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[发明专利]一种具有目标跟踪功能的监控装置-CN202011316439.7有效
发明人：王员云;邓承志;徐晨光;王军;张俊;张绍泉;吴朝明;李璠;汪胜前 -专利权人：南昌工程学院
申请日： 2020-11-20 - 公布日： 2023-02-24 - 主分类号： H04N7/18 文献下载
摘要：本发明公开了一种具有目标跟踪功能的监控装置，包括：安装座，其上滑动设置有滑架，滑架上设置有角度调节机构；人脸识别模块，设置在安装座上，人脸识别模块上设置有用于面像目标文件输入的输入端，面像目标文件输入后保存在人脸识别模块上的CPU内，还包括用于对图片进行图像处理的图像处理模块以及用于控制角度调节机构动作的模糊控制器，CPU、图像处理模块以及模糊控制器依次连接；伺服控制器，设置在安装座上，伺服控制器分别与角度调节机构和模糊控制器连接；还有摄像头，设置在安装座上，用于全方位的对目标对象进行视频采集，摄像头的输出端与图像处理模块连接，摄像还与所述伺服控制器连接；本发明提供了一种具有目标追踪功能的监控装置。
一种具有目标跟踪功能监控装置

[发明专利]一种高光谱异常检测方法-CN202211142401.1在审
发明人：张绍泉;梁联晖;李璠;邓承志;汪胜前;吴朝明;赖鹏飞;张宁远 -专利权人：南昌工程学院
申请日： 2022-09-20 - 公布日： 2023-01-17 - 主分类号： G06V20/10 文献下载
摘要：本发明提供高光谱异常检测方法，包括以下步骤：步骤1，构建高光谱图像的线性光谱混合模型；步骤2，构建双空间权重稀疏解混模型，计算各端元在混合像元中的丰度矩阵；步骤3，引入光谱加权因子和基于空间邻域信息的空间加权因子，创建字典空谱低秩分解模型；步骤4，对字典空谱低秩分解模型求解，求得异常矩阵；步骤5，通过异常矩阵，求得重建图像；步骤6，根据高光谱图像和重建图像得到异常目标检测图像。本发明本发明通过引入光谱加权因子和基于空间邻域信息的空间加权因子来充分挖掘高光谱图像的光谱信息和空间信息的相关性，以提升高光谱图像异常检测检测的准确性，本发明的异常检测结果准确率为99.39％。
一种光谱异常检测方法

[发明专利]基于深度学习的显微视觉伺服控制方法-CN201910168809.8有效
发明人：邓承志;吴朝明;田伟;张绍泉;徐晨光;李璠;张俊;汪胜前 -专利权人：南昌工程学院
申请日： 2019-03-06 - 公布日： 2022-11-22 - 主分类号： G01N21/64 文献下载
摘要：本发明公开了基于深度学习的显微视觉伺服控制方法，属于显微伺服控制领域，基于深度学习的显微视觉伺服控制方法，可以通过在显微操作之前进行模拟操控，可以同时模拟操作轨迹以及细胞反应，通过模拟操控可以在进行显微操作之前预设可能会出现的问题，并分析出最优的操作轨迹和数据，在这过程中相较于现有技术，可以存在一个模拟操控修正的过程，从而有效提高了后续显微操作的成功率，然后将该操作轨迹和数据转化成伺服控制机器人的实际操作数据，从而完成显微操作，在这个过程中，避开了人为操作，从而有效降低了由于人为因素造成的不确定的误差，从而极大地提高了显微操作的成功率，从而无形中降低了对显微操作的成本投入。
基于深度学习显微视觉伺服控制方法

[发明专利]基于增强学习的视觉机器人运动控制方法-CN201910169395.0有效
发明人：吴朝明;徐晨光;李璠;田伟;张绍泉;王军;汪胜前;邓承志 -专利权人：南昌工程学院
申请日： 2019-03-06 - 公布日： 2022-11-22 - 主分类号： B25J9/16 文献下载
摘要：本发明公开了基于增强学习的视觉机器人运动控制方法，属于机器人控制技术领域，基于增强学习的视觉机器人运动控制方法，包括：主成像数据采集，分路子信息采集，范围空间模型建立，制定移动轨迹策略，分路信息周期传输，运动路径实时校正，根据步骤五分路子探头采集到的路径变动信息，对建立的范围空间模型进行补充，并实时更正移动轨迹信息，可以实现通过增强学习算法和外置的机器视觉探头，对机器人的视域范围进行补充，及时调整运动轨迹，降低运动轨迹偏差量，提高机器人的运动轨迹运行正确率，同时对机器人外部变化进行自检，减少因外部环境造成的腐蚀对机器人运动控制的影响。在视域共享，触摸补充视觉。
基于增强学习视觉机器人运动控制方法

