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公开(公告)号：CN115937626A
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202211460573.3
申请日：2022-11-17
Applicant: 郑州轻工业大学 , 河南许继仪表有限公司
IPC: G06V10/774 , G06V10/26 , G06V10/82 , G06V10/776 , G06V20/40 , G06V20/70 , G06V10/25 , G06V10/764 , G06N3/0464 , G06N3/09
Abstract: 本发明提出了一种基于实例分割的半虚拟数据集自动生成方法，利用数字孪生体的虚拟对象作为实例分割MaskR‑CNN算法的数据集进行模型训练；将模型应用到虚拟对象获取mask图片和目标位置和类别信息；利用目标位置和类别信息自动生成半虚拟数据集标注文件；根据mask图片得到数字孪生体物理对象背景图和虚拟对象目标图；将背景图和目标图相加生成半虚拟图片数据集。利用数字孪生体虚拟对象作为训练模型的数据集，将模型应用到数字孪生体中获取半虚拟数据集。本发明减少标注数据集的人力成本，避免虚实混合数据集训练模型产生过拟合的现象，解决了深度学习训练数据集不足的问题，增加了有监督的深度学习在计算机视觉方向检测的普适性和准确性。
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公开(公告)号：CN115937626B
公开(公告)日：2023-08-08
申请号：CN202211460573.3
申请日：2022-11-17
Applicant: 郑州轻工业大学 , 河南许继仪表有限公司
IPC: G06V10/774 , G06V10/26 , G06V10/82 , G06V10/776 , G06V20/40 , G06V20/70 , G06V10/25 , G06V10/764 , G06N3/0464 , G06N3/09
Abstract: 本发明提出了一种基于实例分割的半虚拟数据集自动生成方法，利用数字孪生体的虚拟对象作为实例分割MaskR‑CNN算法的数据集进行模型训练；将模型应用到虚拟对象获取mask图片和目标位置和类别信息；利用目标位置和类别信息自动生成半虚拟数据集标注文件；根据mask图片得到数字孪生体物理对象背景图和虚拟对象目标图；将背景图和目标图相加生成半虚拟图片数据集。利用数字孪生体虚拟对象作为训练模型的数据集，将模型应用到数字孪生体中获取半虚拟数据集。本发明减少标注数据集的人力成本，避免虚实混合数据集训练模型产生过拟合的现象，解决了深度学习训练数据集不足的问题，增加了有监督的深度学习在计算机视觉方向检测的普适性和准确性。
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公开(公告)号：CN114476435A
公开(公告)日：2022-05-13
申请号：CN202210072310.9
申请日：2022-01-21
Applicant: 郑州轻工业大学 , 南京田十八科技有限公司
Abstract: 本发明提出了一种虚实同步的智能垃圾箱多状态三维呈现与异常反馈方法。首先，给出翻板式垃圾箱的基本组成结构，然后通过基于深度学习的目标检测算法和翻板式机构实现垃圾的智能识别、分类与自动分拣这三个基础功能；然后，通过红外传感器、惯性传感器、温度传感器、角度传感器、视觉传感器、重量传感器实现垃圾箱不同类型信息的感知；然后，通过三维建模和物理引擎实现多状态三维呈现，并通过数据对比识别异常状态；然后，通过通信接口实现数据传递与控制信息反馈，完成垃圾清理提示、火情预警、倾倒预警、故障推送等功能，最终达到提高垃圾分类储存、回收的效率，并降低垃圾箱本身运维和管理成本的目的。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114282360B
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN202111534942.4
申请日：2021-12-15
Applicant: 郑州轻工业大学
IPC: G06F30/20 , G06V20/52 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06N5/04
Abstract: 本发明提出了一种数字孪生环境下本体驱动的车间不安全状态语义推理方法。首先，通过网络本体语言(OWL)建立车间生产现场不安全状态的语义本体模型，并使用语义网规则语言(SWRL)建立不同类型的车间不安全状态的推理规则；然后，使用本体编辑器Protégé对所建立的车间生产现场不安全状态的语义本体进行编码；然后，在Unity 3D中对孪生车间不安全状态虚拟场景进行仿真，将高逼真的仿真动画录制成视频，作为后续目标检测的数据集来源；然后，利用实例分割算法识别车间生产现场不安全状态的实例，并映射为所建立的本体的实例；最后，使用推理引擎执行推理规则，实现车间生产现场潜在危险状态及其相关信息的自动推理。
