公开(公告)号：CN118314438A

公开(公告)日：2024-07-09

申请号：CN202410534257.9

申请日：2024-04-30

Applicant: 江苏科技大学

Inventor： 贾志宇 ,  刘庆华 ,  接浩 ,  张鸣 ,  滕宏鑫 ,  张浩智

IPC: G06V10/82 ,  G06V10/774 ,  G06V20/10 ,  G06V10/776 ,  G06N3/0464

Abstract: 本发明公开了一种基于YOLOv8优化的田间杂草检测方法，方法包括：采集真实的田间杂草图像，生成杂草图像数据集，对数据集中的杂草图像数据进行标注，并进行增强预处理得到扩展的杂草图像数据集，进一步划分为训练集、验证集和测试集；搭建改进的YOLOv8网络模型；用训练集对改进的YOLOv8网络模型进行训练，并用验证集进行验证，得到训练好的改进的YOLOv8网络模型；最后将测试集输入训练好的改进的YOLOv8网络模型，得到检测后的田间杂草图像的标注信息。本发明推出的田间杂草检测方法能够准确的检测到田间秧苗周围的杂草，为当下智慧农业中的喷灌式除杂无人机在复杂土地背景下作业提供软件算法方面的技术支持。

公开(公告)号：CN118097427A

公开(公告)日：2024-05-28

申请号：CN202410345110.5

申请日：2024-03-25

Applicant: 江苏科技大学

Inventor： 张浩智 ,  接浩 ,  刘泓锐 ,  刘庆华 ,  赵卫国 ,  蔡韵惜 ,  姚宏志

IPC: G06V20/10 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于YOLOv8优化的货船水上障碍物检测方法，方法包括：采集模拟水上障碍物图像，生成水上障碍物图像数据集，对数据集中的水上障碍物图像数据进行标注，并通过图像增强等方法对水上障碍物图像数据集进行清晰化处理，随后为了进行实验，进一步划分为训练集、验证集和测试集；搭建改进的YOLOv8网络模型；用训练集对改进的YOLOv8网络模型进行训练，并用验证集对训练好的模型进行性能验证，得到训练好的改进的YOLOv8网络模型；最后使用测试集输入训练好的改进的YOLOv8网络模型，得到检测后的水上障碍物的标注信息，以此与原标注图像进行对比。本发明检测到的货船水上障碍物能够清晰的判别障碍物信息正误，为货船水上航行在复杂水上背景下工作提供相应的技术支持。

公开(公告)号：CN117689860A

公开(公告)日：2024-03-12

申请号：CN202311702391.7

申请日：2023-12-12

Applicant: 江苏科技大学

Inventor： 胡瑶 ,  袁畅 ,  张芷若 ,  接浩 ,  刘庆华 ,  刘保祥

IPC: G06V10/20 ,  G06V10/44 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06V20/58 ,  G06V20/56 ,  G06N3/0464

Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的车道线图像增强方法，具体步骤如下：首先使用现有公开数据集图像,根据图像的亮度变化，实现对低亮度图像的增强，以改善弱光环境下的检测效果；然后将多头自注意机制MHSA、双门控前向网络DGFN和Transformer单元结合起来，构造一个基于轴的Transformer模块，对更多关键特征信息的捕捉；然后利用跨层次注意力融合模块CAFB，在多个层次上自适应地融合各层次间的关联性；最后，利用一种结构损失函数，通过引入道路的固有几何约束，对检测效果进行优化，本发明的方法在昼夜两种场景下均表现出较好的性能,特别是在低光照条件下。

公开(公告)号：CN116524304A

公开(公告)日：2023-08-01

申请号：CN202310518945.1

申请日：2023-05-10

Applicant: 江苏科技大学

Inventor： 杨欣仪 ,  刘庆华 ,  孙世诚 ,  刘卫康 ,  刘昱杉

IPC: G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/045 ,  G06N3/048 ,  G06Q50/20

Abstract: 本发明公开了一种基于YOLOv7优化的答题卡填涂方式检测方法，方法包括：采集模拟答题卡图像，生成答题卡图像数据集，对数据集中的模拟答题卡图像数据进行标注，并进行增强预处理得到扩展的答题卡图像数据集，进一步划分为训练集、验证集和测试集；搭建改进的YOLOv7网络模型；用训练集对改进的YOLOv7网络模型进行训练，并用验证集进行验证，得到训练好的改进的YOLOv7网络模型；最后将测试集输入训练好的改进的YOLOv7网络模型，得到检测后的答题卡填涂方式的标注信息。本发明检测到的答题卡填涂方式能够清晰的判别正误，为答题卡阅卷者在密集填涂的复杂背景下工作提供相应的技术支持。

公开(公告)号：CN106274088B

公开(公告)日：2018-07-06

申请号：CN201610673758.0

申请日：2016-08-16

Applicant: 江苏科技大学

Inventor： 仲海啸 ,  韩斌 ,  刘庆华 ,  赫齐虹

IPC: B41J29/38

Abstract: 本发明公开了一种基于时间片分割的热敏打印机打印速度优化方法，包括如下步骤：对打印数据进行处理，将预打印的文字或者图片转换成二维点阵数组；将步骤a中的二维点阵数组转换成一维数据流，并封装成数据协议帧发送给热敏打印机；将步骤b中的数据协议帧分块传输，每传输完一个数据协议帧，先判断是否还有数据协议帧，若还有则先发送打印命令，然后根据打印内容选择时间片延时，延时之后再发送剩余的数据协议帧，直到打印完成。本发明通过为不同的打印数据设置不同的延时时间，在保证打印不出错的前提下提升了打印速度。

