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公开(公告)号:CN118279272A
公开(公告)日:2024-07-02
申请号:CN202410420082.9
申请日:2024-04-09
申请人: 淮阴工学院
IPC分类号: G06T7/00 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/77 , G06V10/52 , G06V10/80 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06N3/048
摘要: 本发明公开了一种基于改进YOLOv8的钢板表面缺陷检测方法,对预先获取的钢板表面缺陷图像数据进行预处理和标注生成钢板表面缺陷图像数据集;在YOLOv8检测层增加一个小目标检测头;将YOLOv8网络中标准卷积替换为SPDConv;在C2f模块中引入iRMB注意力机制并将其所在模块;增加一个上采样层,并用BiFPN结构替换原有的FPN和PAN结构,通过BiFPN网络利用加权特征融合和跨尺度连接得到多级特征网络;将原上采样层替换为DySample上采样算子;将YOLOv8的原损失函数替换为MPDIoU边界损失函数;训练并生成改进的YOLOv8模型,将验证集输入最终模型,输出检测结果。本发明可大大提高检测效率,排除不合格材料,减少因材料质量问题导致的产品废品率和返工率,降低生产成本,确保产品的质量。
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公开(公告)号:CN114750231B
公开(公告)日:2024-02-06
申请号:CN202210438254.6
申请日:2022-04-25
申请人: 淮阴工学院 , 宿迁久天信息技术有限公司 , 江苏清软智能科技有限公司
摘要: 本发明公开了一种杏鲍菇根部切削装置及其切割轨迹控制方法,装置包括切刀机构和驱动切刀机构使其沿曲线移动切削杏鲍菇的双直线模组驱动机构,双直线模组驱动机构包括水平设置的第一直线模组和竖直设置的第二直线模组,第一直线模组高度上位于第二直线模组顶部;第一直线模组的滑块上转动连接有第一连杆,第二直线模组的滑块上转动连接有第二连杆,两个连杆末端铰接相连;切刀机构包括固定在第一连杆上的Y型刀架,Y型刀架上设置有角度可调节的刀片一;Y型刀架顶部固定有槽型刀架,槽型刀架上设置有刀片二。本发明中,两个直线模组能使切
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公开(公告)号:CN117150547A
公开(公告)日:2023-12-01
申请号:CN202311032127.7
申请日:2023-08-15
申请人: 淮阴工学院
摘要: 本发明公开了一种适用于医疗行业隐私数据保护的基于区块链的联邦学习方法,所述方法包括:利用Pedersen可验证秘密共享、阈值全同态加密以及区块链技术构建了一种安全的联邦学习训练方法。该方法通过Pedersen可验证秘密共享以及余弦相似度技术既排除了恶意客户端,又剔除了恶意梯度,同时利用阈值全同态加密的特性,使得梯度在离开本地机器后都是密文状态下运算,保证了安全性,并且对密文解密时只需要部分参与方运算,很大程度降低了计算开销以及通信开销,其次,利用区块链的特性保证了数据的可溯源和不可篡改。采用本发明可以保障医疗数据在训练过程中的隐私性和安全性。
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公开(公告)号:CN117069019A
公开(公告)日:2023-11-17
申请号:CN202310924948.5
申请日:2023-07-26
申请人: 淮阴工学院
摘要: 本发明公开了一种面向层架式种植的蘑菇采摘小车智能升降系统及控制方法,该升降系统由升降装置,采摘小车和多层架平台组成。其中升降装置包含钢架导轨、承重平台以及底盘。钢架导轨包括绝对值编码器,传动滑车链、传动滑车轮以及曳引电机,承重平台上包括第一红外管、第二红外管、接触开关、摄像头以及电磁感应锁,底盘包括主控模块、电源模块、驱动电机以及车轮。当主控模块先后接收到接触开关被挤压后发出的第一、第二接触信号后,主控模块通过信号交接与数据处理对层架平台进行上升下降控制。通过上述系统及其控制方法可实现蘑菇采摘小车的智能升降,能够安全且准确的将采摘小车升降至相应层架,极大程度地提高了农业采摘效率。
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公开(公告)号:CN117058760A
公开(公告)日:2023-11-14
申请号:CN202311030253.9
申请日:2023-08-16
申请人: 淮阴工学院
IPC分类号: G06V40/20 , G06V10/40 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06T7/10
摘要: 本发明公开了一种人体姿态估计方法及系统,所述人体姿态估计方法包括:使用由Swin Transformer和区域提议网络RPN组成的分割模型,对需要进行人体姿态估计的原始图像进行分割提取,得到仅包含人的图像;对仅包含人的图像进行处理,获取补丁特征图;对具有随机位置且拥有固定大小的非重叠补丁特征图,使用通道注意力处理得到特征向量;对非固定尺寸且能覆盖整张图像的补丁特征图使用空间注意力进行处理得到特征向量;对两种注意力得到的特征向量进行混合,得到基于补丁的混合注意力特征向量;融合特征向量并分类,得到姿态估计的结果。本发明实现了更加准确的人体姿态估计。
