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[实用新型]智能收纳盒-CN202023013886.3有效
发明人：谭卢敏;冯新刚;黄绿娥;徐支凤;易煜宸;徐志豪 -专利权人：江西理工大学应用科学学院
申请日： 2020-12-15 - 公布日： 2022-01-28 - 主分类号： B65D8/00 文献下载
摘要：本实用新型涉及一种改进的收纳盒，尤其是一种智能收纳盒。本实用新型包括外盒，外盒中布置有内盒，外盒上配有上盖，上盖上设有取物口；沿上盖和内盒的轴心线布置有转轴，转轴安装在上盖上，内盒固定在转轴上；上盖上安装有控制模块、语音识别模块、驱动模块，控制模块分别与语音识别模块、驱动模块电连接，驱动模块中的步进电机与转轴连接。本实用新型能快速方便地通过语音控制实现物品分类存取于内盒的储物格中，对物品分类存取提供了便利，便于物品的长期分类存取。
智能收纳

[发明专利]一种基于图像列灰度概率一致性的高速运动图像去模糊方法-CN201711206204.0有效
发明人： 黄绿娥;吴禄慎;陈华伟;石雅莹 -专利权人：南昌大学
申请日： 2017-11-27 - 公布日： 2021-05-07 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：一种基于图像列灰度概率一致性的高速运动图像去模糊方法，包括以下步骤：(1)相机前向运动模糊过程建模；(2)空间变换，降低空间维度；(3)基于列灰度一致性的图像去模糊。本发明对相机垂直于光轴单向运动所造成的图像模糊的恢复过程具有较好的效果，特别是高清相机在高速运动过程中带来的长模糊问题，空间变换大大降低问题的求解自由度，双目标使恢复过程保存了一定的差异性和整体的一致性。
一种基于图像灰度概率一致性高速运动模糊方法

[发明专利]一种深度记忆卷积神经网络的装置及其构建方法-CN201710609466.5有效
发明人：鄢化彪;黄绿娥;尹宝勇;刘祚时 -专利权人：江西理工大学
申请日： 2017-07-25 - 公布日： 2020-08-07 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：本发明涉及基于学习的神经网络领域，尤其是涉及一种深度记忆卷积神经网络的结构及其构建方法。本发明网络的结构包括五卷积层的含聚类降维卷积神经网络结构；深度记忆神经网络结构；BP网络结构三部分；本发明还涉及网络结构的构建方法。本发明能够在一定程度上克服有限样本和计算单元情况下对复杂函数的表示能力的缺点，提高现有卷积神经网络的效率。
一种深度记忆卷积神经网络装置及其构建方法

[发明专利]一种脉冲定距记录轨道图像位置的装置及方法-CN202010187663.4在审
发明人：石雅莹;吴禄慎;陈华伟;黄绿娥;王晓辉;石新宇 -专利权人：南昌大学
申请日： 2020-03-17 - 公布日： 2020-07-14 - 主分类号： G01N21/89 文献下载
摘要：一种脉冲定距记录轨道图像位置的装置及方法，包括工控机、光电编码器、CCD线阵相机、LED线形光源组成的图像信息采集系统，安装在轨道检测小车上；光电编码器与轨道检测小车轮子保持同轴转动；光电编码器随轨道检测小车行驶转动触发脉冲；CCD线阵相机采用外部触发方式自动检测外来脉冲，并采用行触发方式每隔固定距离，采用行扫描方式拍照，并对脉冲计数；通过小车车轮直径、脉冲数等参数，计算里程信息。本发明能够使相机能够按照分辨率要求，每隔固定的距离进行行扫描，从而消除因轨道检测小车运行速度的不同带来的图像采集失真或模糊。按照车轮正转一圈拍摄一张轨道图片的规律，实现脉冲定距准确记录轨道图像位置。
一种脉冲记录轨道图像位置装置方法

