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公开(公告)号：CN108156581B
公开(公告)日：2024-02-23
申请号：CN201711421390.X
申请日：2017-12-25
Applicant: 北京木业邦科技有限公司
Inventor： 丁磊
Abstract: 本发明提供一种客户信息获取方法、装置及智能地面系统。所述方法应用于智能地面系统，所述系统包括至少一个地面铺设材料，所述地面铺设材料铺设在目标区域，所述地面铺设材料包括至少一个传感器，包括：接收第一数据，所述第一数据为至少一个地面铺设材料的至少一个传感器的数据；根据所述第一数据以及多个传感器的相对位置关系，获得所述目标区域的客户信息。本发明通过基于带有传感器的智能地面系统对特定区域实施客户信息获取及监控。由于地面铺设材料的铺设情况，能够提供对一个特定区域的覆盖，这使得通过带有传感器的智能地面系统能够高效的获取到一个区域内的客户信息。
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公开(公告)号：CN108262809B
公开(公告)日：2021-06-29
申请号：CN201711335694.4
申请日：2017-12-14
Applicant: 北京木业邦科技有限公司
Inventor： 丁磊
Abstract: 本发明提供了一种基于人工智能的木板加工方法、装置、电子设备和介质，其中，所述方法包括：获取待切割木板的图像；根据木板切割模型对所述待切割木板的图像进行检测和识别，其中，所述木板切割模型是经机器学习得到的；根据所述检测和识别的结果，至少基于所述待切割木板的缺陷和切割后纹理得到所述待切割木板的切割路线。本申请通过人工智能识别和规划木板的优选锯方案，其机器学习的方法简单，无需人工干预，模型的精确度可以不断提升，能够根据所述木板的出材率、颜色、纹理、所需的切割后木板的尺寸中的至少一项计算得到所述木板的切割路线，因此大大改善了切割路线的识别精度和识别效果。
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公开(公告)号：CN108247764B
公开(公告)日：2021-04-27
申请号：CN201711335872.3
申请日：2017-12-14
Applicant: 北京木业邦科技有限公司
Inventor： 丁磊
Abstract: 本发明提供了一种基于机器学习的木板切割方法、装置、电子设备和介质，其中所述方法包括：获取待切割木材的图像；根据木板切割模型对所述待切割木材的图像进行检测和识别，其中，所述木板切割模型是经机器学习得到的；根据所述检测和识别的结果，至少基于切割后纹理得到所述待切割木材的切割路线。本申请以人工智能的方式实现了木板切割的规划，其机器学习的方法极为简单，无需人工干预，模型的精确度还可以不断的得到提升，从而大大提升切割路线的识别精度和识别效果。
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公开(公告)号：CN109291049B
公开(公告)日：2021-03-05
申请号：CN201811165917.1
申请日：2018-09-30
Applicant: 北京木业邦科技有限公司
Inventor： 丁磊
Abstract: 本发明实施例提供数据处理方法、装置及控制设备，属于人工智能领域。该方法包括：获取样本数据；根据预设在第一应用场景下的第一神经网络模型对所述样本数据进行处理，以控制执行机构在第二应用场景下进行输出；获取输出结果数据；将所述输出结果数据作为反馈数据对所述第一神经网络模型进行再训练，修正所述第一神经网络模型以适应所述第二应用场景。从而使得该装置能够在更换工作场所后，通过学习来适应新的工作场所，进而有效增加了适应范围，使得该装置能够适应更多的工作场所，进而有效降低了设备的开发成本和开发周期。
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公开(公告)号：CN108090896B
公开(公告)日：2021-01-01
申请号：CN201711342059.9
申请日：2017-12-14
Applicant: 北京木业邦科技有限公司
Inventor： 丁磊
IPC: G06T7/00
Abstract: 本公开实施例公开了木板平整度检测及其机器学习方法、装置及电子设备。所述木板平整度检测的机器学习方法，包括：获得所述木板的多个图像样本；其中，所述多个图像样本包括从多个不同的拍摄角度采集的所述木板的图像；所述多个不同的拍摄角度按预定角度差分布；获得所述木板的平整度数据；根据所述木板的图像样本和所述平整度数据对机器学习模型进行训练。本公开实施方式在机器学习过程中，获取了一种带有空间结构的数据信息，用于识别一个带有空间特征，使得训练得到的木板检测识别模型能够更加精确的识别木板的平整度数据。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109829372A
