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[发明专利]一种基于改进卷积神经网络的轨道交通障碍物检测方法-CN202110658218.6有效
发明人：贺德强;邹智恒;陈彦君;李先旺;李凯;邱晔枫 -专利权人：广西大学
申请日： 2021-06-10 - 公布日： 2023-08-01 - 主分类号： G06V20/58 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于改进卷积神经网络的轨道交通障碍物检测方法，包括，使用双目摄像机实时捕获列车行驶前方道路信息并进行保存，将筛选出的所有图片用于构建轨道交通列车的障碍物图像数据集；获得的障碍物图像数据集进行数据增强处理，再对强处理后获得的障碍物图像进行标注，构建基于深度学习的深度卷积神经检测网络模型，该深度卷积神经检测网络模型基于一阶物体检测网络FE‑YOLO，增强处理后获得的障碍物图像输入一阶物体检测网络FE‑YOLO进行预处理；对一阶物体检测网络FE‑YOLO的超参数进行设置，利用获取的最优权重文件对一阶物体检测网络FE‑YOLO进行综合评估。本发明能提高列车轨道危险区域内障碍物检测的精度。
一种基于改进卷积神经网络轨道交通障碍物检测方法

[发明专利]文档排版方法、装置及设备-CN202211441060.8在审
发明人： 邹智恒;刘自阳;闫红松 -专利权人：优视科技（中国）有限公司
申请日： 2022-11-17 - 公布日： 2023-06-27 - 主分类号： G06F40/166 文献下载
摘要：本申请公开了文档排版方法、装置及设备。其中所述方法包括：获取通过移动端编辑文档的编辑信息；根据所述编辑信息，确定所述文档的分层级重排版范围，所述分层级重排版范围包括以下层级的至少一个重排版范围：图片元素级，表格元素级，段落元素级，文本框元素框级，页面元素级；对所述文档内的所述分层级重排版范围进行排版。采用这种处理方式，使得将文档重排版控制在较小范围内，因此可以有效降低重排版耗时，不会产生卡顿等影响用户体验的问题。
文档排版方法装置设备

[发明专利]一种基于卷积神经网络的轨道危险区域障碍物检测方法-CN202110740805.X有效
发明人：贺德强;李凯;陈彦君;邹智恒;任若晨;李先旺 -专利权人：广西大学
申请日： 2021-06-30 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G06V20/58 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于卷积神经网络的轨道危险区域障碍物检测方法，包括，拍摄获取列车前方轨道的视频信息，将视频中含有障碍物的关键部分截出，并筛选截出关键部分图片作为样本图像，用于建立铁路轨道危险区域障碍物检测的数据集；S02：将获取的样本图像进行数据增强处理，并将得到的数据集划分为训练集和测试集；构建铁路轨道危险区域障碍物检测模型，基于Mask R‑CNN和Resnet101的特征提取网络模型制作好的训练集采用卷积神经网络进行训练，检测障碍物是否在轨道危险区域内，过判断是否重叠来检测危险区域内是否有障碍物。本发明能够实现对列车轨道危险区域障碍物的智能检测，准确率高，误检率低，检测速度快，实时性好，具有广阔的应用潜力。
一种基于卷积神经网络轨道危险区域障碍物检测方法

[发明专利]一种基于深度学习的轨道交通障碍物检测方法-CN202011550241.5有效
发明人：贺德强;邹智恒;刘力琼;陈彦君;徐伟倡;李先旺;李凯;邱晔枫;任若晨 -专利权人：广西大学;南宁中车轨道交通装备有限公司
申请日： 2020-12-24 - 公布日： 2023-03-14 - 主分类号： G06V20/58 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度学习的轨道交通障碍物检测方法，按以下步骤进行：根据车载摄像头在列车运行时存储的视频筛选出包含障碍物的部分。将含有障碍物部分的视频制作成若干图像。使用数据增强方法将图像数量扩充。在图像上划分感兴趣区域，将检测范围设在轨道附近。由于YOLOv4网络对小物体检测不敏感，设计了D‑CSPDarknet特征提取网络，有效的解决了梯度消失问题且达到特征重复利用的目的。结合设置有3个特征金字塔池化模块的新特征融合网络，构成完整的Improved‑YOLOv4障碍物检测模型。在该模型上使用先前制作好的数据进行训练，得到用于检测的权重文件。利用该权重文件可进行列车障碍物检测。本发明可以实现列车前方障碍物实时检测，随着列车摄像头采集数据不断的扩充，检测精度随之升高，且安装成本低，效率高。
一种基于深度学习轨道交通障碍物检测方法

