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公开(公告)号：CN112053354A
公开(公告)日：2020-12-08
申请号：CN202010970800.1
申请日：2020-09-15
Applicant: 上海应用技术大学
Abstract: 本申请提供了一种轨道板裂缝检测方法，所述方法包括：S1：采集轨道板裂缝图片作为样本，非裂缝图像作为负样本；S2：对采集到的所述图片制定标签，划分为训练集和测试集；S3：对所述训练集的图片进行标准化处理，并送入神经网络中，迭代式进行特征提取，得到卷积特征图；S4：对得到的所述卷积特征图进行分组，训练与分组相同数量的弱分类器，根据对应特征向量进行预测，再汇聚所有分类器对当前样本的置信度并交由一个较强的分类器决策；S5：对所述测试集进行归一化操作，送入神经网络中，模拟现实预测结果，采用按统计量，执行硬投票分类。
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公开(公告)号：CN108898059A
公开(公告)日：2018-11-27
申请号：CN201810538860.9
申请日：2018-05-30
Applicant: 上海应用技术大学
IPC: G06K9/00
Abstract: 本申请提供了一种android系统下花卉识别的方法，包括：采集N种花卉的图像，构建花卉数据库，其中，每种花卉包括多张图像；对所述花卉数据库中的每一张图像进行图像预处理，其中，所述图像预处理包括下列中的至少一项：归一化、图像增强、高斯滤波和形态学滤波；将所述花卉数据库中的每一张图像输入深度卷积神经网络中，对所述深度卷积网络进行特征提取，得到每一张图像的特征向量，其中，所述深度卷积神经网络由多次训练迭代后得到；采集目标花卉的图像，计算所述目标花卉的图像的特征向量与所述花卉数据库中的每一张图像的特征向量的欧式距离，确定欧式距离满足阈值条件的图像所属的花卉为目标花卉。
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公开(公告)号：CN107301405A
公开(公告)日：2017-10-27
申请号：CN201710540228.3
申请日：2017-07-04
Applicant: 上海应用技术大学
CPC classification number: G06K9/00818 , G06K9/342 , G06K9/4652
Abstract: 本发明提出一种自然场景下的交通标志检测方法，包括：获取自然场景下拍摄的检测图像；对检测图像的亮度信息进行统计，依据等级亮度阈值划分出不同亮度区域，分别计算不同亮度区域的像素比例，根据各像素比例及场景分类阈值而将图像分为阴暗场景、明亮场景、逆光场景和正常场景；根据场景分类结果选取gamma参数取值，采用自适应Gamma增强算法对分类图像进行图像增强处理；在RGB颜色空间下，针对不同场景选取分割算法进行图像颜色分割，得到疑似目标区域；将经颜色分割后的灰度图像进行二值化处理，得到二值化后的疑似目标区域；通过特征筛选器对疑似目标区域进行筛选，定位交通标志区域。可兼顾标志检测的鲁棒性和实时性。
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公开(公告)号：CN106412394A
公开(公告)日：2017-02-15
申请号：CN201610853203.4
申请日：2016-09-26
Applicant: 上海应用技术大学
CPC classification number: H04N5/2253 , G06T1/0007 , G08B21/02 , G10L15/02 , G10L15/26 , H04W4/025
Abstract: 本发明提供了一种适合马路低头族的安全出行装置，包括：深度图像采集模块、声音采集模块、微处理器、输出模块；深度图像采集模块、声音采集模块与微处理器相连；微处理器用于：根据自深度图像采集模块接收的深度图像数据流获得障碍物位置信息、障碍物形状信息和障碍物速度信息，和根据自声音采集模块接收的声音信息获得障碍物运动信息和障碍物类型，和根据障碍物运动信息对障碍物位置信息和障碍物速度信息进行修正，根据所述障碍物形状信息对所述障碍物类型进行修正，根据修正后的障碍物类型、修正后的障碍物位置信息、修正后的障碍物速度信息和预设阈值信息判断是否向输出模块发送预警信息以及预警信息的内容。
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公开(公告)号：CN112258580B
公开(公告)日：2024-05-17
申请号：CN202011204238.8
申请日：2020-11-02
Applicant: 上海应用技术大学
