“深圳市联合视觉创新科技有限公司”申请（专利权）人搜索_中国专利权人_发明人_技术持有人_科研专家_钻瓜专利网

钻瓜专利网为您找到相关结果15个，建议您升级VIP下载更多相关专利

[发明专利]基于机器视觉的多类目标识别定位方法、装置和设备-CN202010108435.3有效
发明人：陶大鹏;王林飞;朱开军;李鹏;齐冲冲;王汝欣 -专利权人： 深圳市联合视觉创新科技有限公司
申请日： 2020-02-21 - 公布日： 2023-09-26 - 主分类号： G06V10/80 文献下载
摘要：本申请公开了一种基于机器视觉的多类目标识别定位方法，应用于机器人控制技术领域，用于解决现有机器人抓取控制的抓取准确率和效率较低的问题。本申请提供的方法包括：获取目标区域内零部件目标的目标图像；对目标图像进行特征提取和特征融合，得到目标融合特征；将目标融合特征输入预先训练好的分类模型中，得到目标图像中各个零部件目标的分类结果；对目标图像中分类后的各个零部件目标进行边缘检测和椭圆拟合，确定候选抓取目标区域以及椭圆拟合目标；对候选抓取目标区域中的各个椭圆拟合目标进行抓取评分，得到各个抓取分数；根据预设的决策规则和各个抓取分数，确定最优抓取目标；通过目标图像计算出最优抓取目标的坐标位置信息。
基于机器视觉类目标识定位方法装置设备

[发明专利]一种人体行为识别方法、装置及设备-CN202010209871.X有效
发明人：王汝欣;朱开军;陶大鹏 -专利权人： 深圳市联合视觉创新科技有限公司
申请日： 2020-03-23 - 公布日： 2023-08-29 - 主分类号： G06V40/20 文献下载
摘要：一种人体行为识别方法包括：获取人体行为所对应的图像帧序列，确定所述图像帧序列中的模板帧；根据所述模板帧获取骨骼节点所对应的排序策略；获取图像帧序列中的图像帧中骨骼节点与其它骨骼节点之间的第一位移矢量集、以及图像帧序列中的相邻两帧所确定的第二位移矢量集；根据所述排序策略，分别对每一个骨骼节点所对应的第一位移矢量集和第二位移矢量集进行排序，生成节点特征块；通过已训练的神经网络模型识别所述节点特征块所对应的行为类别。由于节点特征块中的位移矢量包括节点的方向特征，因而可以有效的区分不同方向的动作，从而可以提高人体行为识别精度。
一种人体行为识别方法装置设备

[发明专利]物料检测方法、装置及终端设备-CN202010090072.5有效
发明人：王汝欣;闫明;陶大鹏 -专利权人： 深圳市联合视觉创新科技有限公司
申请日： 2020-02-13 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G06T7/73 文献下载
摘要：本申请适用于图像处理技术领域，提供了物料检测方法、装置及终端设备，包括：获取待测图片；根据所述待测图片的轮廓特征信息及预加载的目标模板，确定第一物料位置及对应的匹配模板；根据所述待测图片中所述第一物料位置对应的目标颜色特征信息及所述匹配模板携带的模板颜色特征信息，从所述第一物料位置中筛选出第二物料位置；根据所述待测图片中所述第二物料位置对应的目标细节特征信息及所述匹配模板携带的模板细节特征信息，从所述第二物料位置中筛选出第三物料位置；根据所述第三物料位置及所述第三物料位置对应的匹配模板，确定目标物料的信息。本申请实施例能够提高物料检测的准确性和灵活性。
物料检测方法装置终端设备

