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]一种建造场景下吊装对象的识别方法-CN202011532797.1有效
  • 郭红领;周颖;叶啸天;张知田;罗柱邦 - 清华大学
  • 2020-12-23 - 2022-11-01 - G06T7/70
  • 本发明属于建筑施工自动化技术领域,尤其涉及一种建造场景下吊装对象的识别方法。本发明包括图像采集和预处理、图像处理、特征提取以及数据库检索。首先基于收集的原始数据,使用Faster R‑CNN检索并分割吊装对象的二维图像。然后,由Canny检测,霍夫变换,端点聚类分析和基于顶点判断模型组成的循环图像处理,以确定吊装对象的顶点和边缘。此外,通过数据融合,即具有颜色信息的二维图像像素点到三维空间点的映射,确定特征点的颜色信息,二维像素坐标和三维空间坐标,从而提取吊装对象的可见特征,最后根据提取的吊装对象可见特征通过数据库检索进一步获取吊装对象的不可见特征,为自动化吊装、智能建造提供信息基础。
  • 一种建造场景吊装对象识别方法
  • [发明专利]基于场景理解的施工现场工人不安全行为识别方法-CN202010244878.5有效
  • 方东平;郭红领;周颖;郁润;罗柱邦;张知田;马羚 - 清华大学
  • 2020-03-31 - 2021-04-27 - G06T7/73
  • 本发明公开了一种基于场景理解的施工现场工人不安全行为识别方法,包括以下步骤:采集实体的二维彩色图像和三维点云数据;对二维彩色图像进行标注,得到标注文件,其中,标注文件包括训练集、验证集和测试集;将训练集输入Mask R‑CNN中进行训练,获得多个候选实体识别模型,利用验证集比选候选实体识别模型的平均精度均值,得到最优实体识别模型;根据最优实体识别模型获取工人关节点三维空间坐标、实体上的关键点三维空间坐标,通过实体间距离计算和方位关系判别实现不安全行为的识别,从而构建基于场景理解的施工现场工人不安全行为识别方法。该方法可以有效识别靠近危险源、PPE使用不当等不安全行为,并为动作识别提供环境信息。
  • 基于场景理解施工现场工人不安全行为识别方法
  • [发明专利]基于三维骨骼与LSTM的工人动作识别方法及装置-CN202010319002.2有效
  • 方东平;郭红领;张知田;郁润;罗柱邦;周颖;马羚 - 清华大学
  • 2020-04-21 - 2021-04-16 - G06K9/00
  • 本发明公开了一种基于三维骨骼与LSTM的工人动作识别方法及装置,其中,该方法包括:采集特征动作库中的二维图像数据和三维点云数据;结合二维图像数据和三维点云数据提取其中的三维人体骨骼特征,并根据三维人体骨骼特征进行关节夹角计算,以形成特征向量;对三维人体骨骼特征进行检测,将关节点误识别形成的异常关节数据进行修复;将训练图像数据输入长短期记忆网络中进行有监督训练,获得具备识别能力的模型,并将测试图像数据输入具备识别能力的模型中,以输出动作类别。该方法以计算机视觉技术和深度学习算法为基础,逐步实现了特征提取与动作表示,以及对异常数据的检测修复,最终能够准确识别施工现场工人的不安全行为。
  • 基于三维骨骼lstm工人动作识别方法装置

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