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公开(公告)号:CN109672863A
公开(公告)日:2019-04-23
申请号:CN201811584562.X
申请日:2018-12-24
Applicant: 海安常州大学高新技术研发中心 , 常州大学
Abstract: 一种基于图像识别的施工人员安全装备智能监测方法,涉及视频智能监测识别技术领域,具有无线摄像头可识别图标的人员安全用防护装备、交互式智能助理、传感器、客户端和云服务中心,交互式智能助理包括无线摄像头、ARM集群、报警器、显示器、硬盘和接口装置,各无线摄像头分别通过RFID、3G或4G通讯方式与智能助理无线连接,客户端通过GPRS、3G或4G通讯方式与智能助理无线连接,云服务中心通过WAN/LAN通讯方式与智能助理无线连接。本发明具有目标检测、运动分析、行为识别等视频图像识别功能,可实时自动监测分析和安全预警,及时发现安全隐患,保证安全生产。
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公开(公告)号:CN108038450A
公开(公告)日:2018-05-15
申请号:CN201711338047.9
申请日:2017-12-14
Applicant: 海安常州大学高新技术研发中心 , 常州大学
CPC classification number: G06K9/00651 , G06K9/4652 , G06K9/6269 , G06T7/0004
Abstract: 基于无人机和图像识别的水面污染物检测方法,属于水污染物检测技术中的水面漂浮物检测方法,本发明由无人机上设置的控制模块、图像采集模块、GPS模块和数据存储模块和地面服务器中设置的水面污染物监测模块和污染区域标注模块组成,污染区域标注模块在电子地图上标注出污染物所在区域,可为后期的清污工作提供依据。在现有基于图像识别的水面污染物检测技术的基础上,本发明借助于无人机灵活、机动的采集图像特点,能涉足人类不易到达和固定摄像头不易安装的地方,扩大监测面积,实现监测水域全覆盖,且不受人类主观因素的影响,能提高检测的准确性和可靠性,为水面污染物的监控和清除提供参考。
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公开(公告)号:CN108011965A
公开(公告)日:2018-05-08
申请号:CN201711336963.9
申请日:2017-12-14
Applicant: 海安常州大学高新技术研发中心 , 常州大学
CPC classification number: H04L67/025 , G01D21/02 , G06Q50/02 , H04L67/12
Abstract: 一种基于微云的农业远程监控系统及其方法,属于智能农业技术领域,包括传感器端、摄像头端、继电器端、微云端、云服务器端和智能客户端,本发明在农作物生长现场部署一种高性能、低价格的微云端,并在其上搭载农业远程监控系统相关软件,实现对作物生长环境数据的实时采集、本地化存储、报警和结果实时推送、环境自动调节,客户端远程辅助环境调节,另外,本发明的微云端具有很强的数据处理能力,可以缓解云服务器端的压力。
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公开(公告)号:CN119107446A
公开(公告)日:2024-12-10
申请号:CN202411248474.8
申请日:2024-09-06
Applicant: 常州大学
Abstract: 本发明涉及目标检测领域,具体涉及一种小样本目标的检测方法、装置、设置及可读存储介质。小样本目标的检测方法包括:利用训练好的小样本目标检测模型对目标图片进行检测,输出目标检测结果;其中,小样本目标检测模型的骨干网络之后增加有背景抑制模块、多尺度特征提取模块和综合原型金字塔蒸馏模块,所述背景抑制模块用于抑制支持特征中的背景特征;所述多尺度特征提取模块对背景抑制后的支持特征进行多尺度池化、融合;所述综合原型金字塔蒸馏模块用于对多尺度池化、融合后的特征进行层级蒸馏。本发明可以提取到更纯净的类原型,泛化性强,能够准确检测出小样本目标。
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公开(公告)号:CN117908358A
公开(公告)日:2024-04-19
申请号:CN202410036047.7
申请日:2024-01-10
Applicant: 常州大学
IPC: G05B11/42
Abstract: 本发明涉及不对中振动控制技术领域,尤其涉及基于改进LMS多跨转子不对中振动控制方法及系统,包括采集磁悬浮转子振动输入信号;利用改进LMS自适应算法对输入信号分析,更新权值向量不断迭代计算输出信号,并设置期望信号,计算输出信号和期望信号的差得到误差值,满足迭代终止条件后输出最终误差信号。本发明解决现有LMS自适应算法的变步长因子存在调节参数多、收敛速度、误差大及稳定性差的问题。
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公开(公告)号:CN106672733A
公开(公告)日:2017-05-17
申请号:CN201611095625.6
申请日:2016-12-02
Applicant: 常州大学
CPC classification number: B66B5/02 , B66B5/0031
