-
公开(公告)号：CN118348554A
公开(公告)日：2024-07-16
申请号：CN202410468897.4
申请日：2024-04-18
Applicant: 湖南大学
IPC: G01S17/89 , G01S17/86 , G01S13/91 , G01S13/89 , G01S13/86 , G01J5/48 , G06T7/13 , G06T7/73 , G06F16/58 , G01J5/00
Abstract: 本发明公开了一种水面无人艇绝对定位方法、设备及存储介质，所述方法包括对岸线点云数据集进行边缘特征提取，得到边缘特征点集；利用相邻两帧的边缘特征点集估计相邻两帧的位姿变换关系；根据岸线点云数据集、位姿变换关系得到无人艇估计位姿和点云地图；根据岸线点云数据集、原始回波图像对无人艇估计位姿和点云地图进行周期性校正；对校正后的点云地图与获取的海岸遥感瓦片图像数据进行粗粒度的检索匹配，得到点云地图对应的二维岸线地图和遥感瓦片数据；根据校正后的无人艇估计位姿、点云地图对应的二维岸线地图和遥感瓦片数据进行无人艇的绝对定位。本发明能够获取水面无人艇在地理坐标系中的空间大地坐标信息和无人艇姿态信息。
-
公开(公告)号：CN114614767A
公开(公告)日：2022-06-10
申请号：CN202210270220.0
申请日：2022-03-18
Applicant: 湖南大学
Abstract: 本发明公开了一种光伏电池的无损检测系统与设备，涉及无损检测领域。其包括非接触电磁感应装置，用于在不与被检光伏电池接触的情况下产生作用于被检光伏电池的外电场，所述外电场与所述被检光伏电池的内电场方向平行；短波红外相机或/和可见光相机，用于获取被检光伏电池内的光辐射分布图；热成像装置，用于获取被检光伏电池内的热辐射分布图；图像处理装置，用于对所述光辐射分布图与所述热辐射分布图进行存储与处理。本发明在对光伏电池进行检测时为非接触式检测，不会损伤被检光伏电池；能避免横向热扩散对缺陷检测的影响，提高检测精度与检测效率。
-
-
-
公开(公告)号：CN114140440B
公开(公告)日：2025-04-18
申请号：CN202111468285.8
申请日：2021-12-03
Applicant: 湖南大学
IPC: G06T7/00 , G06V10/774
Abstract: 本发明公开了一种吸波涂层缺陷检测模型训练方法、缺陷检测方法及系统，对吸波涂层进行微波加热，并获取热图像序列，由于正常区域与含有缺陷区域的热图像不同，因此可提取正常区域和缺陷区域的特征信息，再根据特征信息对热图像序列中每个像素点的时间‑温度曲线进行缺陷标记，利用由时间‑温度曲线和缺陷标记构成的训练样本对缺陷检测模型进行训练，最后利用训练后的缺陷检测模型实现对吸波涂层的智能化检测，最大检测深度达0.3mm，径深比值最小为1.5，实现吸波涂层的像素级检测；采用谐振腔+微波加热技术保证了微波在谐振腔内保持均匀场强，在对试件或吸波涂层加热时，实现大面积均匀加热，提高了加热效率和加热效果。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119540045A
公开(公告)日：2025-02-28
申请号：CN202411599454.5
申请日：2024-11-11
Applicant: 湖南大学
IPC: G06T3/4038 , G06T7/33 , G06T7/80 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种风电叶片红外图像全景拼接方法、设备、存储介质及产品，所述拼接方法包括对每帧的可见光图像和红外图像进行粗配准；对粗配准后的可见光图像和红外图像分别进行背景剔除，得到可见光前景掩膜图像和红外前景掩膜图像、剔除背景后的叶片可见光图像和叶片红外图像；对可见光前景掩膜图像和红外前景掩膜图像进行精配准，得到相对位移；对多帧叶片可见光图像进行拼接，得到像素增量；根据相对位移和像素增量计算相邻两帧叶片红外图像拼接时的像素增量；根据相邻两帧叶片红外图像拼接时的像素增量对对应相邻两帧叶片红外图像进行拼接，进而得到风电叶片红外全景图像。本发明实现了风电叶片红外热图像的拼接。
-
公开(公告)号：CN118196035A
