专利名称
主分类
A 农业
B 作业;运输
C 化学;冶金
D 纺织;造纸
E 固定建筑物
F 机械工程、照明、加热
G 物理
H 电学
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公布日期
2023-10-24 公布专利
2023-10-20 公布专利
2023-10-17 公布专利
2023-10-13 公布专利
2023-10-10 公布专利
2023-10-03 公布专利
2023-09-29 公布专利
2023-09-26 公布专利
2023-09-22 公布专利
2023-09-19 公布专利
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专利权人
国家电网公司
华为技术有限公司
浙江大学
中兴通讯股份有限公司
三星电子株式会社
中国石油化工股份有限公司
清华大学
鸿海精密工业股份有限公司
松下电器产业株式会社
上海交通大学
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  • [发明专利]一种基于区域融合特征的布匹瑕疵检测方法-CN201811407792.9有效
  • 何永贵;沈继锋;刘冰;沙骁骅 - 江苏大学
  • 2018-11-23 - 2023-07-21 - G06T7/00
  • 本发明公开了一种单层平纹布匹生产过程中的实时瑕疵检测方法。该方法首先使用工业相机实时采集织布机生产布匹的视频图像,并通过傅里叶变换滤除噪声信息,其次采用滑动窗口法提取布匹候选区域的LBP与HOG融合特征,最后利用多类支持向量机实现瑕疵精细分类。该装置包含采集布匹瑕疵的工业相机,光源,机械固定装置和用于算法运行的树莓派平台。本发明能克服传统方法存在瑕疵分类和定位方面的不足,实现对光滑单层平纹布面中出现的断纱,跳线和油污等瑕疵的准确定位和实时检测,实现无人化布匹瑕疵监测。
  • 一种基于区域融合特征布匹瑕疵检测方法
  • [发明专利]一种基于机器视觉的芯线顺序判别方法-CN201811567286.6有效
  • 汪钰人;刘国海;沈继锋 - 江苏大学
  • 2018-12-20 - 2023-07-21 - G06T7/00
  • 本发明公开了一种基于机器视觉的芯线顺序判别方法,包括步骤1,首先采集芯线图片,将芯线图片分为两个图片集,一部分作为训练集,一部分作为测试集;然后对芯线图片进行颜色的空间转换,把图像从RGB空间转换到HSV空间,提取图像S通道和V通道的值;步骤2,提取芯线图像以及背景在坐标系y方向上的像素值,然后再将芯线图片分类并提取特征,将两类特征结合起来作为总特征;步骤3,通过R、G、B值来判别芯线顺序是否正确,统计分类的识别率。本发明方法具有简单快捷、效率高、成本低等优点,节省了大量人工成本,同时提高了生产效率和产品品质。
  • 一种基于机器视觉顺序判别方法
  • [发明专利]一种全天候多光谱行人检测方法-CN201911011783.2有效
  • 沈继锋;韦浩;左欣;孙俊 - 江苏大学
  • 2019-10-23 - 2023-07-18 - G06V40/10
  • 本发明提供了一种全天候多光谱行人检测方法,分别采用可见光和红外相机采集全天候行人图像数据,将获得的红外和可见光图像数据集训练出两个RetinaNet网络模型,该网络模型内的特征采集网络为VGG16,训练后得到的两个网络模型分别记为RetinaNet‑C和RetinaNet‑T,截取这两个网络模型的特征采集网络的参数作为本次特征采集网络的初始化权重;将RetinaNet网络模型划分为双分支特征提取网络VGG16、特征金字塔FPN和双分支的分类回归网络的主体框架,最后进行网络测试,将测试集作为与预训练模型的输入,输出即为检测结果。本方法采用无锚框生成策略,参数较少,并且网络去掉了全连接层,采用全卷积网络,因此检测速度会非常快。
  • 一种全天候光谱行人检测方法
  • [发明专利]一种基于深度学习的线缆顺序检测方法-CN201910299722.4有效
  • 汪钰人;刘国海;沈继锋 - 江苏大学