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公开(公告)号:CN116993639A
公开(公告)日:2023-11-03
申请号:CN202310932335.6
申请日:2023-07-27
申请人: 淮阴工学院
IPC分类号: G06T5/50
摘要: 本发明公开了一种基于结构重参数化的可见光与红外图像融合方法,步骤如下:在编码器中,使用以RepVGG块、卷积层和暂退层堆叠的深度学习卷积神经网络模型分别提取可见光与红外图像的特征,同时根据通道数将这些特征分为低级特征和高级特征;将获取的低级特征和高级特征输入到解码器中,使用特征融合模块将低级特征和高级特征融合成新的深度特征,从而生成融合图像。本发明在可见光与红外图像融合任务中使用了RepVGG块、暂退层和结构重参数化,能有效提取图像特征,减轻过拟合,同时提高了模型的推理速度和对内存的利用率。
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公开(公告)号:CN116071331A
公开(公告)日:2023-05-05
申请号:CN202310108176.8
申请日:2023-02-13
申请人: 淮阴工学院
IPC分类号: G06T7/00 , G06V10/762 , G06V10/774 , G06V10/776 , G06V10/82 , G06V10/80 , G06V10/764 , G06N3/0464 , G06N3/082
摘要: 本发明公开了一种基于改进SSD算法的工件表面缺陷检测方法,采用数据集增强算法对预先获取的工件表面缺陷数据集进行预处理;搭建基于改进SSD算法的工件表面缺陷检测模型,包括基础网络层、特征映射层、特征预测层和非极大值抑制模块;基础网络层是将轻量级神经网络MobileNetv2替换VGG‑16作为SSD的基础网络;在特征映射层增加两个并行卷积模块,引入深度可分离卷积、空洞卷积、跳跃连接和像素加法操作,并且进行小、中目标预测层的特征融合;使用K‑means聚类算法对训练集真实框高宽比进行聚类分析,调整候选框的高宽比,使候选框尺寸更适用于检测工件表面缺陷目标。本发明增加模型对多尺度缺陷目标的检测精度,提高对小缺陷目标的检测能力。
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公开(公告)号:CN115482220A
公开(公告)日:2022-12-16
申请号:CN202211154288.9
申请日:2022-09-21
申请人: 淮阴工学院
IPC分类号: G06T7/00 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/25 , G06V10/52 , G06V10/774 , G06V10/46
摘要: 本发明公开了一种基于改进Faster RCNN的高反光金属表面缺陷检测方法,对样本数据中的缺陷进行标注,将样本数据集进行数据增强处理和模糊性消除处理,并分为训练集和测试集;构建Faster RCNN网络,将ResNet152网络作为Faster RCNN的主干特征提取网络,对小目标特征的提取;结合AC‑FPN网络,使用CEM、AM模块提取多尺度特征,进行目标的定位和分类;将处理好样本数据集输入到的改进的Faster RCNN网络中进行训练,获得改进后的Faster RCNN金属缺陷检测模型;将待检测的金属缺陷图像输入到训练好的金属缺陷检测模型中,最终得到金属缺陷检测的结果。与现有技术相比,本发明提高了金属缺陷检测的准确率和检测速度,具有较好的实时性。
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公开(公告)号:CN115294036A
公开(公告)日:2022-11-04
申请号:CN202210875590.7
申请日:2022-07-21
申请人: 淮阴工学院
摘要: 本发明公开了一种基于遮挡情况下的双孢菇检测方法,主要包括自由旋转的三目摄像机的标定、图像预处理和图像的目标检测,三目摄像机的标定包括求取摄像机的内部参数、外部参数、摄像机之间参数和旋转相机的位姿参数;图像的预处理主要是对采集的图像进行增强和匹配操作,将未遮挡的轮廓提取出来,采用最小二乘法和牛顿插值法相结合,对已用的轮廓进行线性拟合,最大程度上还原双孢菇的轮廓;图像的目标检测主要是对不规则的双孢菇椭圆形轮廓进行面积的数值积分运算,与双孢菇可采摘面积值比较大小。与现有技术相比,本发明使用的线性拟合克服了拟合极值不在整数段上的不合理现象,提升了轮廓还原的程度和目标检测的精度,适用于双孢菇的采摘系统。
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公开(公告)号:CN106297161A
公开(公告)日:2017-01-04
申请号:CN201510295733.7
申请日:2015-06-02
申请人: 淮阴工学院
IPC分类号: G08B19/00
CPC分类号: G08B19/005
摘要: 本发明涉及一种基于物联网多模感知的安防监测数据融合算法。本发明通过烟雾传感器、微波传感器、红外探测器、视频传感器等多模感知手段,获得不同类型数据。红外传感器检测到异常,检测值α赋值为1;烟雾传感器检测值β超过警戒值,β值赋值为1;视频传感器检测到异常,检测值Ψ赋值为1;微波传感器检测到目标范围内出现物体移动,检测值δ赋值为1。若α&β&Ψ=1,即三种传感器都检测到异常,则启动火灾报警系统。若α&β&δ=1,则启动人员入室报警系统。此算法实现对火灾和人员入室的监测、报警、视频记录等功能,提高监控报警的准确率,具有一定的实际应用需求。
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