[发明专利]基于多尺度层次化特征表示的目标跟踪方法与系统-CN202210993495.7有效
发明人：王军;尹鹏;王员云;汪胜前 -专利权人：南昌工程学院
申请日： 2022-08-18 - 公布日： 2022-11-08 - 主分类号： G06T7/20 文献下载
摘要：本发明提出一种基于多尺度层次化特征表示的目标跟踪方法与系统，所述方法包括：对输入图像数据进行增强以得到搜索区域图像；通过将特征识别器模块嵌入在层次化特征提取网络中的前三个卷积块之后，以构建得到层次化特征提取模块；将目标模板图像集与搜索区域图像输入到孪生神经网络框架中，通过层次化特征提取网络分别对模板分支和搜索区域的目标图像特征进行学习，以得到相应的模板特征与搜索特征；将模板特征输入到编码器中，使得单个模板特征进行增强，以获得编码特征；将模板特征与编码特征映射在同一特征空间中，将搜索特征与模板融合特征输入至解码器，以实现鲁棒的目标跟踪。
基于尺度层次特征表示目标跟踪方法系统

[发明专利]一种基于CNN和TRANSFORMER的FPC缺陷分类方法-CN202210643976.5在审
发明人：邓承志;罗林杰;吴朝明;汪胜前;孙小惟;徐晨光 -专利权人：南昌工程学院
申请日： 2022-06-09 - 公布日： 2022-10-04 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于CNN和TRANSFORMER的FPC缺陷分类方法，该方法以基于CNN和TRANSFORMER设计的CTNet为分类模型，步骤如下：S1.采集目标缺陷图像，对FPC原始图像数据进行预处理；S2.对预处理后的图像进行数据增强处理，扩大图像数据集；S3.对增强后的图像数据集进行人工分类；S4.对人工分类后的图像数据，按比例划分训练集和验证集；S5.模型训练，将划分好的图像训练集送进CTNet网络模型进行训练；S6.对训练好的FPC分类检测模型进行性能评估；S7.参数优化微调，结合S6的评估结果，对模型进行进一步的优化。本发明实现了FPC缺陷的自动分类，具有较好的通用性，分类速度快且对电脑性能要求低，能够大幅度降低了企业的生产成本。
一种基于 cnn transformer fpc 缺陷分类方法

[发明专利]一种基于高光谱成像技术的光谱特性测量装置-CN202210133792.4在审
发明人： 汪胜前;刘祖涵;张绍泉;李璠;王莉莉 -专利权人：南昌工程学院
申请日： 2022-02-14 - 公布日： 2022-05-13 - 主分类号： G01J3/28 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于高光谱成像技术的光谱特性测量装置，包括底座，所述底座上通过移动机构安装有安装块，且安装块上通过转动机构安装有安装杆，所述安装块上通过滑动机构安装有光谱仪本体，所述光谱仪本体的左右两侧均固定安装有支撑杆，且两个支撑杆上均开设有摆动槽。优点在于：可在光谱仪本体的高度发生变化时，使得两个卤素灯的偏转角度随其同时发生相应的变化，从而可确保两个卤素灯对待测量物的补光效果，避免测量结果出现偏差的问题，且可根据实际需要对光谱仪本体相对待测量物的角度进行调节，使其从不同角度对待测量物进行测量，有效提高了测量结果的全面性，且调节方式也较为简便，易于操作。
一种基于光谱成像技术特性测量装置