[发明专利]图像超分辨率重建方法、装置、终端设备及存储介质-CN201911423965.0有效
发明人：王汝欣;邱亚军;陶大鹏 -专利权人： 深圳市联合视觉创新科技有限公司
申请日： 2019-12-31 - 公布日： 2023-01-13 - 主分类号： G06T3/40 文献下载
摘要：本申请提供一种图像超分辨率重建方法、装置、终端设备及存储介质，通过获取第一分辨率的待处理图像；对所述待处理图像进行图像特征提取，得到初始特征图；其中，所述初始特征图中包含所述待处理图像的高频图像信息和低频图像信息；采用残差网络对所述待处理图像进行重建学习，所述残差网络具有N个块残差模块；当满足预设条件时，获取所述残差网络输出的融合特征图；其中，所述融合特征图由N个块残差模块分别输出的第一频率特征图融合得到；对所述融合特征图进行重建得到超分辨率图像。通过上述技术方案，能够使得超分辨率图像重建过程能够根据图像中的高低频图像信息的特点，实现针对性地对图像中不同频率的画面信息进行准确地重建的技术效果。
图像分辨率重建方法装置终端设备存储介质

[发明专利]运动意图识别模型生成方法、装置、设备及存储介质-CN202010229806.3在审
发明人：林旭;陶大鹏;吴婉银;王汝欣 -专利权人： 深圳市联合视觉创新科技有限公司
申请日： 2020-03-27 - 公布日： 2021-10-19 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种运动意图识别模型生成方法、装置、计算机设备及存储介质，通过获取可穿戴设备采集的多组样本信息，每一组样本信息包括惯性测量单元信号、足底压力信号和样本肌电信号；在每一组样本信息中，根据惯性测量单元信号和足底压力信号，得到样本关节力矩；将每一组样本信息中的样本肌电信号和对应的样本关节力矩输入到预设的神经网络模型中进行训练，得到运动意图识别模型；从而克服了传统模式下识别运动意图带来的滞后性，以及肌肉长时间的运动带来的出汗、肌肉疲劳等问题，实现了高鲁棒性、高准确性的意图识别。
运动意图识别模型生成方法装置设备存储介质

[实用新型]动作同步采集分析系统-CN202020429799.7有效
发明人：陶大鹏;石宇航;王若男;吴婉银 -专利权人： 深圳市联合视觉创新科技有限公司
申请日： 2020-03-27 - 公布日： 2020-12-25 - 主分类号： A61B5/11 文献下载
摘要：本实用新型提供了一种动作同步采集分析系统；该动作同步采集分析系统包括信号采集装置、控制装置和信号分析装置；控制模块分别与信号采集模块和信号分析模块相连接；信号采集装置包括摄像组件和肌电信号采集组件，控制装置包括单片机和第一控制器；第一控制器指示摄像组件和肌电信号采集组件进行同时采集信号；第一控制器与单片机连接，单片机连接摄像组件以及肌电信号采集组件。解决了高精度、短周期同步信号获取较难的问题，能够实时传输并处理多源数据，实现了动作同步、时间同步和设备同步，能够快速、精细化对动作进行分析。
动作同步采集分析系统

[发明专利]加速度标注模型生成方法、加速度标注方法、设备及介质-CN202010772494.0在审
发明人：陶大鹏;林旭 -专利权人： 深圳市联合视觉创新科技有限公司
申请日： 2020-08-04 - 公布日： 2020-12-22 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开一种加速度标注模型生成方法、加速度标注方法、设备及介质，该加速度标注模型生成方法包括获取原始数据，所述原始数据包括携带同一数据标识对应的训练惯性测量信号和训练加速度信号；对所述训练惯性测量信号进行分析，获取所述训练惯性测量信号对应的标注动作类别；对所述训练加速度信号进行分析，获取所述训练加速度信号对应的标注加速度特征；基于同一数据标识对应的所述标注动作类别和所述标注加速度特征，形成标注训练样本；采用所述标注训练样本训练神经网络模型，生成目标加速度标注模型，该目标加速度标注模型可以根据待处理加速度信号直接得到目标动作类别，使用方便，识别准确率高。
加速度标注模型生成方法设备介质

