdaBoost算法,并引入了风险系数,使算法有更好的鲁棒性和自适应性。采用改进的遗传算法对样本的权值进行优化,采用了改进型交叉算子和改进型变异算子,保证了遗传算法的收敛能力,提高了算法的优化能力。本发明能实现对苹果的缺陷和大小快速、准确地分级。

    一种手机贴膜装置
    6.
    实用新型

    公开(公告)号:CN208428654U

    公开(公告)日:2019-01-25

    申请号:CN201820643104.8

    申请日:2018-05-02

    Applicant: 江南大学

    Abstract: 本实用新型提供了一种手机贴膜装置,其操作简单、贴膜质量高。一种手机贴膜装置,其特征在于:包括置放手机模具、置放膜模具、膜粘附机构、撕膜机构和滚压机构;置放手机模具与置放膜模具平行并间隔设置,膜粘附机构包括十字滑台、驱动支架和贴片,十字滑台的滑块上固定有驱动支架,驱动支架的端部固定有贴片,贴片位于置放手机模具和置放膜模具的中心连线上并能够在十字滑台的带动下沿中心连线移动;撕膜机构包括能够夹紧和松开的一对夹板,一对夹板位于置放手机模具与置放膜模具之间;滚压机构包括滚筒和驱动单元,滚筒设置于置放手机模具上方并能在驱动单元的驱动下沿置放手机模具的长度方向移动。

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