Abstract: 本发明提供了一种基于深度学习的视觉SLAM回环检测方法，包括：训练数据集以三元组形式输入预先训练的VGG16深度网络，优化网络模型，获得图像特征描述符；将相机采集的当前图像输入优化后的网络模型，对输出的特征向量做归一化和降维；计算当前图像与历史图像的相似度，从历史图像中选择最接近的前K个帧作为回环候选帧；确定所述当前图像与回环候选帧是否满足几何一致性，满足几何一致性的图像作为真正的回环；当前图像加入历史图像中，获取新的图像，进行下一轮回环检测过程。本发明能够提高机器人回环检测存在视角和外观变化时的鲁棒性，降低误匹配率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113011525B
公开(公告)日：2023-09-19
申请号：CN202110425910.4
申请日：2021-04-20
Applicant: 上海应用技术大学
Abstract: 本发明公开了一种基于依赖性解码的轨道板裂缝语义分割模型，包括步骤S1：现场采集轨道板裂缝图像；步骤S2：对上述采集得到的图像制度语义分割标签，将所得的裂缝图像及其对应的标签划分为训练集和测试集；步骤S3：对划分为训练集的裂缝图像标签置于受限波兹曼机中，高维映射到低维，并利用其特有的重构机制，学习和获取其低维重构至高维的映射参数；步骤S4：构建轨道板语义分割模型，并将训练集轨道板图像归一化后迭代式输入到该模型中，该语义分割模型对其进行特征提取；步骤S5：将步骤S4中提取得到的特征图送入到受限波兹曼机中的隐藏层，使用重构参数将其恢复至原始大小，并进行像素级的预测。
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公开(公告)号：CN114743125A
公开(公告)日：2022-07-12
申请号：CN202210198719.5
申请日：2022-03-02
Applicant: 上海应用技术大学
Abstract: 本发明涉及一种基于YOLO和改进模板匹配的杠铃识别与跟踪控制方法，具体包括以下步骤：S1、采集多种杠铃的侧视图作为训练数据，对训练数据制定标签，划分为训练集和测试集；S2、对训练集中的图片进行标准化处理，并使用YOLO算法通过调整超参数的方式训练杠铃识别模型；S3、获取原始杠铃视频，通过杠铃识别模型对杠铃视频的第一帧图像进行检测并定位杠铃的位置；S4、将从第一帧图像中得到的杠铃位置和原始杠铃视频输入到改进的模板匹配算法中，计算得到绘制有杠铃轨迹的杠铃追踪视频。与现有技术相比，本发明具有提升杠铃识别的准确率并能够识别出不同样式的杠铃，提高帧率和准确率等优点。
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公开(公告)号：CN114565655A
公开(公告)日：2022-05-31
申请号：CN202210186323.9
申请日：2022-02-28
Applicant: 上海应用技术大学
Abstract: 本发明公开了一种基于金字塔分割注意力的深度估计方法，包括如下步骤：获取图像进行预处理；基于预处理的图像数据通过深度估计网络进行深度估计运算；输出预测深度图。其中，对所述图像数据进行深度估计包括：将预处理的图像数据输入金字塔分割注意力模块；将预处理的图像数据进行下采样并自底向上依次输入到多层边界融合模块，将浅层的信息依次传入到深层，提取出边缘信息；基于编码器的输出数据通过深度相关模块进行运算，并通过解码器输出；将解码器的输出结果与金字塔分割注意力模块和多层边界融合模块的输出进行融合，输出预测深度图。能够丰富特征空间，且考虑了全局区域的信息能够得到上下文之间的相关性，提高深度估计的准确性。
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公开(公告)号：CN113837100A
公开(公告)日：2021-12-24
申请号：CN202111128301.9
申请日：2021-09-26
Applicant: 上海应用技术大学
Abstract: 本发明提供了一种交通标志识别方法，显著提高了对道路交通标志的检测效果，并满足对实时性的要求。采用准确度和效率更加均衡的加权双向特征金字塔网络代替路径聚合网络，更好地融合道路交通标志的通道特征。采用空洞卷积代替普通的卷积，并与空间池化金字塔相结合，进一步扩大感受野。将检测尺度增加到了四种，改善对小目标的检测效果。在数据增强技术中加入随机裁剪，使模型学习到更多的细节特征。使用数字图像运算技术为低精度类别增加实例数。
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公开(公告)号：CN113205465A
公开(公告)日：2021-08-03
申请号：CN202110488953.7
申请日：2021-04-29
Applicant: 上海应用技术大学
Abstract: 本发明提供了一种基于图卷积滤波网络的点云数据集分割方法及系统，包括获取点云数据集；统计滤波处理所述点云数据集，以得到滤除离群点的滤波数据集；提取所述滤波数据集中的每个点的法向量特征；分类和分割处理所述法向量特征属性相同的点云，以得到点云分割数据集。本发明以图卷积提取点云特征，相比于传统体素方法，信息损失较小，同时使用图卷积网络初步完成点云分割后，结合目标图像的二维图像进一步优化分割效果，提高分割精确度。
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