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公开(公告)号：CN116030457A
公开(公告)日：2023-04-28
申请号：CN202310097520.8
申请日：2023-02-10
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06V20/68 , G06V10/82 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06N3/0464 , G06N3/096 , G06N3/082 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种水果种类自动识别方法、装置、电子设备及存储介质，属于自动识别技术领域，方法包括：构建水果数据集，并对所述水果数据集进行在线数据增强；对MobileNetV2模型进行改进，获取改进的MobileNetV2模型；根据所述水果数据集，对所述改进的MobileNetV2模型进行训练；将训练好的改进的MobileNetV2模型部署至ARM端；利用所述ARM端获取水果图像，利用训练好的改进的MobileNetV2模型对所述水果图像进行推理，并输出水果种类识别结果。该方法能够无须人工干预，即使在离线模式下也能自动对水果种类进行识别。
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公开(公告)号：CN116168017B
公开(公告)日：2023-07-28
申请号：CN202310410964.2
申请日：2023-04-18
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的PCB元件检测方法、系统及存储介质，该方法包括：改进原始YOLOv7网络架构，获得改进的YOLOv7网络架构；其中，改进原始YOLOv7网络架构包括：采用反向递归FPN架构优化原始网络架构的特征提取层；采用SEIoU位置损失函数改进原始网络架构的CIoU损失函数；在原始网络架构的预测头中加入坐标注意力机制；采用训练数据集训练改进的YOLOv7网络架构并确定训练模型的参数，采用验证数据集评估并调优训练模型的超参数，获得深度学习模型；将待检测的PCB图片输入至深度学习模型中，获得PCB元件的检测结果。本发明可提高PCB元件检测识别的精准度及检测效率。
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公开(公告)号：CN116168017A
公开(公告)日：2023-05-26
申请号：CN202310410964.2
申请日：2023-04-18
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的PCB元件检测方法、系统及存储介质，该方法包括：改进原始YOLOv7网络架构，获得改进的YOLOv7网络架构；其中，改进原始YOLOv7网络架构包括：采用反向递归FPN架构优化原始网络架构的特征提取层；采用SEIoU位置损失函数改进原始网络架构的CIoU损失函数；在原始网络架构的预测头中加入坐标注意力机制；采用训练数据集训练改进的YOLOv7网络架构并确定训练模型的参数，采用验证数据集评估并调优训练模型的超参数，获得深度学习模型；将待检测的PCB图片输入至深度学习模型中，获得PCB元件的检测结果。本发明可提高PCB元件检测识别的精准度及检测效率。
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公开(公告)号：CN218074430U
公开(公告)日：2022-12-20
申请号：CN202221696009.7
申请日：2022-07-01
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: A47G25/12
Abstract: 本实用新型公开了一种折叠伞晾置架，涉及晾伞装置技术领域，包括底座，所述底座的上端固定连接有集水仓，所述集水仓的内侧设置有置伞架，所述底座的内侧设置有安装腔体一，所述腔体一的内侧连接有旋转驱动机构，所述旋转驱动机构的输出端活动贯穿底座的上端并与置伞架相连接，通过设置的置伞架、旋转驱动机构配合集水仓作用，利用旋转驱动机构带动置伞架不断交替方向旋转，使得置伞架做振动离心运动，置伞架的折叠伞布上的雨水在离心振动作用下抖落或飞溅出来，达到脱水目的，晾干效率高，在旋转驱动机构将折叠伞旋转甩出部分水分之后，利用电加热片对折叠伞进一步加热烘干，进一步提高晾干效率。
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