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公开(公告)号：CN117218446A
公开(公告)日：2023-12-12
申请号：CN202311254505.6
申请日：2023-09-27
Applicant: 华侨大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/58 , G06V10/54 , G06V10/80 , G06V10/77 , G06V10/762 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于RGB‑MSI特征融合的固废分选方法及系统，涉及光谱特征分析和深度学习模型优化领域，方法包括以下步骤：S1，获取高光谱数据集；S2，获取多光谱特征波段；S3，获取多光谱数据集；S4，构建双主干网络YOLO模型；S5，获取RGB‑MSI预测模型；S6，固废检测分选。本发明采用RGB和MSI融合思想，充分利用RGB纹理颜色信息和光谱材质信息，实现更准确的固废识别；对采集的高光谱数据采用改良AP聚类算法自适应寻找最佳的光谱特征波段，去除冗杂信息；双主干网络模型采用中期特征融合的方式，把RGB图像特诊和多光谱特征有效结合在一起，增加模型的检测精度，该融合方法不仅适用于目标检测模型，在实例分割模型中也可以使用。
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公开(公告)号：CN117218118A
公开(公告)日：2023-12-12
申请号：CN202311471521.0
申请日：2023-11-07
Applicant: 福建南方路面机械股份有限公司 , 华侨大学
IPC: G06T7/00 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06V10/44 , G06V10/766 , G06V10/774 , G01N33/38
Abstract: 本发明公开了一种基于图像序列的坍落度监测方法、装置及可读介质，涉及混凝土生产领域，该方法包括：获取图像序列，并处理得到若干个第一扩充序列；构建基于改进的CNN‑LSTM的坍落度预测模型并训练，得到经训练的坍落度预测模型，将每一个第一扩充序列输入经训练的坍落度预测模型，通过CNN单元提取第一扩充序列中的每一帧图像的空间特征，再输入对应的第一展平层，得到每一帧图像对应的第一展平特征并输入LSTM单元，提取到时序特征并输入第二展平层，得到第二展平特征并输入线性回归层，得到若干个输出结果；经过后处理，得到坍落度的预测值，根据坍落度的预测值对混凝土的生产工艺进行调整，解决坍落度监测人工依赖度高、无法在线监测、准确率低等问题。
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公开(公告)号：CN117011639A
公开(公告)日：2023-11-07
申请号：CN202310786726.1
申请日：2023-06-29
Applicant: 福建南方路面机械股份有限公司 , 华侨大学
IPC: G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/44
Abstract: 本发明提供基于SAM分割模型的固废数据集生成方法及装置，方法包括：步骤S1、采集彩色的固废图像；步骤S2、通过SAM分割模型得到各固废图像中每个物体实例的轮廓信息；步骤S3、对各固废图像中的物体实例进行自动类别标注得到数据集标注文件；步骤S4、根据数据集标注文件中的物体轮廓信息，复制每个离散物体实例并构成固废池；步骤S5、复制每种堆叠组合所对应的物体实例，并随机堆叠位置和堆叠程度，将堆叠后的堆叠实例加入固废池内；步骤S6、选择粘贴的背景图像并生成分布点，随机在固废池中选择堆叠实例或者离散实例，粘贴到分布点的位置。本发明能够低成本、高效地生成堆叠工况下的带标注数据集。
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公开(公告)号：CN113554068B
公开(公告)日：2023-10-31
申请号：CN202110758660.6
申请日：2021-07-05
Applicant: 华侨大学
IPC: G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/26 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种实例分割数据集的半自动标注方法、装置及可读介质，通过分别对实例分割模型和图像分类模型进行训练；使用训练好的实例分割模型对图像数据集合中的第一数据集进行预测，得到第一预测结果，基于第一预测结果确定每张图像中包含单个物体的图像，将单个物体的图像输入训练好的图像分类模型，得到第二预测结果，将单个物体的第一预测结果与第二预测结果进行对比，根据比对结果人工纠正每张图像中的单个物体的第一种类和掩膜，得到伪标签实例分割数据集；将人工实例分割数据集和伪标签实例分割数据集混合作为实例分割数据集，对实例分割模型重新训练，得到最终的实例分割模型。本方法使用少量的人工标注数据，成本低并具有较高的精度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116689133A