[实用新型]一种工业环境下基于改进算法的目标检测装置-CN202121079725.6有效
发明人：唐聪;孙小惟;邓承志;汪胜前;吴朝明;徐晨光 -专利权人：南昌工程学院
申请日： 2021-05-20 - 公布日： 2022-03-01 - 主分类号： F16M11/04 文献下载
摘要：本实用新型涉及工业用检测装置技术领域，具体揭示了一种工业环境下基于改进算法的目标检测装置，包括检测用摄像头和第一金属凹形板，所述检测用摄像头顶部的中部沿横向一体成型有凸板，所述第一金属凹形板顶部的中部沿横向一体成型有安装板，所述第一金属凹形板内凹面的两侧均开设有开口。通过将检测用摄像头利用凸板卡接至插槽与开口内的连接结构设计，有效使得该检测用摄像头具有了拆装方便的效果，更有利于工作人员于高处对该检测用摄像头进行拆装操作，从而使得该摄像头的拆装过程更加迅速方便，防止由于检测用摄像头的安装方式过于繁琐而导致工作人员进行拆装操作麻烦的情况出现。
一种工业环境基于改进算法目标检测装置

[实用新型]一种猕猴桃叶面病害检测用图像采集装置-CN202121079769.9有效
发明人：叶天宇;汪胜前;邓承志;孙小惟;吴朝明;徐晨光 -专利权人：南昌工程学院
申请日： 2021-05-20 - 公布日： 2022-02-15 - 主分类号： G01N21/88 文献下载
摘要：本实用新型涉及叶片图像采集技术领域，具体揭示了一种猕猴桃叶面病害检测用图像采集装置，包括工作台、U形支架和叶片固定机构，工作台顶部且靠近背面的中央位置处固定连接有导轨，导轨的内部沿纵向滑动连接有滑块，滑块顶部的中央固定连接有轴承，U形支架底部的中央固定连接有连接杆，连接杆底部的中央固定连接有转轴，转轴转动连接于轴承的内部，叶片固定机构包括第一夹板和第二夹板，第一夹板和第二夹板之间通过塑料片转动连接，叶片固定机构可拆卸插接于U形支架的内侧，工作台顶部通过伸缩式支架安装有相机；本实用新型能够通过凸块将叶片压的平整，使弯曲的叶片变成一个平面，有利于对叶片表面进行分析。
一种猕猴桃叶面病害检测图像采集装置

[实用新型]一种改进型FPC缺陷检测装置-CN202121079754.2有效
发明人：罗林杰;邓承志;汪胜前;徐晨光;孙小惟;吴朝明 -专利权人：南昌工程学院
申请日： 2021-05-20 - 公布日： 2022-01-21 - 主分类号： G01N21/956 文献下载
摘要：本实用新型涉及FPC检测技术领域，具体揭示了一种改进型FPC缺陷检测装置，包括工作台、送料部、吸附箱和下料组件，所述工作台的上表面横向固定连接有底座，所述底座顶部的中央固定连接有顶板，所述顶板的底部设置有摄像头，所述送料部包括两个滚筒、第一电机和传动带，所述滚筒的表面固定套接有传动齿盘；本实用新型通过送料部的设计，既可以对FPC进行传输，并通过摄像头进行扫描，在传输的过程中，通过第一气泵的启动可以使吸附箱产生吸力，从而可以使位于传动带上的FCP与传动带紧贴，从而避免在检测的过程中FPC出现褶皱而影响检测的情况发生，然后通过下料组件的设置，从而可以对FPC进行自动下料。
一种改进型 fpc 缺陷检测装置

[发明专利]一种基于改进MASK RCNN的FPC缺陷检测方法-CN202110723382.0有效
发明人：邓承志;吴朝明;罗林杰;汪胜前;徐晨光;孙小惟 -专利权人：南昌工程学院
申请日： 2021-06-29 - 公布日： 2021-10-26 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于改进MASK RCNN的FPC缺陷检测方法，步骤如下：S1.ROI处理和图像裁剪，采集目标检测图像，对FPC原始图像数据预处理，裁剪成适合网络输入的小图像；S2.对预处理后的图像进行数据增强处理，扩大模型训练的数据集；S3.人工标注；S4.确定特征图block横向堆叠次数N，针对FPC缺陷检测的种类和数量，确定特征图block横向堆叠次数N；S5.模型训练，将标注好的图像数据集送进改进MAKS RCNN网络模型进行训练；S6.对训练好的FPC缺陷检测模型进行性能评估；S7.参数优化微调，结合S6的评估结果，对模型进行进一步的优化。本发明实现了FPC缺陷的自动检测，且通过掩膜分割图像缺陷可得到缺陷大小，方便工作人员复判，大幅度降低了企业检测成本。
一种基于改进 mask rcnn fpc 缺陷检测方法

