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公开(公告)号：CN117522269A
公开(公告)日：2024-02-06
申请号：CN202311523794.5
申请日：2023-11-16
Applicant: 江苏和瑞智能科技股份有限公司
IPC: G06Q10/087 , G06V20/52 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06V10/25
Abstract: 本发明公开了一种基于注意力引导机制的大视场盘点算力节约方法，在仓库内设置全局摄像头以及物品识别摄像头，全局摄像头局摄像头用于监控并采集仓库内的全局图像，物品识别摄像头用于采集仓库的存储区域内的货物图像；对全局图像中的目标对象进行识别以及获取位置信息；基于采集区域与存储区域的关系映射表，当目标对象离开采集区域时，则触发对应存储区域的盘点事件；基于采集的货物图像对存储区域的货物进行盘点获取领用货物信息；在此过程中，仅仅目标对象离开存储区域时触发盘点系统对相应存储区域进行局域判断，其余时刻盘点系统处于空闲状态，避免了盘点系统重复无效盘点，控制系统算力被极大节省，进一步提升了货物盘点效率。
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公开(公告)号：CN114817281B
公开(公告)日：2025-04-01
申请号：CN202210396133.X
申请日：2022-04-15
Applicant: 江苏和瑞智能科技股份有限公司
IPC: G06F16/23 , G06F16/2458 , G06V10/774 , G06V10/74 , G06N20/00
Abstract: 本发明涉及人工智能领域，特别是涉及人工智能在识别领域的应用，更为具体的说是涉及一种工况下采集图片的筛选方法，通过相似度阈值Th1和特征量门槛阈值Th2可以实现工况图片的高效筛选，将符合样本图片质量的图片直接更新至样本库，从而省去了运维人员的采集工作，不仅减少了运维人员的工作量，而且可以有效避免更新任务积压。同时，通过车轮PK，筛选出最优的工况图片作为样本库样本图片。
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公开(公告)号：CN113947586A
公开(公告)日：2022-01-18
申请号：CN202111225715.3
申请日：2021-10-21
Applicant: 江苏和瑞智能科技股份有限公司
Abstract: 本发明涉及人工智能领域，特别是涉及人工智能在药房发药过程中的应用，更为具体的说是涉及从采集图像中准确锚定药品包装的方法，以YOLO算法作为基础，通过融合其与卷积神经网络，可以从复杂的识别台采集图像中快速、准确锚定出药品包装所在区域，从而为后续的精准识别提供基础。本发明中经过训练的YOLO模型能够快速锚定采集图像中多个药品包装区域，保证人工智能审核药物的效率，符合我国药房频次高、数量大、强度大的审核需求。
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公开(公告)号：CN115281655B
公开(公告)日：2024-11-01
申请号：CN202210982135.7
申请日：2022-08-16
Applicant: 江苏和瑞智能科技股份有限公司
IPC: A61B5/107
Abstract: 本发明公开了符合脊柱弯曲异常筛查国家标准的，基于Adams前屈实验的非接触式双位姿脊柱侧弯角度测量方法，包括S1、通过深度相机分别采集人体双位姿下的背部点云图A和点云图B；S2、分别对点云图A的胸段位置、点云图B的胸腰段位置进行脊柱切片处理；S3、选取切片上的两个接触点，通过背拱曲线代偿模型对两个接触点的坐标进行代偿，根据代偿后的高度差计算两接触点所在直线与地面之间的水平夹角，此夹角为该切片的ATR角度；S4，在点云图A和点云图B中，不重合的脊柱椎节ATR角度计算方法为，在该椎节所对应的所有切片中，选取最大的切片ATR角度为该椎节的ATR角度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114972815A
公开(公告)日：2022-08-30
申请号：CN202210397381.6
申请日：2022-04-15
Applicant: 江苏和瑞智能科技股份有限公司