公开(公告)日：2023-09-05
申请号：CN202310973951.6
申请日：2023-08-04
Applicant: 福建南方路面机械股份有限公司 , 华侨大学 , 福建省产品质量检验研究院
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的再生骨料质量控制方法、装置及可读介质，涉及建筑固废资源化领域，通过获取处于破碎机出口的再生骨料的第一图像，对第一图像进行分割，得到第二图像，第二图像包括第一图像中每颗再生骨料的轮廓和掩膜及其对应的材质；根据第二图像计算得到每批再生骨料的砂浆面积占比和完全剥离骨料占比；根据每批再生骨料的砂浆面积占比和完全剥离骨料占比计算质量表征参数；根据不同再生骨料的质量表征参数与破碎机的参数之间的相关关系和质量表征参数对破碎机的参数进行调整，重复以上步骤，直至质量表征参数符合要求，解决目前的再生骨料生产系统无法做到实时监测和反馈控制再生骨料质量，不能满足使用要求的问题。
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公开(公告)号：CN116678885A
公开(公告)日：2023-09-01
申请号：CN202310971384.0
申请日：2023-08-03
Applicant: 福建南方路面机械股份有限公司 , 华侨大学 , 福建省产品质量检验研究院
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的水洗粗骨料含泥检测控制方法及装置，涉及图像处理领域，通过采集水洗粗骨料图像，采用渐进迭代方式对水洗粗骨料图像标注区域及其类别，得到水洗粗骨料数据集，并训练得到水洗粗骨料分割模型；获取待测水洗粗骨料图像，将待测水洗粗骨料图像输入水洗粗骨料分割模型，得到待测水洗粗骨料图像中每个骨料的类别和掩膜；根据待测水洗粗骨料图像中每个类别的骨料的掩膜计算每个类别骨料的占比，根据每个类别骨料的占比计算所述待测水洗粗骨料图像所对应批次的待测水洗粗骨料的含泥量；根据含泥量及其与水洗设备的参数的相关关系对水洗设备的参数含泥量进行调整，解决水洗粗骨料含泥量检测工作量大，无法实时检测等问题。
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公开(公告)号：CN109704606B
公开(公告)日：2023-07-28
申请号：CN201811571720.8
申请日：2018-12-21
Applicant: 华侨大学
IPC: C04B18/167 , B02C21/00 , B02C23/02 , B02C23/16
Abstract: 本发明提供了一种基于粒子冲击破碎的废弃混凝土制备再生骨料的系统，混凝土块由传送带进入破碎机破碎后再经第一振动筛筛选为混凝土颗粒进入加热炉中加热，再通过第一入料口进入喷磨室中，并被履带传送至粒子加速器出口的下方；喷磨室还具有第二入料口，喷磨颗粒由第二入料口进入喷磨室中，并被提升装置提升以进入粒子加速器；从粒子加速器中喷出的喷磨颗粒与混凝土颗粒碰撞，剥离混凝土颗粒表面的砂浆制备高质量的再生骨料。
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公开(公告)号：CN113177909B
公开(公告)日：2023-06-20
申请号：CN202110357964.1
申请日：2021-04-01
Applicant: 华侨大学
Abstract: 本发明提供一种表面含砂浆的再生骨料多模态视觉检测方法，通过控制器控制传送带的速度将放在传送带上的再生骨料依次输送到各个图像采集模块的测量区域；然后进行高度图像、彩色图像以及高光谱图像的采集；对采集到的高度图像、彩色图像以及高光谱图像进行预处理后，提取再生骨料的投影轮廓和高度轮廓，通过骨料颗粒的多维特征匹配手段，实现对再生骨料多维轮廓的棱角性、表面纹理特征以及有效光谱特征的提取；以再生骨料高度轮廓、表面纹理特征以及有效光谱特征为输入，通过多特征信息融合实现再生骨料表面砂浆的识别。本发明方法为再生骨料破碎加工及质量检测和评价奠定了理论基础，解决建废处理和原生骨料短缺问题。
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公开(公告)号：CN116213282A
公开(公告)日：2023-06-06
申请号：CN202310142098.3
申请日：2023-02-21
Applicant: 华侨大学
Abstract: 一种土壤检测区分装置，沿第一输送带的输送方向设置的第一检测仪器、第二检测仪器以及第三检测仪器可分别获取待测土壤中的含水比、截面积以及质量参数，通过计算获得对应待测土壤中的干密度，进而与控制系统中的含水比阈值、截面积阈值以及干密度阈值进行比较，根据比较结果，控制系统控制筛分本体将入料端连通于第一出料口或第二出料口，从而将待测土壤分配至粘性土或砂质土收集区，实现土壤的自动检测与区分，消除了手工分拣，提高工作效率。
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