[发明专利]一种水利湖泊远程遥感监控系统-CN202110681099.6在审
发明人：邓承志;刘祖涵;汪胜前;吴朝明;包学才;王莉莉;彭天亮 -专利权人：南昌工程学院
申请日： 2021-06-18 - 公布日： 2021-09-17 - 主分类号： G01C13/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种水利湖泊远程遥感监控系统，包括壳体、风速检测仪、监控摄像头、水质检测头、信号发射器；所述壳体的顶部与风速检测仪的底部固定连接，所述壳体的内侧壁与水质检测头的端部固定连接，本发明通过外界风力的吹动带动转轴的转动，进而使得第一锥齿轮带动第二锥齿轮的转动，使得转杆带动转盘转动，转盘的转动将会使得固定块带动传动盘转动，使得传动盘带动传动杆转动，进而使得连接盘转动，实现了监控摄像头的全方位监控，提高了监控摄像头的监控范围，为水质检测提供了动力，节约了资源，保证了监控的质量，实现了对水面环境的良好监控，和水量的良好监控，便于人员及时作出应对，减小了经济的损失，节约了资源。
一种水利湖泊远程遥感监控系统

[发明专利]基于改进YOLOv4-Tiny特征融合的猕猴桃叶面病害检测方法-CN202110743450.X在审
发明人： 汪胜前;孙小惟;叶天宇;邓承志;吴朝明;徐晨光 -专利权人：南昌工程学院
申请日： 2021-07-01 - 公布日： 2021-09-10 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了基于改进YOLOv4‑Tiny特征融合的猕猴桃叶面病害检测方法，通过分析猕猴桃叶面病害的数据集特性，从而修改YOLOv4‑Tiny的网络结构，使用上采样的方式，在Head部分额外添加了两层输出；同时，借鉴ResNet的残差学习结构，通过shortcut直接映射，从而实现更加快速的特征融合，而ResNet的直接映射的加入，保证了l+1层的网络一定比l层包含更多的图像信息，仅仅是每一维度的信息增加了，但是描述图像的维度本身并没有增加，这有利于最终的图像的识别，同时达到减小模型的大小，提高识别的速度的效果，从而实现实时性的检测。
基于改进 yolov4 tiny 特征融合猕猴桃叶面病害检测方法

[发明专利]工业环境下基于改进的CenterNet网络目标检测方法-CN202110723531.3在审
发明人：孙小惟;邓承志;唐聪;徐晨光;汪胜前;吴朝明 -专利权人：南昌工程学院
申请日： 2021-06-29 - 公布日： 2021-08-13 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了工业环境下基于改进的CenterNet网络目标检测方法，包括以下步骤：采集包含待检测目标的若干图像;构建CenterNet网络的训练数据集；对CenterNet网络进行改进，包括利用ResNet‑50代替ResNet‑18的深度残差神经网络，利用训练数据集对CenterNet网络进行训练，获得目标检测模型；利用目标检测模型对工业环境中的待检测目标进行检测，获取目标的位置信息和分类信息。本发明通过使用层数更深的深度残差网络，既保证了目标检测速度，又提高了目标检测精度，特别是增强了对工业环境下的多目标和小目标物体的检测识别能力，且相对于传统算法，普适性更优。
工业环境基于改进 centernet 网络目标检测方法

[发明专利]一种水利湖泊遥感综合监测装置-CN202011435313.1在审
发明人：邓承志;刘祖涵;汪胜前;吴朝明;包学才;王莉莉 -专利权人：南昌工程学院
申请日： 2020-12-10 - 公布日： 2021-04-23 - 主分类号： G01N33/18 文献下载
摘要：本发明公开了一种水利湖泊遥感综合监测装置，包括箱体、信号发射器、水质检测头、智能遥感系统；智能遥感系统包括水质检测模块、信号发射模块、信号接收模块、中控模块、数据处理模块和视频显示模块；所述水质检测模块的输出端与信号发射模块的输入端电性连接，所述信号发射模块的输出端与信号接收模块的输入端电性连接，所述信号接收模块的输出端与中控模块的输入端电性连接，所述中控模块的输出端与数据处理模块的输入端电性连接，本发明通过水的流动带动了叶片的转动，由叶片的转动带动转轴的转动，为整个装置的工作提供了动力，方便了取水箱的往复上下取水，实现了对滤网的清理，使得整个装置能平稳的运行，节约了资源，提高了工作效率。
一种水利湖泊遥感综合监测装置

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