[发明专利]一种基于深度学习的高速列车车底异物识别方法-CN202010141770.3有效
发明人：贺德强;姚子锴;陈滔;陈彦君;杨卫林;陈继清;周志恒;邹智恒;李凯;刘晨宇 -专利权人：广西大学;南宁中车铝材精密加工有限公司
申请日： 2020-03-04 - 公布日： 2022-11-11 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度学习的高速列车车底异物识别方法，按以下步骤进行：拍摄高速列车车底图像，筛选出含有异物的图像，使用数据增强方法扩充图像的数量，针对YOLO‑V3网络精度设计的缺陷设计出基于DenseNet网络作为特征提取网络，并在多尺度预测层中插入空间金字塔网络，使YOLO网络框架的精度得到提升，同时改善了其小物体检测精度低的缺陷；使用随机梯度下降法对改进的YOLO‑V3模型进行训练后获得车底异物检测模型，将车底异物图片输入至模型内，输出图片的识别结果。本发明能够实现对高速列车车底异物的智能检测，识别率高，检测速度快，检测效率高，实用性强，相比传统的检测方法优势明显，同时具有应用至其他领域的潜力。
一种基于深度学习高速列车车底异物识别方法

[发明专利]多栏目排版方法、文档的显示处理方法及终端设备-CN202210761765.1在审
发明人：刘自阳;邹智恒;李海翔 -专利权人：优视科技（中国）有限公司
申请日： 2022-06-29 - 公布日： 2022-10-14 - 主分类号： G06F40/189 文献下载
摘要：本公开实施例涉及一种多栏目排版方法、文档的显示处理方法及终端设备，该多栏目排版方法包括：获取文档中分栏对象的分栏基本信息；根据所述分栏基本信息，对所述分栏对象进行多栏目排版，并将排版结果呈现在所述文档的页面上；其中，所述排版结果反映每一栏目的行数以及每一栏目中每一行的行内容，所述栏目中一行的行内容由一次行排版得到，进行一次行排版包括：根据所述分栏对象的当前排版状态，确定本次行排版对应的目标栏目；以及，将所述分栏对象的未排版部分在所述目标栏目中排版一行，完成本次行排版。
栏目排版方法文档显示处理终端设备

[发明专利]一种基于卷积神经网络的轨道交通列车障碍物检测方法-CN202210604033.1在审
发明人：贺德强;邱晔枫;邹智恒;靳震震;苗剑;秦语梁;沈奕欣 -专利权人：广西大学
申请日： 2022-05-31 - 公布日： 2022-08-30 - 主分类号： G06V20/58 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于卷积神经网络的轨道列车障碍物检测方法，包括以下步骤：通过安装在列车前端的摄像机，拍摄获取列车前方轨道的视频信息，在视频信号中挑选多个关键帧组，得到不同场景的图像，作为建立轨道列车障碍物检测的图像数据集；将图像数据集进行增强处理；构建ME MaskR‑CNN轨道列车障碍物检测模型，训练ME Mask R‑CNN轨道列车障碍物检测模型，使用轨道交通障碍物的图像数据集对ME Mask R‑CNN进行训练，根据识别结果判断检测障碍物是否在轨道危险区域内，将危险区域与障碍物进行着色，以显示危险区域和障碍物所在的具体位置。本发明可以实现对列车轨道危险区域障碍物的智能检测，准确率高，误检率低，检测速度快，并且能提高识别效率。
一种基于卷积神经网络轨道交通列车障碍物检测方法

[发明专利]一种改进的区域卷积神经网络的列车障碍物检测方法-CN202210604041.6在审
发明人：贺德强;任若晨;邹智恒;靳震震;陈彦君;苗剑;秦语梁;沈奕欣 -专利权人：广西大学
申请日： 2022-05-31 - 公布日： 2022-08-30 - 主分类号： G06V20/58 文献下载
摘要：本发明公开了一种改进的区域卷积神经网络的列车障碍物检测方法，包括如下步骤：列车运行时，安装在列车头的摄像机实时记录并保存列车行驶路况，先从视频中截取包含障碍物的关键视频段，再对关键视频段进行隔帧保存并筛选出图像样本，将获取的图像样本用于建立列车前方障碍物图像数据集；将建立的图像数据集继续进行数据增强处理；构建轨道交通列车前方障碍物Improved R‑CNN检测模型；训练Improved R‑CNN检测模型，用训练集对Improved R‑CNN检测模型进行训练，先设置好Improved R‑CNN检测模型的学习率、迭代周期、批数量大小和优化器的训练参数后，开始训练。本发明可以实现列车前方障碍物实时检测，随着列车摄像头采集数据不断的扩充，检测精度随之升高，且安装成本低，效率高。
一种改进区域卷积神经网络列车障碍物检测方法