[发明专利]人体运动信号的标注方法、装置及计算设备-CN202010898578.9在审
发明人：陶大鹏;林旭 -专利权人： 深圳市联合视觉创新科技有限公司
申请日： 2020-08-31 - 公布日： 2020-12-22 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本申请提供一种人体运动信号的标注方法、装置及计算设备，涉及人体行为分析技术领域，其中，该方法包括：获取目标关节的惯性测量单元IMU信号和目标运动信号，并根据IMU信号标注目标运动信号，得到目标运动信号的标注结果，标注结果中包括目标运动信号与关节力矩的对应关系，关节力矩是基于IMU信号确定的。本申请提供的技术方案，由于关节力矩的变化不受个体差异的影响，也不受动作差异的影响，因此，采用关节力矩标注目标运动信号，可以提高标注结果的准确性；而且，可以选择任意的被测试者，也可以允许被测试者做任意时长的任意动作，因而适用范围广；此外，无需反复测试和人工标注，因而可以提高标注效率。
人体运动信号标注方法装置计算设备

[发明专利]人体肌电信号的标注方法、装置及计算设备-CN202010898778.4在审
发明人：陶大鹏;林旭 -专利权人： 深圳市联合视觉创新科技有限公司
申请日： 2020-08-31 - 公布日： 2020-12-22 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本申请提供一种人体肌电信号的标注方法、装置及计算设备，涉及人体行为分析技术领域，其中，该方法包括：获取目标关节的角度信号和肌电信号，并根据角度信号确定目标关节的关节力矩，最后基于预先确定的提前标注量，根据关节力矩标注目标关节的肌电信号。本申请提供的技术方案，由于关节力矩的变化不受个体差异的影响，也不受动作差异的影响，因此，采用关节力矩标注肌电信号，可以提高标注结果的准确性；此外，无需反复测试和人工标注，因而可以提高标注效率。另外，在进行标注时，可以基于预先确定的提前标注量，根据关节力矩标注目标关节的肌电信号，这样可以进一步提高标注结果的准确性。
人体电信号标注方法装置计算设备

[实用新型]一种机械臂-CN202020198577.9有效
发明人：齐冲冲;陶大鹏;李鹏;王林飞 -专利权人： 深圳市联合视觉创新科技有限公司
申请日： 2020-02-21 - 公布日： 2020-11-13 - 主分类号： B65G47/91 文献下载
摘要：本实用新型提供了一种机械臂，包括机械臂主体，所述机械臂主体末端装配有金属框架板；所述金属框架板上安装有视觉传感器、视觉处理器、测距传感器、气缸、平扫装置以及吸取装置；所述气缸与平扫装置固定连接，可带动所述平扫装置上下移动；所述平扫装置用于拨动零部件目标至所述机械臂的可抓取范围内；所述吸取装置用于抓取零部件目标。该机械臂，实现小微型零部件目标的高效自主抓取，提高了机械臂的抓取效率。
一种机械

[发明专利]路线规划方法、路线规划装置、机器人及介质-CN202010096131.X在审
发明人：吴婉银;陶大鹏;林旭 -专利权人： 深圳市联合视觉创新科技有限公司
申请日： 2020-02-17 - 公布日： 2020-06-16 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本申请适用于图像识别技术领域，提供了一种路线规划方法、路线规划装置、机器人及介质，其中，一种路线规划方法，通过将获取到的被监控区域在目标时间段内的人群图像集合，输入训练好的人群流动预测模型中，再通过该训练好的人群流动预测模型进行人群流动预估，进而得到人群密度图集合与人群流动图，将目标人群密度图与人群流动图进行聚类处理，所得到的目标人群密度簇能够反映目标时间段后被监控区域的人流密度分布情况，再以目标人群密度簇所在位置为终点进行路线规划所得到的行驶路线，能够让机器人的抵达人流密度最大的区域，避免机器人的行驶路径避开人群或者在无人的区域徘徊的现象，扩宽了机器人行驶路线的规划方案的适用范围。
路线规划方法装置机器人介质