Abstract: 本发明涉及现场作业领域，特别是涉及现场维修作业领域，更为具体的说是涉及工器具出入场核验方法，以工器具的轮廓作为核验基准，入场登记轮廓，出场核销轮廓。从而不需要预置工器具数据库，同时也无需高精度识别，不仅能够满足维修作业中工器具灵活随机的应用场景需要，而且也可以缩短出入场识别时间。通过本发明公开的出入场核验方法，可以显著提高工器具进出场管理效率，同时避免人工管理中存在的误差，充分利用计算机的并行处理技术，提供一种高效、快速的工器具进出场管理方法。
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公开(公告)号：CN119887496A
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202411968465.6
申请日：2024-12-30
Applicant: 江苏和瑞智能科技股份有限公司
Abstract: 一种基于云端计算的脊柱侧弯筛查方法及系统，使用深度相机采集人体背部图像，由边缘控制主机预处理获得深度图像，取连续深度值区域作为人体背部关键区域；将获取到的人体背部区域的深度数据转换为空间三维坐标点，三维坐标点集合起来形成点云数据；将点云数据发送至云端计算中心，云端计算中心依据人体背部的点云数据计算脊柱各个椎节的ATR角度；云端计算中心将计算好的各个椎节位置的ATR角度数据发送回边缘控制主机，用于脊柱侧弯的筛查。本发明方法不仅降低了对本地设备性能的依赖，还通过云端的集中处理，提高了数据处理的效率和准确性，同时降低了整体成本。
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公开(公告)号：CN115281655A
公开(公告)日：2022-11-04
申请号：CN202210982135.7
申请日：2022-08-16
Applicant: 江苏和瑞智能科技股份有限公司
IPC: A61B5/107
Abstract: 本发明公开了符合脊柱弯曲异常筛查国家标准的，基于Adams前屈实验的非接触式双位姿脊柱侧弯角度测量方法，包括S1、通过深度相机分别采集人体双位姿下的背部点云图A和点云图B；S2、分别对点云图A的胸段位置、点云图B的胸腰段位置进行脊柱切片处理；S3、选取切片上的两个接触点，通过背拱曲线代偿模型对两个接触点的坐标进行代偿，根据代偿后的高度差计算两接触点所在直线与地面之间的水平夹角，此夹角为该切片的ATR角度；S4，在点云图A和点云图B中，不重合的脊柱椎节ATR角度计算方法为，在该椎节所对应的所有切片中，选取最大的切片ATR角度为该椎节的ATR角度。
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公开(公告)号：CN114817282A
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN202210396136.3
申请日：2022-04-15
Applicant: 江苏和瑞智能科技股份有限公司
IPC: G06F16/23 , G06F16/2457 , G06F16/2458 , G06V10/774 , G16H70/40 , G06N20/00
Abstract: 本发明涉及人工智能领域，特别是涉及智能识别技术领域，更为具体地说是涉及样本库动态更新中采集样本的推荐方法，通过对识别结果进行筛选、分析，从而逆向生成样本库中需要更新的样本推荐，并且根据不同的情况生成不同的推荐级别。进而可以指导运维人员合理安排样本库的更新，保证识别系统的有效运行，减轻运维强度，降低运维成本。
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公开(公告)号：CN114817281A
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN202210396133.X
申请日：2022-04-15
Applicant: 江苏和瑞智能科技股份有限公司
IPC: G06F16/23 , G06F16/2458 , G06V10/774 , G06V10/74 , G06N20/00
Abstract: 本发明涉及人工智能领域，特别是涉及人工智能在识别领域的应用，更为具体的说是涉及一种工况下采集图片的筛选方法，通过相似度阈值Th1和特征量门槛阈值Th2可以实现工况图片的高效筛选，将符合样本图片质量的图片直接更新至样本库，从而省去了运维人员的采集工作，不仅减少了运维人员的工作量，而且可以有效避免更新任务积压。同时，通过车轮PK，筛选出最优的工况图片作为样本库样本图片。
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