[发明专利]一种基于激光雷达的多策略轨道交通障碍物识别方法-CN202110740833.1在审
发明人：贺德强;邹智恒;陈彦君;李凯;马瑞;王一博;李先旺 -专利权人：广西大学
申请日： 2021-06-30 - 公布日： 2021-10-29 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于激光雷达的多策略轨道交通障碍物识别方法，包括，在实际列车运行环境中激光雷达实时扫描列车运行环境数据采集，将获取的点云样本用于建立列车前方障碍物点云数据集；使用VoxelGrid体素滤波方法对点云进行采样滤波；创建新点云容器，遍历过滤后的点云，按照距离远近保存点云；针对室内及室外轨道交通列车运行场景使用不同策略进行地面分割，在分割过程中对轨道区域进行初步提取，最后对提取的轨道区域进行精确限界并用空间曲线拟合；根据不同距离进行多策略障碍物检测，基于距离的多策略进行分区域识别筛选，获取筛选结果。本发明可以实现列车前方障碍物实时检测，整个实验均在真实场景进行高精度检测，且易于调试。
一种基于激光雷达策略轨道交通障碍物识别方法

[发明专利]一种基于变胞五杆机构的双层停车装置-CN201810788006.8有效
发明人：杨莹;邹智恒;钟燕;向昊南;李林 -专利权人：湖南文理学院
申请日： 2018-07-18 - 公布日： 2020-04-28 - 主分类号： E04H6/06 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于变胞五杆机构的双层停车装置，包括左轨道、链条连接件、L型连接件、支撑板、链条、右轨道、第一直流电机、载车板、第二直流电机、第一锥齿轮、第一轴、第二锥齿轮、第一螺栓、第一连杆、第二螺栓、第二连杆、第三螺栓、第二轴、第三锥齿轮、第四锥齿轮、链轮、第三连杆、第四螺栓、地面固定座，所述第一直流电机与第三锥齿轮连接，第三锥齿轮与第四锥齿轮连接，第四锥齿轮通过第二轴与链轮连接，链轮与链条连接，左轨道与链条连接，右轨道与链条连接，链条通过链条连接件和L型连接件与支撑板连接。本发明实现上、下层车辆的存取无避让。在已有的车位上增设该装置，一个车位停两辆车，提高了空间利用率，降低了成本。
一种基于变胞五杆机构双层停车装置

[实用新型]一种工程机械安全装置-CN201821257216.6有效
发明人：黄俊;何义群;刘炼;邹智恒;苏颖兵 -专利权人：黄俊
申请日： 2018-08-06 - 公布日： 2019-05-03 - 主分类号： B66C1/12 文献下载
摘要：本实用新型公开了一种工程机械安全装置，包括连接件和料斗，所述连接件包括连接块，所述连接块的上表面的中部固定连接有螺杆，所述螺杆的上端固定连接有挂环，所述螺杆的外壁螺接有螺筒，所述螺筒的上端外壁固定连接有轴承，所述轴承的外壁固定连接有连接筒，所述连接筒的上端外壁的左侧和右侧均固定连接有限位片，本实用新型设计合理，使用便捷，通过限位片和挂环夹紧吊钩，同时与吊钩的钩头凸出处相卡接，从而防止挂环脱落，通过料斗悬吊的稳定性和安全性，因此，适合广泛使用。
挂环螺杆本实用新型吊钩安全装置工程机械上端外壁连接件连接筒料斗螺筒外壁轴承上端固定上表面凸出处限位片悬吊的钩头夹紧卡接螺接

[实用新型]搅拌组件及搅拌装置-CN201721425512.8有效
发明人：关雪梅;梅复嘉;刘惠玲;伍秀珠;邹智恒;陈永光 -专利权人：广州白云山中一药业有限公司
申请日： 2017-10-31 - 公布日： 2018-06-22 - 主分类号： B01F7/16 文献下载
摘要：本实用新型公开了一种搅拌组件及搅拌装置。该搅拌组件包括转动杆、刮杆、连接杆以及搅拌杆；所述转动杆的两端分别形成连接端以及搅拌端，所述转动杆的连接端用于连接驱动机构，所述刮杆通过所述连接杆连接在所述转动杆的侧壁上，所述刮杆的一端朝向所述转动杆的搅拌端靠拢；所述搅拌杆弯折，所述搅拌杆的一端连接在所述转动杆的侧壁上，另一端沿着所述转动杆的轴向朝向所述搅拌端延伸。搅拌装置包括漏斗、驱动机构以及所述的搅拌组件。该搅拌组件搅拌效果好，不易于残留药粉。
转动杆搅拌组件搅拌装置搅拌端搅拌杆刮杆驱动机构连接端侧壁本实用新型连接杆连接搅拌效果一端连接连接杆漏斗弯折药粉轴向靠拢残留延伸

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