[发明专利]图像重建模型训练方法、图像重建方法、设备及介质-CN201911409903.4在审
发明人：王汝欣;邱亚军;陶大鹏 -专利权人： 深圳市联合视觉创新科技有限公司
申请日： 2019-12-31 - 公布日： 2020-05-19 - 主分类号： G06T3/40 文献下载
摘要：本发明公开一种图像重建模型训练方法、图像重建方法、设备及介质。该方法包括：获取原始高分辨率图像和原始低分辨率图像；将原始低分辨率图像输入第一生成网络进行图像超分辨率重建，获取伪高分辨率图像；将原始高分辨率图像和伪高分辨率图像输入第一判别网络进行判别，获取第一判别结果；将原始高分辨率图像和伪高分辨率图像输入感知损失网络，获取感知损失值；基于所述感知损失值和所述第一判别结果，更新所述第一生成网络和所述第一判别网络的模型参数，获取基于超分辨率重建的目标生成网络。该目标生成网络可重建出包含不同尺度的纹理特征和结构特征的分辨率较高的图像，具有较高的感知质量。
图像重建模型训练方法设备介质

[发明专利]一种基于三轴加速度传感器人体动作识别方法-CN201610290443.8有效
发明人：陶大鹏 -专利权人： 深圳市联合视觉创新科技有限公司
申请日： 2016-04-26 - 公布日： 2019-07-23 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：一种基于三轴加速度传感器人体动作识别方法，本发明包括以下步骤：1)获取人体所佩戴移动设备输出的三轴加速度信号；2)对原始信号滤除噪声提取动作分类特征；3)采用多个分类器进行分类，并将输出结果的平均值作为最终输出结果。本发明的有益效果为，提升了人体动作识别的准确率，使人体动作分类正确率更高。
一种基于加速度传感器人体动作识别方法

[发明专利]基于色彩纠正与脉冲耦合神经网络的人脸图像增强方法-CN201810960760.5在审
发明人：杜烨宇;李想;林旭;王汝欣;刘延军 -专利权人： 深圳市联合视觉创新科技有限公司
申请日： 2018-08-22 - 公布日： 2018-12-18 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于色彩纠正和脉冲耦合神经网络的人脸图像增强方法，该方法包含以下步骤：对人脸图像进行色彩纠正，将图像中偏暗、偏亮、色彩失真的人脸图像进行色彩纠正，得到类似于自然场景下的RGB色彩空间中的人脸图像；将色彩纠正后的人脸图像从RGB空间变换到HSI色彩空间，得到色调H、色饱和度S与亮度I三个图像分量；对亮度分量I，利用脉冲耦合神经网络对其进行增强，得到增强后的亮度分量EnI；将增强后的亮度分量EnI与色调分量H、色饱和度分量S做HIS空间到RGB空间的逆变换，得到RGB空间中增强后的人脸图像。本发明的有益效果在于有效改善图像色差问题，增强人脸图像的细节。
人脸图像脉冲耦合神经网络亮度分量纠正色饱和度色调分量图像分量图像色差自然场景逆变换色调图像

[发明专利]一种利用深度相关神经网络模型识别人脸表情的方法及装置-CN201610698191.2在审
发明人：林旭 -专利权人： 深圳市联合视觉创新科技有限公司
申请日： 2016-08-22 - 公布日： 2016-11-09 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：一种利用深度相关神经网络模型识别人脸表情的方法及装置，本发明方法包含以下步骤：1)训练深度相关神经网络模型；2)输入图像到训练好的模型，得到人脸表情特征，3)将特征输入分类器，得到识别结果。本发明的装置由主机和客户机构成；其中，主机内设置有人脸数据采集模块、表情识别模块、监护模块三部分；连接关系为，人脸数据采集模块、表情识别模块、监护模块三部分依序连接；监护模块与客户机连接。本发明的有益效果为，1)使最后的识别准确度更高；2)本发明克服输入测试图像时对模型参数反馈自适应调节参数的问题；3)本发明根据损失函数反馈，通过样本的重要性来自适应调整模型参数，具有更好的鲁棒性。
一种利用深度相关神经网络模型识别表情方法装置

1
共 15 条