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公开(公告)号：CN114476435B
公开(公告)日：2022-12-09
申请号：CN202210072310.9
申请日：2022-01-21
Applicant: 郑州轻工业大学 , 南京田十八科技有限公司
Abstract: 本发明提出了一种虚实同步的智能垃圾箱多状态三维呈现与异常反馈方法。首先，给出翻板式垃圾箱的基本组成结构，然后通过基于深度学习的目标检测算法和翻板式机构实现垃圾的智能识别、分类与自动分拣这三个基础功能；然后，通过红外传感器、惯性传感器、温度传感器、角度传感器、视觉传感器、重量传感器实现垃圾箱不同类型信息的感知；然后，通过三维建模和物理引擎实现多状态三维呈现，并通过数据对比识别异常状态；然后，通过通信接口实现数据传递与控制信息反馈，完成垃圾清理提示、火情预警、倾倒预警、故障推送等功能，最终达到提高垃圾分类储存、回收的效率，并降低垃圾箱本身运维和管理成本的目的。
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公开(公告)号：CN115169855B
公开(公告)日：2023-05-26
申请号：CN202210765006.2
申请日：2022-06-29
Applicant: 郑州轻工业大学
IPC: G06V20/52 , G06V20/00 , G06V40/10 , G06V40/20 , G06V10/764 , G06T13/40 , G06T15/00 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/084 , G06Q10/0635 , G06Q10/0639 , G06Q50/04
Abstract: 本发明提出了一种基于数字孪生车间混合数据集的不安全状态检测方法，其步骤如下：对生产制造车间工人不安全状态进行分类，根据实际工人不安全状态类型，在数字孪生的虚拟车间中对这些不安全状态进行仿真，作为深度学习的虚拟数据集，再通过摄像头获取到真实车间工人不安全状态作为真实数据集；将收集到的虚拟数据集和真实数据集进行混合，通过标注工具对真实数据集合标注和自动标注脚本对虚拟数据集标注，再放到目标检测的网络中训练，生成基于虚实混合数据集的权值文件；将训练好的权值文件放入到目标检测网络中对车间不安全状态进行检测；实现在线可视化监控车间工人在车间工作时的安全。本发明利用虚实混合数据集训练模型，实时检测车间工人不安全状态，能够减少车间工人不安全状态的发生，保障了车间生产工人在车间生产过程的安全。
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公开(公告)号：CN115169855A
公开(公告)日：2022-10-11
申请号：CN202210765006.2
申请日：2022-06-29
Applicant: 郑州轻工业大学
IPC: G06Q10/06 , G06V20/52 , G06V20/00 , G06V10/764 , G06T13/40 , G06T15/00 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06Q50/04
Abstract: 本发明提出了一种基于数字孪生车间混合数据集的不安全状态检测方法，其步骤如下：对生产制造车间工人不安全状态进行分类，根据实际工人不安全状态类型，在数字孪生的虚拟车间中对这些不安全状态进行仿真，作为深度学习的虚拟数据集，再通过摄像头获取到真实车间工人不安全状态作为真实数据集；将收集到的虚拟数据集和真实数据集进行混合，通过标注工具对真实数据集合标注和自动标注脚本对虚拟数据集标注，再放到目标检测的网络中训练，生成基于虚实混合数据集的权值文件；将训练好的权值文件放入到目标检测网络中对车间不安全状态进行检测；实现在线可视化监控车间工人在车间工作时的安全。本发明利用虚实混合数据集训练模型，实时检测车间工人不安全状态，能够减少车间工人不安全状态的发生，保障了车间生产工人在车间生产过程的安全。
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公开(公告)号：CN114282360A
公开(公告)日：2022-04-05
申请号：CN202111534942.4
申请日：2021-12-15
Applicant: 郑州轻工业大学
Abstract: 本发明提出了一种数字孪生环境下本体驱动的车间不安全状态语义推理方法。首先，通过网络本体语言(OWL)建立车间生产现场不安全状态的语义本体模型，并使用语义网规则语言(SWRL)建立不同类型的车间不安全状态的推理规则；然后，使用本体编辑器Protégé对所建立的车间生产现场不安全状态的语义本体进行编码；然后，在Unity 3D中对孪生车间不安全状态虚拟场景进行仿真，将高逼真的仿真动画录制成视频，作为后续目标检测的数据集来源；然后，利用实例分割算法识别车间生产现场不安全状态的实例，并映射为所建立的本体的实例；最后，使用推理引擎执行推理规则，实现车间生产现场潜在危险状态及其相关信息的自动推理。
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