公开(公告)号：CN105958652A

公开(公告)日：2016-09-21

申请号：CN201610462290.0

申请日：2016-06-23

Applicant: 江苏科技大学

Inventor： 刘庆华

IPC: H02J13/00

CPC classification number: Y02E60/723 ,  Y04S10/16 ,  H02J13/0006

Abstract: 本发明公开了一种基于大数据分析的无人值守的变电站预警系统及方法，包括数据采集模块、数据分析模块和应用模块，本发明是基于Hadoop架构，采用数据分片技术，并行数据处理模式以及基于数据模型察觉异常数据的方法，来实现电力设施的监控与预警。本发明可以使电力公司从庞杂的电力维护工作中解脱出来，实现机器替代人工进行电力设施的检查与监控，并在设施欲出现故障的时候进行预警，从而实现生产效率的提高，减少因电力故障而出现的人财损失。

公开(公告)号：CN103072483B

公开(公告)日：2016-01-20

申请号：CN201310042398.0

申请日：2013-02-04

Applicant: 江苏科技大学

Inventor： 刘庆华 ,  王直 ,  詹松林 ,  史金龙 ,  万振刚 ,  李忠国

IPC: B60K31/00

Abstract: 本发明公开了一种工程车辆超速制止装置及其控制方法，所述装置由控制器、电子时钟、供油电磁阀、蜂鸣器报警电路和车轮转速传感器组成。所述方法首先通过电子系统检测电子时钟判断当前是白天还是夜晚，设置不同的最高限速值和普通限速值，通过定时中断的方式定时检测当前车轮转速传感器输出的转速信号，然后将转速信号换算为当前的车速信号，通过比较是否大于预设定最高限速值，同时对超过普通限速设置超出次数，从而决定蜂鸣器是否报警，供油电磁阀是否打开。本发明电路结构简单、实时性好、测量准确且成本较低，能提高工程车辆的安全性，保障人民生命财产安全。

公开(公告)号：CN104864846A

公开(公告)日：2015-08-26

申请号：CN201510126564.4

申请日：2015-03-24

Applicant: 江苏科技大学

Inventor： 申继鹏 ,  刘庆华 ,  徐泰 ,  肖馨舒

IPC: G01C7/04 ,  G05B19/042

Abstract: 基于加速度传感器的车载式路面不平度采集系统，由一级稳压电路、二级稳压电路、加速度传感器、信号处理电路、单片机、蓝牙发送模块、蓝牙接收模块、上位机和GPS模块组成；加速度传感器输出端连接信号处理电路输入端，信号处理电路输出端连接单片机，单片机输出端连接蓝牙发送模块输入端，蓝牙接收模块输出端连接上位机输入端，GPS模块输出端连接蓝牙接收模块输入端；汽车点烟器电源输出端连接一级稳压电路输入端，一级稳压电路输入端连接二级稳压电路输出端；一级稳压电路给加速度传感器、信号处理电路和GPS模块供电，二级稳压电路给单片机和蓝牙发送模块供电。本发明还公开了基于加速度传感器的车载式路面不平度采集系统的工作方法。

公开(公告)号：CN102721397A

公开(公告)日：2012-10-10

申请号：CN201210186457.7

申请日：2012-06-07

Applicant: 江苏科技大学

Inventor： 刘庆华 ,  张为公 ,  张建 ,  林国余 ,  李忠国 ,  夏鹏飞 ,  钱强 ,  董晓马

IPC: G01B21/30

Abstract: 本发明公开了一种基于垂直动载荷的现代时间序列提取路面特征参数的方法。首先通过车轮力传感器采集路面谱信号，再对信号进行预处理，建立AR模型，通过状态空间模型进行自适应卡尔曼滤波来进一步提取更加真实的参数，最后通过模糊聚类分析法进行参数的选取和确认，进而结果来判断路面识别的信息。本发明的有益效果是，自动化程度高、实时性好、测量准确且成本较低，对提高路面质量检测水平，促进高质量路面建设、缩小国内外差距具有积极的影响。

公开(公告)号：CN115984832A

公开(公告)日：2023-04-18

申请号：CN202211576818.9

申请日：2022-12-04

Applicant: 江苏科技大学

Inventor： 刘卫康 ,  刘昱杉 ,  杨欣仪 ,  刘庆华

IPC: G06V20/60 ,  G06V20/70 ,  G06V10/20 ,  G06V10/26 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08 ,  G06T3/40

Abstract: 本发明公开了一种基于改进的EfficientNetV2网络水稻籽粒及杂质分割方法。属于计算机技视觉技术领域。本发明对计算资源有限的水稻联合收获机配载移动端设备中水稻籽粒及杂质分割方法存在模型参数量大、检测速度慢的困难提出改进方案。具体步骤：通过Labelme工具对采集到的联合水稻收获机作业质量场景数据进行像素类别标注，构建初始训练集和验证集；将训练集数据进行随机剪切生成数、量较多的小分辨率图像，将数据进行动态增强送入基于改进的EfficientNetV2网络图像分割模型中进行训练；最后利用验证集中的全景图像，结合模型和后处理来验证方法的可行性。本发明能够在实际场景中正确分割水稻籽粒及杂质像素，模型更轻量、检测速度更快，为在联合收获机移动端设备部署含杂率实时检测提供参考。