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公开(公告)号：CN113191951A
公开(公告)日：2021-07-30
申请号：CN202110547439.6
申请日：2021-05-19
Applicant: 南京林业大学
Abstract: 本发明涉及一种木材加工环境智能超分辨率监视除尘报警系统，通过设计和整合声音、光照、机械、电子、算法、控制功能或组件，实现声光机电算控一体化的木材加工环境监控解决方案。整体机械结构围绕除尘腔室设计了：可广角巡视带照明喷淋的多路监视吸尘报警组件、非同步双凸轮可调速振动过滤组件、适应性观测自卸式集尘组件和强度自适应的吹排气喷淋组件。继而设计以工控机与PLC为核心，电控连接系统各部件的电控结构，再通过嵌入所编制的智能电控工作程序，实现系统的自主感知与自适应调控。为提升监视质量，调用网格化拼接的图像超分辨率程序，高分辨率监视使智能运行更可靠。系统可实现安全健康、节能降耗、智能高效的环保目标。
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公开(公告)号：CN109871885A
公开(公告)日：2019-06-11
申请号：CN201910079097.2
申请日：2019-01-28
Applicant: 南京林业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习和植物分类学的植物识别方法。将样本植物图像进行科、属、种的标记；将样本植物图像输入深度卷积神经网络中进行训练。将损失函数设定为科、属、种标签的交叉熵损失的加权和，通过随机梯度下降算法更新神经网络的权值，待该深度卷积神经网络收敛后结束训练并固定各层权值不再改变得到训练好的深度卷积神经网络。本发明通过将深度学习与植物分类学结合，引入科、属标签作为学习目标，提高了识别正确率。
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公开(公告)号：CN109871885B
公开(公告)日：2023-08-04
申请号：CN201910079097.2
申请日：2019-01-28
Applicant: 南京林业大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习和植物分类学的植物识别方法。将样本植物图像进行科、属、种的标记；将样本植物图像输入深度卷积神经网络中进行训练。将损失函数设定为科、属、种标签的交叉熵损失的加权和，通过随机梯度下降算法更新神经网络的权值，待该深度卷积神经网络收敛后结束训练并固定各层权值不再改变得到训练好的深度卷积神经网络。本发明通过将深度学习与植物分类学结合，引入科、属标签作为学习目标，提高了识别正确率。
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公开(公告)号：CN113191951B
公开(公告)日：2021-12-07
申请号：CN202110547439.6
申请日：2021-05-19
Applicant: 南京林业大学
Abstract: 本发明涉及一种木材加工环境智能超分辨率监视除尘报警系统，通过设计和整合声音、光照、机械、电子、算法、控制功能或组件，实现声光机电算控一体化的木材加工环境监控解决方案。整体机械结构围绕除尘腔室设计了：可广角巡视带照明喷淋的多路监视吸尘报警组件、非同步双凸轮可调速振动过滤组件、适应性观测自卸式集尘组件和强度自适应的吹排气喷淋组件。继而设计以工控机与PLC为核心，电控连接系统各部件的电控结构，再通过嵌入所编制的智能电控工作程序，实现系统的自主感知与自适应调控。为提升监视质量，调用网格化拼接的图像超分辨率程序，高分辨率监视使智能运行更可靠。系统可实现安全健康、节能降耗、智能高效的环保目标。
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公开(公告)号：CN214954465U
公开(公告)日：2021-11-30
申请号：CN202121545466.1
申请日：2021-07-08
Applicant: 南京林业大学
IPC: G03B15/03
Abstract: 本实用新型公开了一种计算机视觉检测辅助装置，包括底座、控制面板、转向机构、升降机构和拆卸机构，所述底座的正面固定安装有控制面板，所述底座的顶部设有转向机构，所述转向机构的顶部设有升降机构，本实用新型的有益效果是：通过加入气缸和挂杆，可调节照明灯的俯仰角度，提高摄像机成像的清晰度，通过加入拆卸机构，可对摄像机快速拆卸，提高维修人员的维修效率，防止拆卸时间过长影响不能及时维修，影响使用，通过加入转向机构，对照明灯和摄像机的方向调节，提高检测范围，通过加入升降机构，对照明灯和摄像机的高度调节，可对不同高度的检测物检测，通过加入配重块，可保持装置的平衡，防止装置调节不当发生倾斜。
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