-
-
公开(公告)号：CN107104614B
公开(公告)日：2019-12-03
申请号：CN201710336147.1
申请日：2017-05-12
Applicant: 上海应用技术大学
IPC: H02P8/14
Abstract: 本发明提出一种化学纤维分离的电机系统及其转速获取方法，用于化工方面的纤维分离。电机系统在运行过程中，对纤维分离程度实时获取，然后根据纤维的分离程度来获取最佳转速，使得系统在保证用户要求的前提下，对纤维进行最大效率的分离，即电机系统运行在最大功率点。该电机系统实时采集当前纤维分离状态，将纤维分离状态信息作为变量纳入爬山算法进行快速搜索，得出最佳转速。本发明将传统的纤维分离系统由人工观测变为自动控制，更加智能化，改善了化学纤维的分离质量，从而能够满足用户对纤维的分离程度和工艺的特殊要求。
-
公开(公告)号：CN107104614A
公开(公告)日：2017-08-29
申请号：CN201710336147.1
申请日：2017-05-12
Applicant: 上海应用技术大学
IPC: H02P8/14
Abstract: 本发明提出一种化学纤维分离的电机系统及其转速获取方法，用于化工方面的纤维分离。电机系统在运行过程中，对纤维分离程度实时获取，然后根据纤维的分离程度来获取最佳转速，使得系统在保证用户要求的前提下，对纤维进行最大效率的分离，即电机系统运行在最大功率点。该电机系统实时采集当前纤维分离状态，将纤维分离状态信息作为变量纳入爬山算法进行快速搜索，得出最佳转速。本发明将传统的纤维分离系统由人工观测变为自动控制，更加智能化，改善了化学纤维的分离质量，从而能够满足用户对纤维的分离程度和工艺的特殊要求。
-
公开(公告)号：CN118351588A
公开(公告)日：2024-07-16
申请号：CN202410608080.2
申请日：2024-05-16
Applicant: 上海应用技术大学
IPC: G06V40/16 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/096
Abstract: 本申请提供一种基于迁移学习的微表情识别系统及方法，其系统包括：前后端分离设计，前端采用Vue的数据获取模块和后端基于Flask的Web框架设计的改进微表情识别模块；所述微表情上传模块获取待识别微表情样本，并将所述待识别微表情样本返回至微表情识别模块；所述微表情识别模块对待识别微表情样本进行预处理操作获得目标识别图像，预处理操作包括人脸检测与对齐、人脸裁剪、尺度归一化和灰度归一化；将目标识别图像经过卷积层和池化层处理，并通过全连接层和分类层，获得微表情识别类型，以便向前端网页返回所述微表情识别类型。本申请基于迁移学习的微表情识别提高微表情识别准确率的同时减少参数量缩短网络训练时间。
-
公开(公告)号：CN112132023B
公开(公告)日：2024-05-17
申请号：CN202011005334.X
申请日：2020-09-22
Applicant: 上海应用技术大学
Abstract: 本发明提供了一种基于多尺度上下文增强网络的人群计数方法，包括：输入一张图片，首先经过特征提取后，获得浅层特征与深层特征，然后通过特征融合模块进行特征融合，并将融合到的特征送入多尺度感知模块，最后通过上下文增强模块对特征的空间与通道信息进行编码，获得具有人群分布特征的密度图。通过对密度图像素进行求和可以得到当前图片估计的人数。本发明提供一种基于多尺度上下文增强网络的人群计数方法，可以有效地应对人群计数中存在的多尺度问题，并且通过对特征图的空间与通道上下文信息进行建模，可以对复杂场景的人群进行更精确的计数与密度估计。该发明具有较高的鲁棒性，能向大型人群聚集场所的安全与规划方面提供准确的数据。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116353262A
公开(公告)日：2023-06-30
申请号：CN202310458603.5
申请日：2023-04-25
Applicant: 上海应用技术大学
IPC: B60F3/00 , B62D57/032
Abstract: 本发明涉及智能机器人技术领域，具体为一种多模式移动机器人，包括：所述上半球体，其包括上壳体，所述上壳体呈半球形设置，所述上壳体的外表面设置有划水翼板一；所述下半球体，其包括底座、六个行走部分和控制部分，本发明中，通过控制部分控制六个行走腿的角度调节，通过六个行走腿在地面上的移动，实现行走腿在陆地的移动，同时当机器人进入水面时，利用上半球体和下半球体的重量一致，使机器人能够横向漂浮在水面上，利用驱动系统带动上半部分和下半部分旋转，实现水面行走，进而实现移动机器人的多模式移动。
-
公开(公告)号：CN110942015B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN201911161705.0
申请日：2019-11-22
Applicant: 上海应用技术大学
IPC: G06V20/52 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供了一种人群密度估计方法，本发明通过使用AlexNet网络将人群图片数据集分为密集与稀疏两类，然后针对这两类图像密度特征的不同将其分别送入对应的特征提取网络，从而获取更好有效的人群密度估计特征。本发明用于估计高密度人群图片中的人群数量，可预防人群过度拥挤造成的意外情况发生。本发明是一种组合式网络人群密度估计算法，通过对人群稠密、稀疏这两类情况分别做人群密度估计。该发明能更好的提供有效的人群密度估计特征，且能改善密度图分布不相似的问题，具有较好的鲁棒性。
-
公开(公告)号：CN114154620A
公开(公告)日：2022-03-08
申请号：CN202111449140.3
申请日：2021-11-29
Applicant: 上海应用技术大学
Abstract: 本发明提供了一种人群计数网络的训练方法，本发明提供的方法通过多组空洞率不同的金字塔卷积核有效地提取了多尺度信息，解决了人头大小不统一的问题。通过在每一层输出都加上批量归一化，解决了网络深度增加造成难以训练的问题，同时通过残差结构在不增加参数量的情况下进一步提高了网络的深度，具有较高的鲁棒性。
-
公开(公告)号：CN108764338B
公开(公告)日：2021-05-04
申请号：CN201810527019.X
申请日：2018-05-28
Applicant: 上海应用技术大学
Abstract: 本发明公开了一种应用于视频分析的行人跟踪方法，包括：通过背景减除法检测视频场景中的行人；通过光流算法推断行人下一时刻的运动位置，作为是否是同一个人的度量，此特征记为A；比较行人矩形框大小的相似性，此特征记为B；提取每个矩形框中行人的颜色直方图，比较当前帧检测框与下一帧检测框颜色直方图的相似性，此特征记为C；将以上三种特征进行组合，记为特征F；以特征F训练逻辑斯特分类器，使逻辑斯特分类器拥有判断是否是同一个人的能力；用训练好的逻辑斯特分类器进行每帧之间行人检测框的关联。本发明通过一系列特征的组合，使用逻辑斯特分类器完成矩形框之间数据的关联，从而实现了监控视频的行人跟踪。
-
公开(公告)号：CN109754580A
公开(公告)日：2019-05-14
申请号：CN201910166516.6
申请日：2019-03-06
Applicant: 上海应用技术大学
IPC: G08B25/10 , G08B13/196 , G08B13/183
Abstract: 本发明公开了一种电子安全警报系统，包括视频监控系统、访客对讲系统、住户警报系统以及电子巡更系统，所述视频监控系统、所述访客对讲系统、所述住户警报系统以及所述电子巡更系统均电性连接中央处理器，所述中央处理器通过无线通信模块与智能监控终端进行无线通信，本发明通过视频监控系统可以实时采集不明人员的图像视频信息，方便案件的侦破；访客对讲系统，方便通过智能监控终端对访客进行筛选，保证安全。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
42
records
(took 0.037 seconds)