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202410308406.X
申请日：2024-03-18
Applicant: 湖南大学
Abstract: 本发明提供一种表皮温度风险检测方法及终端设备，包括以下步骤：获取不同状态的表皮温度的样本图像；将所述样本图像的温度减去基准图像的温度后进行标注，所述基准图像为对所有正常表皮温度的样本图像进行平均化处理后得到的图像；将标注后的图像输入搭建在云平台上的深度神经网络模型进行训练；将训练好的深度神经网络模型部署到昇腾Atlas200DK开发板上；将待检测表皮温度的红外图像输入到模型中，推理得出所述红外图像对应的风险等级。本发明可以通过红外图像推理出人体的风险等级，同时大幅度提高模型的计算能力，在降低学习率的同时保证模型训练速度，防止过拟合风险。
-
公开(公告)号：CN118038226A
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202410260016.X
申请日：2024-03-07
Applicant: 湖南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于LiDAR与热红外可见光信息融合的道路安全监控方法，首先收集交通要道路口可见光图像、热红外图像以及点云数据；其次对上述数据进行标注，同时对数据进行预处理并划分数据集；然后构建车辆可见光图像目标检测模型、车辆热红外目标检测模型和点云目标检测模型，进行迭代训练与验证；接下来对三种传感器数据进行实时模型检测融合，通过融合结果得到目标信息，判断目标类型并赋予安全出行指数；最后对运动车辆目标进行跟踪并输出行驶轨迹，检测其道路行驶是否规范，如果不符合交通法规的标准计算其与标准车道的距离并判断是否有安全隐患。本发明实现了可见光图像、点云以及热红外图像数据的融合处理，提升了道路监控的检测准确度和效率。
-
公开(公告)号：CN116229069A
公开(公告)日：2023-06-06
申请号：CN202310166583.4
申请日：2023-02-27
Applicant: 湖南大学
IPC: G06V10/26 , G06V10/143 , G06V10/44 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06V20/05 , G06V20/40 , G06V20/70 , G06N3/0464
Abstract: 本发明提供的黑暗条件下水面无人艇的红外岸线分割与目标检测融合方法，先建立红外岸线分割与目标检测数据集，再建立DeeplabV3 Plus模型和YOLOv5L模型，并利用红外岸线分割与目标检测数据集对两个模型进行训练，得到训练权重，接着对训练权重下的DeeplabV3 Plus模型和YOLOv5L模型进行评估与预测，调整超参数，建立决策级对DeeplabV3 Plus模型和YOLOV5m模型进行级联的Pytorch框架网络模型，最后将Pytorch框架网络模型的权重文件转换为TensorRT框架网络模型的权重文件，迁移至无人艇上的边缘计算平台中，实现基于边缘计算平台水上目标以及可行域的识别。
-
公开(公告)号：CN112577606B
公开(公告)日：2022-02-22
申请号：CN202011438051.4
申请日：2020-12-10
Applicant: 湖南大学
Abstract: 本发明公开了一种双无人机搭载主动热成像的风机叶片巡检方法，采用无人机组搭载主动热成像系统（热激励源和热像仪）对风机叶片进行巡检，相对于传统视觉检测，热成像检测不是依据缺陷的视觉形态来确定缺陷尺寸以及种类，而是通过表面区域在给定热激励下的响应来确定，能够有效区别叶片污渍和表面裂纹等缺陷，能够有效检测出在密度和埋藏深度上存在区别的裂痕和雨痕；热激励源作为热源，使热成像检测能够摆脱天气、温差、温度变化速率的影响，提高了检测结果的准确率；主机搭载热激励源，僚机搭载热像仪，保证了加热与采集之间有足够的时间间隔，以便显现深埋缺陷，有利于深埋缺陷的检测。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
30
records
(took 0.025 seconds)
