基于视觉与压力传感的病房智能看护识别方法及识别系统

    公开(公告)号:CN112287783A

    公开(公告)日:2021-01-29

    申请号:CN202011120875.7

    申请日:2020-10-19

    Applicant: 燕山大学

    Abstract: 本发明提供一种基于视觉与压力传感的病房智能看护识别方法及识别系统,其实施步骤为:先对要实施智能看护病房场景中的物体贴上标签,并对病房场景内带标签的物体进行识别;接着使用可见光及热成像智能工业相机的热成像模式,对病房场景的环境温度及人体相对病房场景的环境温度进行测量;然后,根据病房场景内压力传感床垫得到的压力传感图像和用智能相机识别的姿态进行姿态判别;最后,通过以上步骤判别床的位置、待看护体的检测结果以及局部压力生成图像的正负样本判别情况,综合判定待看护体是否卧床,确定是否实施和进行下一步的看护方法。本发明通过压力传感和视觉检测方法,解决了该领域从无到有的问题,提高了病房监控及看护的自动化水平。

    牲畜圈自动供水方法及其养殖用自动供水装置

    公开(公告)号:CN112715403A

    公开(公告)日:2021-04-30

    申请号:CN202011593466.9

    申请日:2020-12-29

    Applicant: 燕山大学

    Abstract: 本发明公开一种牲畜圈自动供水方法及其养殖用自动供水装置,包括摄像头、PC端、PLC控制端、水槽、挡光板和浮漂,摄像头位于牲畜圈上方,对牲畜圈进行实时监控并检测牲畜圈中牲畜的个数;PLC控制器根据计算机反馈的信号来执行放水及停水动作,并且控制摄像头的开启;计算机根据输入检测的牲畜的数量,控制是否向水槽中给水,当牲畜达到设定数量时在此基础上决定是否对水槽进行注水,当达到设定的高阈值A时自动停止注水,当低于一定阈值B时继续注水。该牲畜圈供水装置操作简单,整体实用性强,同时具有实时目标检测的功能,辅助牲畜群的养殖,具有实用性。

    用于烟草生产线烟丝杂质的在线检测方法

    公开(公告)号:CN112189877A

    公开(公告)日:2021-01-08

    申请号:CN202011091416.0

    申请日:2020-10-13

    Applicant: 燕山大学

    Abstract: 本发明提供一种用于烟草生产线烟丝杂质的在线检测方法,其包括数据降维和烟丝杂质检测两部分,具体实施步骤为:数据降维通过改进的最佳指数法对烟丝光谱图像数据进行波段选择,实现数据降维,在计算最佳指数前依次对烟丝光谱图像数据进行去噪、采样和分组三次筛选,从而选出信息量较大、波段间相关性较小、数量较少的波段子集;烟丝杂质检测将深度卷积神经网络与邻域去散点算法相结合,先通过训练好的卷积神经网络模型对待识别光谱图像各点进行初步识别,得到分类图像;再通过邻域去散点算法对分类出的杂质进行再识别,剔除分类图像中杂质中的错分的散点。根据光谱图像中各点的反射率对其进行分类,有效减小光照变化对分类结果的影响。

    基于自编码器和Henon映射的电池溯源管理编码加解密方法

    公开(公告)号:CN111639351A

    公开(公告)日:2020-09-08

    申请号:CN202010432691.8

    申请日:2020-05-20

    Applicant: 燕山大学

    Abstract: 本发明公开了一种基于自编码器和Henon映射的电池溯源管理编码加解密方法,通过将动力电池全生命周期的溯源管理系统中的动力电池回收信息生成QR码图像,制作成为数据集,同时构建编码网络模型和解码网络模型,并对编码网络模型和解码网络模型进行训练,通过编码网络模型得到编码序列,该序列是原始QR码特征的表示,再与Henon映射产生的同样大小的混沌序列做乘法,得到大小为4的加密序列,该加密序列没有任何意义,无法破译,只有同时具有混沌序列密钥和解码网络模型才能将此序列回复为原始QR码。该算法具有密钥空间大,有效抵御统计攻击和密钥攻击的优点,能够满足电池全生命周期的溯源管理系统场合下对QR码安全性的要求。

