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公开(公告)号：CN111368824B
公开(公告)日：2022-09-23
申请号：CN202010112114.0
申请日：2020-02-24
Applicant: 河海大学常州校区
IPC: G06V30/146 , G06V30/148 , G06V30/19 , G06V30/10 , H04L67/01
Abstract: 本发明公开了一种仪表识别方法、移动设备及存储介质，所述方法包括如下步骤：采用训练好的卷积神经网络对所采集的仪表图像进行初步检测定位，以初步获取仪表检测结果显示区域；利用图像处理方法对初步获取的仪表检测结果显示区域进行识别判读；将识别判读结果返回给预构建的云边协同网络的边缘节点，并通过边缘节点进一步返回给雾节点和云中心。本发明采用卷积神经网络结合图像处理方法对仪表进行识别，能够减少计算量，提高识别结果的准确性及实时性；将计算处理过程由移动设备实现，识别结果通过边缘节点依次返回给雾节点、云中心，支持广大的移动设备接入，能够达到实时可靠传输识别结果的目的，便于云中心处理和分析数据。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111368824A
公开(公告)日：2020-07-03
申请号：CN202010112114.0
申请日：2020-02-24
Applicant: 河海大学常州校区
Abstract: 本发明公开了一种仪表识别方法、移动设备及存储介质，所述方法包括如下步骤：采用训练好的卷积神经网络对所采集的仪表图像进行初步检测定位，以初步获取仪表检测结果显示区域；利用图像处理方法对初步获取的仪表检测结果显示区域进行识别判读；将识别判读结果返回给预构建的云边协同网络的边缘节点，并通过边缘节点进一步返回给雾节点和云中心。本发明采用卷积神经网络结合图像处理方法对仪表进行识别，能够减少计算量，提高识别结果的准确性及实时性；将计算处理过程由移动设备实现，识别结果通过边缘节点依次返回给雾节点、云中心，支持广大的移动设备接入，能够达到实时可靠传输识别结果的目的，便于云中心处理和分析数据。
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公开(公告)号：CN110097531B
公开(公告)日：2023-05-12
申请号：CN201910366686.9
申请日：2019-05-05
Applicant: 河海大学常州校区
IPC: G06T5/50
Abstract: 本发明公开了一种用于无人机电力巡检的异构图像融合检测方法，包括如下步骤：首先在电力巡检的无人机上，安装光学成像相机和用热红外成像相机，采集不同角度的可见光图像和热红外图像；（2）、从可见光图像和热红外图像中提取电力巡检异常特征并构建各种故障类型的特征知识库；（3）、从无人机飞行过程中采集到的可见光图像和热红外图像中，提取故障目标，结合特征知识库，分别构造基本信度分配函数；（4）、将获取到的针对同一故障目标的异构图像证据进行融合，不同角度的异构图像证据进行融合，并用综合可信度设定融合权重。本发明克服了利用单一的可见光图像与热红外图像造成的诊断结果不可靠这一弊端。
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公开(公告)号：CN111368759B
公开(公告)日：2022-08-30
申请号：CN202010156120.6
申请日：2020-03-09
Applicant: 河海大学常州校区
IPC: G06V20/40 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/04 , G01C21/00
Abstract: 本发明采用基于单目视觉的移动机器人语义地图构建系统，其步骤包括：机器人视为一个智能体，单目视觉传感器，计算机，进行图像采集与环境地图构建工作；在构建环境语义地图之前，机器人先利用在线筛选策略来获取可靠的图像数据集，并将该数据集作为50层残差网络模型的输入进行训练，得到场景的分类模型；移动机器人利用改进的ORB_SLAM系统进行环境地图的构建，并得到由关键帧图像组成的环境映射地图；利用场景分类模型将关键帧图像进行分类，获得带有语义标签的关键帧图像，最终生成环境语义地图；移动机器人可以实现语义地图保存、加载功能以及自身重定位功能，大大提高了工作效率。
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公开(公告)号：CN111368759A
公开(公告)日：2020-07-03
申请号：CN202010156120.6
申请日：2020-03-09
Applicant: 河海大学常州校区
Abstract: 本发明采用基于单目视觉的移动机器人语义地图构建系统，其步骤包括：机器人视为一个智能体，单目视觉传感器，计算机，进行图像采集与环境地图构建工作；在构建环境语义地图之前，机器人先利用在线筛选策略来获取可靠的图像数据集，并将该数据集作为50层残差网络模型的输入进行训练，得到场景的分类模型；移动机器人利用改进的ORB_SLAM系统进行环境地图的构建，并得到由关键帧图像组成的环境映射地图；利用场景分类模型将关键帧图像进行分类，获得带有语义标签的关键帧图像，最终生成环境语义地图；移动机器人可以实现语义地图保存、加载功能以及自身重定位功能，大大提高了工作效率。
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公开(公告)号：CN110097531A
公开(公告)日：2019-08-06
申请号：CN201910366686.9
申请日：2019-05-05
Applicant: 河海大学常州校区
IPC: G06T5/50
Abstract: 本发明公开了一种用于无人机电力巡检的异构图像融合检测方法，包括如下步骤：首先在电力巡检的无人机上，安装光学成像相机和用热红外成像相机，采集不同角度的可见光图像和热红外图像；（2）、从可见光图像和热红外图像中提取电力巡检异常特征并构建各种故障类型的特征知识库；（3）、从无人机飞行过程中采集到的可见光图像和热红外图像中，提取故障目标，结合特征知识库，分别构造基本信度分配函数；（4）、将获取到的针对同一故障目标的异构图像证据进行融合，不同角度的异构图像证据进行融合，并用综合可信度设定融合权重。本发明克服了利用单一的可见光图像与热红外图像造成的诊断结果不可靠这一弊端。
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