[发明专利]一种融合无参图像质量评价的自然场景图像去模糊方法-CN201810114649.4有效
发明人： 黄绿娥;鄢化彪;肖茜;朱根松;吴凌燕;刘辉 -专利权人：江西理工大学
申请日： 2018-02-06 - 公布日： 2020-06-02 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明涉及图像处理技术，尤其是涉及一种融合无参图像质量评价的自然场景图像去模糊方法。本发明在分析图像模糊成因的基础上，建立图像模糊过程的数学模型。根据邻域渐变性，将模型线性化。针对模型逆运算的非定解特性，构建基于线性扩展的自变量映射，以减小问题求解的计算规模。图像去模糊效果引入无参考图像质量评价，对求解得到的图像进行评价，根据自变量与评价质量指标的关系建立递归算法，最终实现图像去模糊。本发明能够在一定程度上克服寻找清晰样本困难和方法适应能力差的缺点，提高现有图像去模糊的质量。
一种融合图像质量评价自然场景模糊方法

[发明专利]一种融合记忆CNN的图像模糊类型识别及参数整定方法-CN201710609501.3有效
发明人： 黄绿娥;鄢化彪;吴禄慎;陈华伟;袁小翠;朱根松 -专利权人：江西理工大学
申请日： 2017-07-25 - 公布日： 2020-04-03 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明涉及模糊图像类型识别及参数计算领域，尤其是涉及一种融合记忆CNN(卷积神经网络)的图像模糊类型识别及参数整定方法。本发明包括以下步骤：构建融合记忆网络架构；设置融合记忆网络各层算法；通过网络训练获得网络参数；未知图像模糊类型识别及参数整定。本发明克服了现有模糊识别中网络不带独立记忆功能的缺点，能够提高图像模糊类型及参数计算的效率。
一种融合记忆 cnn 图像模糊类型识别参数方法

[实用新型]简易可编程单轴系统多段控制器-CN201320281079.0有效
发明人：鄢化彪;黄绿娥 -专利权人：江西理工大学
申请日： 2013-05-22 - 公布日： 2013-10-23 - 主分类号： G05B19/042 文献下载
摘要：本实用新型解决现有PLC控制价格较高、微处理器控制相对固定不可改写的问题，设计了一种基于微处理器的简易可编程单轴多段控制系统，能够对控制器进行编程并控制单轴多段运行的电子装置。整个系统包括P89v51单片机系统（1）、电源变换模块（2）、键盘输入与LED显示模块（3）、控制信号输入输出（4）和RS485通信模块（5）。整个系统以P89v51单片机系统（1）为中心，与键盘输入与LED显示模块（3）、控制信号输入输出（4）和RS485通信模块（5）通过专用总线相连。系统小巧实用、稳定可靠、价格低廉，同时具有可扩展功能。实验结果表明，本系统在实际应用中能完成对单轴系统的可编程控制。
简易可编程系统控制器

[实用新型]室内人体运动目标的自动跟踪器-CN201220667602.9有效
发明人： 黄绿娥;鄢化彪;李平康 -专利权人：江西理工大学
申请日： 2012-12-06 - 公布日： 2013-05-08 - 主分类号： G05D3/12 文献下载
摘要：本实用新型解决现有普通云台不能随着运动目标的移动而自动追踪，设计了一种室内人体运动目标的自动跟踪器，能够对固定监控云台进行360°目标自动跟踪的移动电子装置。整个系统包括P89v51单片机系统（1）、电源变换模块（2）、步进电机驱动模块（3）、旋转云台（4）、摄像机（5）和系统控制PC（6）。P89v51单片机系统（1）与步进电机驱动模块（3）相连，步进电机驱动模块（3）与旋转云台（4）相连，摄像机（5）固定在旋转云台（4）上，摄像机（5）与系统控制PC（6）相连。系统小巧实用、稳定可靠、价格低廉，同时步进电机驱动控制系统可单独工作并具有可扩展功能。实验结果表明，本系统在实际应用中能完成对运动目标的实时安全监控。
室内人体运动目标自动跟踪

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