    口罩佩戴识别方法
    7.
    发明授权

    公开(公告)号:CN112115818B

    公开(公告)日:2022-03-11

    申请号:CN202010906573.6

    申请日:2020-09-01

    Applicant: 燕山大学

    Abstract: 本发明公开了一种口罩佩戴识别方法,其内容包括:进行人脸检测模型训练和进行口罩佩戴识别模型训练,人脸检测模型训练过程包括:搭建基于MTCNN的人脸检测网络,训练得到鲁棒性较高的人脸检测模型,实现光谱图像中人脸区域和面部关键点位置的预测,缩小口罩佩戴模型检测范围。口罩识别模型训练过程包括:在人脸光谱图像上标记样本ROI,通过样本ROI文件获取样本坐标信息和类别信息,构建数据集;通过训练SVM分类器,得到模型参数,用于人脸图像中口罩的识别。该方法能够实现自动无接触口罩佩戴检测,对人脸定位速度快,检测速度快,能够准确辨别用衣物遮挡口鼻与正确佩戴口罩两种情况,大大减少因衣物遮挡而造成的误检,准确率高。

    一种基于主成分分析和Henon映射的管理编码加解密方法

    公开(公告)号:CN111224771B

    公开(公告)日:2021-09-21

    申请号:CN202010033135.3

    申请日:2020-01-13

    Applicant: 燕山大学

    Abstract: 本发明公开了一种基于主成分分析和Henon映射的管理编码加解密方法,在原有混沌加解密方法上,提出了基于主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)和混沌加密联合的QR码加密方法,通过PCA将包含敏感信息的QR码隐藏到包含无意义信息的QR码中,再通过Henon映射产生二维混沌序列对生成图像进行加密,具有置乱效果好,密钥空间大等优点,可有效抵御统计攻击和密钥攻击,能够满足电池全生命周期的溯源管理系统场合下对QR码安全性的要求。通过从相邻像素相关性和信息熵两方面评价得出此发明加密效果良好的结论。

    引入注意力机制的yolov3带钢表面缺陷检测与分类方法

    公开(公告)号:CN112884709A

    公开(公告)日:2021-06-01

    申请号:CN202110064801.4

    申请日:2021-01-18

    Applicant: 燕山大学

    Abstract: 本发明公开了一种引入注意力机制的yolov3带钢表面缺陷检测与分类方法,其包括:制作带钢图像缺陷数据集,将数据分为深化痕、浅划痕、孔洞三类;然后构建引入注意力模块的yolov3网络模型,其中注意力模块包含通道注意力与空间注意力两部分;进而利用制作好的带钢缺陷数据集进行训练,然后将网络模型以及训练好的权重文件保存;最后使用保存的模型即权重进行带钢缺陷检测。该算法识别准确率高,能够达到86%以上的正确率,与原版yolov3网络相比准确率提高5%;检测帧率大,可以实现45fps的检测速度,并且外界光照影响小,能够满足工业检测需求。

    基于有限范围场景内的目标人群跟踪监控方法

    公开(公告)号:CN112200021A

    公开(公告)日:2021-01-08

    申请号:CN202011005357.0

    申请日:2020-09-22

    Applicant: 燕山大学

    Abstract: 本发明公开了一种基于有限范围场景内的目标人群跟踪监控方法,其包括:S1:基于有限视野范围,设计实现整套相机安放采集装置,以适应目标人群活动场景及视野全覆盖的需要;S2:依据目标人群的体型及脸型比例修改检测网络模型的锚框大小及比例,修改检测网络的损失函数,以提高检测的准确性;S3:检测人脸的同时对人脸采用具体的识别网络进行识别,使检测网络与人脸识别网络同时使用的情形下,既能提高检测识别精度,又不降低速度;S4:改进多目标跟踪监控模型,通过具体特征的提取以及具体场景的剪枝提高在目标人群跟踪监控的模型适应性。本设计方案在目标人群看护与预防意外的视觉方案中,实现了无漏、实时的同时,提高了监控的准确性及定位的速度。

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