  • 2019-04-15 - 2023-07-18 - G06T7/00
  • 本发明公开了一种基于深度学习的线缆顺序检测方法,包括以下步骤:步骤1:首先对线缆图像进行灰度化,为后续顺序检测做基础;步骤2:对图像某一行的相邻像素点灰度值进行差分运算,选取一个阈值和差分结果比较,输出定位结果图。步骤3:针对三色线缆图像的特点,提出了简化的特征提取网络和优化的锚框、ELU激活函数对Faster R‑CNN改进;步骤4:采用改进的Faster R‑CNN目标检测算法进行线缆顺序检测,并统计准确率和检测时间。本发明方法能够更加充分的提取三色线缆的特征,具有操作方便、效率高等优点,节省了很多的人力消耗,所采用的改进算法能同时减少了线缆的检测时间,减少误检,错检并大大提升了线缆检测的准确率。
  • 一种基于深度学习线缆顺序检测方法
  • [发明专利]一种复杂环境下的布面定位方法-CN201910746652.2有效
  • 沈继锋;何永贵;沙骁骅;刘冰 - 江苏大学;南京东奇艾尼特科技有限公司
  • 2019-08-13 - 2022-03-29 - G01N21/86
  • 本发明公开了一种复杂环境下的布面定位方法,包括:步骤1,通过搭建的平台获取织布机实时布匹信息;步骤2,采用高斯滤波,消除噪声影响;步骤3,设计新的最大漫反射色度估计公式,消除不规范光照引起的高光问题;步骤4,提取布匹边缘信息,获取光流场,改进光流不稳定问题,提出新的多帧光流融合算法,结合边缘信息和光流场信息实现布面的运动判断以及准确定位。获取织布机布匹实时图像,对获得的图像进行高斯滤波,消除相机因素造成的噪声。该方法去除不规范环境下的过曝等问题,同时改进光流法结合边缘信息,实现对布面的运动判断以及准确定位。
  • 一种复杂环境布面定位方法
  • [发明专利]基于SAE-LSSVR农作物镉含量Vis-NIR光谱深度特征模型建立方法-CN201910265834.8有效
  • 周鑫;孙俊;陈全胜;芦兵;武小红;倪纪恒;沈继锋 - 江苏大学
  • 2019-04-03 - 2021-09-10 - G01N21/31
  • 本发明公开了基于SAE‑LSSVR农作物镉含量Vis‑NIR光谱深度特征模型建立方法,初始化堆叠自动编码器的权值矩阵W和偏移量b,将光谱数据集合S作为i层的输入;从光谱数据集合S和镉含量标签集合V中分别提取训练集合、预测集合和交叉验证集合,利用偏最小二乘支持向量机回归算法分别计算训练集合、预测集合和交叉验证集合对应的决定系数R2和均方根误差RMSE,并将m‑1赋值给m,当m=0时,预测集合SPi最大决定系数Rp2对应的节点数mc为i+1层最优节点数;若第i层和第i+1层堆叠自动编码器最优节点数所对应的预测集决定系数RBi和RBi+1满足条件:||RBi+1‑RBi||<ε,ε为误差,且i大于等于2,寻找最优堆叠自动编码器层数,完成模型,本方法提供一种速度快、精度高的镉含量Vis‑NIR光谱深度模型建立方法。
  • 基于saelssvr农作物含量visnir光谱深度特征模型建立方法
  • [发明专利]一种用于水培植物的智能花盆-CN201811255580.3有效
  • 孙俊;陈佳俊;芦兵;周鑫;武小红;戴春霞;沈继锋 - 江苏大学
  • 2018-10-26 - 2021-01-15 - A01G31/02
  • 本发明公开了一种用于水培植物的智能花盆,包括花盆容器、滤水组件、光照系统和控制系统;所述滤水组件包括污水容器、净水容器与紫外灯,污水容器设置在净水容器的上方,污水容器的底部与净水容器的上部连通,在该连通通道内装有过滤材料,污水容器、净水容器分别通过管道与花盆容器连通,管道上设有电磁阀,净水容器内设有紫外灯;所述光照系统设于花盆容器的上部,用于提供照明;花盆容器内设有浊度传感器,控制系统分别与滤水组件、光照系统连接,实现水体自动清洁与循环,更加节约资源;为水培植物提供良好的生长环境,使植物得到更精细的养护。
  • 一种用于水培植物智能花盆

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