公开(公告)日：2019-05-31
申请号：CN201811603599.2
申请日：2018-12-26
Applicant: 北京木业邦科技有限公司
Inventor： 丁磊
Abstract: 本公开实施例公开了一种树木间伐方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质，其中，该方法包括获取目标区域的图像数据；其中，所述目标区域至少包括一棵树木；将所述图像数据输入至预设的间伐策略模型，获得所述目标区域的间伐决策；其中，所述间伐策略模型包括感知子模型和决策子模型。本公开实施例能够自动给出人工树林的全面间伐决策，能够大大提高间伐抚育的效率，进而节省人力成本，提升抚育效率。
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公开(公告)号：CN109711611A
公开(公告)日：2019-05-03
申请号：CN201811544334.X
申请日：2018-12-17
Applicant: 北京木业邦科技有限公司
Inventor： 丁磊
Abstract: 本申请公开了一种木材切割出材率识别方法、装置、电子设备及存储介质。其中，该方法包括：通过至少一个传感器采集本次切割工序前木材的第一数据；通过预训练过的第一神经网络对所述第一数据进行识别，获得所述木材的第一状态信息和本次切割工序的最优切割方案；按照所述最优切割方案控制输出对所述木材执行本次切割工序；通过至少一个传感器采集本次切割工序后木材的第二数据；通过预训练过的第二神经网络对所述第二数据进行识别，获得所述木材的第二状态信息；其中所述第二状态信息至少包括本次切割工序的出材率和/或总出材率。本申请通过预训练的神经网络来识别木材的状态，并在切割工序中实时识别关联的出材率，从而实现了精细化的木材管理。
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公开(公告)号：CN109459777A
公开(公告)日：2019-03-12
申请号：CN201811396195.0
申请日：2018-11-21
Applicant: 北京木业邦科技有限公司
Inventor： 丁磊
Abstract: 本发明提供了一种机器人、机器人定位方法及其存储介质，涉及自动追踪定位技术领域。所述机器人包括机器人本体以及设置在机器人本体上的定位处理器和辅助定位装置，辅助定位装置能够脱离机器人本体独立行进，辅助定位装置包括辅助GNSS模块和辅助惯性测量模块，所述机器人本体与辅助定位装置无线通讯连接。该机器人基于辅助定位装置脱离机器人本体后移动至GNSS信号满足预设阈值处的GNSS定位和运动轨迹确定机器人本体的位置，从而使机器人能够在对GNSS信号干扰较大的环境中完成精确定位，增强了机器人定位的适用性和定位精确度。
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公开(公告)号：CN109359535A
公开(公告)日：2019-02-19
申请号：CN201811064734.0
申请日：2018-09-12
Applicant: 北京木业邦科技有限公司
Inventor： 丁磊
Abstract: 本申请木材装载信息的识别方法、装置、电子设备及存储介质，实施例公开了在获取监控区域的第一图像后，利用预先训练的第一识别模型对所述第一图像进行处理，识别所述第一图像中包含木材装载车辆的第二图像，并识别所述第二图像中所述木材装载车辆的相关信息；在所述木材装载车辆的相关信息满足预设条件时，将所述第二图像输出至第二识别模型，由所述第二识别模型对所述第二图像进行处理，以识别出所述木材装载车辆所运载的木材属性。本公开实施例利用一个识别模型从获取的海量图像中筛选优质图像，利用另一个识别模型对优质图像进行识别，以获取木材属性，实现了对木材属性的自动化识别，提高了识别效率，节约了成本。
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公开(公告)号：CN109344155A
公开(公告)日：2019-02-15
申请号：CN201810973961.9
申请日：2018-08-24
Applicant: 北京木业邦科技有限公司
Inventor： 丁磊
Abstract: 本申请实施例公开了一种木材测量信息自动记录方法、装置、电子设备及存储介质。其中，该方法包括：获取木材测量过程中的多媒体信息，将所述多媒体信息中的语音信息转化为文本信息；通过一个训练过的第一神经网络模型从所述文本信息中提取第一木材结构化信息；存储所述第一木材结构化信息。本申请实施例通过人工智能自动将多媒体信息中的语音识别成结构化信息，从而为检尺数据的高效记录和管理提供了有力支持。
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