Abstract: 本发明公开了一种基于微云智能终端的电梯故障分析预警系统及其方法,该系统包括微云智能终端模块、云服务中心模块和客户端模块,其特征在于所述的微云智能终端模块与云服务中心模块之间相互局域网连接,微云智能终端模块与客户端模块之间相互GSM连接,云服务中心模块和客户端模块之间相互互联网连接。本发明可以在电梯运行现场部署一种低价稳定的微云智能终端,并在其上搭载电梯故障分析预警相关软件,实现电梯现场运行数据采集、本地化存储、预警分析和预警结果实时推送。预警分析采用电梯故障案例库的方法。本发明可以提升电梯运行现场的数据处理和数据分析能力,对缓解云服务中心的数据处理压力也有很大帮助。
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公开(公告)号:CN119810416A
公开(公告)日:2025-04-11
申请号:CN202411888420.8
申请日:2024-12-20
Applicant: 常州大学
IPC: G06V10/25 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/44 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464
Abstract: 本发明涉及漂浮物识别领域,具体涉及一种基于改进YOLO的水面漂浮物识别方法及水面清污机器人。方法包括:构建水面漂浮物数据集,搭建改进YOLO网络模型;其中,改进YOLO网络模型在骨干网络和颈部网络中通过空间特征重组模块提取图像的不同尺度特征;在颈部网络通过交叉路径聚合模块对不同特征层进行多路径交互融合,并通过背景噪声抑制模块增强图像前景中的漂浮物特征;最后由检测头根据颈部网络输出进行目标分类;使用水面漂浮物数据集训练改进YOLO网络模型,得到训练好的网络模型;利用训练好的网络模型对待识别的水域图像进行识别,得到识别结果。本发明可以显著提高漂浮物的检测精度,更加适应存在噪声干扰的水面漂浮物检测场景。
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公开(公告)号:CN118657939A
公开(公告)日:2024-09-17
申请号:CN202410669917.4
申请日:2024-05-28
Applicant: 常州大学
IPC: G06V10/26 , G06V10/82 , G06V10/44 , G06V10/46 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06V20/70 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/08 , B25J9/16
Abstract: 本发明涉及图像分割领域,具体涉及一种用于水面清污机器人的水域岸边识别方法及清污方法。识别方法包括:搭建改进U‑Net网络,并训练,保存效果最好的模型;利用训练好的改进U‑Net网络识别水域岸边图片中的水域及岸边区域;其中,改进U‑Net网络包括编码器、跳跃连接层和解码器,所述跳跃连接层增加有GAB融合模块,所述GAB融合模块用于融合来自编码器相邻层输出的低级特征和高级特征及来自训练集的相应掩码,得到跳跃连接层输出,跳跃连接层输出连接到解码器的相应层。本发明能够准确分割出水域及岸边区域。
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公开(公告)号:CN116863306A
公开(公告)日:2023-10-10
申请号:CN202310947525.5
申请日:2023-07-31
Applicant: 常州大学
IPC: G06V10/82 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/74 , G06V10/764 , G06V10/30 , G06T5/00 , G06T5/30
Abstract: 本发明涉及一种基于改进YOLOv6网络模型的水面漂浮小目标的检测方法,包括:采用预先训练好的改进YOLOv6网络模型对水面漂浮目标图像进行检测,输出水面小目标检测结果;其中,所述改进YOLOv6网络模型采用细节信息增强模块提高对小目标的细节信息提取能力,采用自适应噪声抑制模块抑制噪声,使用标准化的高斯Wasserstein距离来计算模型训练中的回归损失。本发明能够准确检测出水面的漂浮小目标。
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公开(公告)号:CN103020764A
公开(公告)日:2013-04-03
申请号:CN201210525504.6
申请日:2012-12-10
Applicant: 常州大学
Abstract: 一种问题气瓶的搜索系统及其方法,包括客户端模块、云服务器模块、带锁枪的本安型气体自动灌装秤模块,各个模块之间相互无线连接。本发明可以在储存、运输、使用过程中都要进行严格的监督和管理;可以快速、有效的发现超期使用、未登记、检验日期过期、有安全缺陷等气瓶,阻止其进入流通环节,避免问题气瓶给广大人民群众的财产和生命安全带来极大的隐患;本发明结合气瓶流转信息和定位信息,采用可追溯技术自动计算出“问题气瓶”的分布数据信息,并采用本安型气体自动灌装秤对“问题气瓶”自动锁枪,实现问题气瓶的“零充装”。
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