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公开(公告)号：CN222234921U
公开(公告)日：2024-12-24
申请号：CN202420545498.9
申请日：2024-03-20
Applicant: 江苏海事职业技术学院
Abstract: 本实用新型提供一种高效舰船目标检测系统，包括FPGA处理器、DSP外部控制器、图像采集模块、无线传输模块和数模转换模块，FPGA处理器的型号为XC7K325T，DSP外部控制器选用多核DSP TMS320C6657，所述FPGA处理器通过Camera Link采集接口连接有解码模块，所述FPGA处理器通过EMIF接口与DSP外部控制器连接，DSP外部控制器将配置数据从SPI FLASH存储器传入FPGA处理器中，对FPGA处理器进行配置，所述FPGA处理器上连接有DDR3芯片。一种基于FPGA控制器和DSP的高效舰船目标检测系统，能够将FPGA控制器处理的结果在显示器显示和上传云端，保证处理结果的准确和高效，结构设计简单合理，使用方便快捷，具有很强的实用性。
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公开(公告)号：CN219392277U
公开(公告)日：2023-07-21
申请号：CN202320709476.7
申请日：2023-04-03
Applicant: 玛曲县气象局
Abstract: 本实用新型提供一种冰雹灾害落区测量装置，涉及自然灾害测量领域，包括连接架，所述连接架底部固接有连接板，所述连接板底部通过螺栓安装有辅助板，所述辅助板底部设置有保护外壳，所述保护外壳底部安装有镜头模组，所述保护外壳左右两侧均固接有辅助块，所述辅助块上方安装有定位板，所述定位板上嵌合有定位轴；所述连接架顶部嵌合有加固板，所述加固板顶部固接有控制盒。天线和镜头模组组合使用，利用双通道识别，提高识别效果，经过测量后信息反馈较为及时，可提高对冰雹灾害落区调查的准确性。定位轴内部的弹簧可为缓冲杆底部进行缓冲，上下对称设置的缓冲弹片可为保护外壳顶部进行减震保护，减少保护外壳以及底部镜头模组的碰撞损伤。
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公开(公告)号：CN217932770U
公开(公告)日：2022-11-29
申请号：CN202221209293.0
申请日：2022-05-17
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本申请公开了视频水文监测装置。该视频水文监测装置包括供电单元、视频图像采集单元、数据处理芯片、通讯单元；视频图像采集单元用以采集目标水域的视频图像；数据处理芯片用以对视频图像进行分析处理得到水情信息；通讯单元用以将水情信息通过天基物联网传输至云服务器；供电单元用对为视频图像采集单元、数据处理芯片、通讯单元供电。本技术方案中，由于采用通讯设备，通过将采集并处理所得水文信息通过天基物联网传输至云服务器，这样可通过云平台对目标水域的水情进行实时在线监控。本申请实现天地一体化融合通讯，提升水文监测的自动化、数字化、智能化程度，保证突发自然灾害下的实时监测和及时预警。
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公开(公告)号：CN220543369U
公开(公告)日：2024-02-27
申请号：CN202321813130.8
申请日：2023-07-11
Applicant: 江苏省气象服务中心
Abstract: 本实用新型涉及作物产量预估技术领域，公开了一种基于卫星遥感监测的饲料作物产量预估装置，包括用于显示结果的显示终端、分析数据的数据分析处理模块以及用于对种植区进行监测的种植区环境监测模块，其中数据分析处理模块还与遥感卫星以及数据库建立连接关系。本实用新型通过种植区环境监测模块中的土壤监测模块以及监测摄像头对种植区域中影响饲料作物的产量的各项因素进行监测，准确得知实际种植过程中所受到的影响，并借助数据库以及遥感卫星的帮助，能够较为准确地对实际种植区域的产量进行预估，有效提高预估的精准性，具有较好的参考价值；通过种植区环境监测模块上的顶部防护组件实现了装置的有效防护以及能源供给，保证设备长久使用。
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公开(公告)号：CN218276862U
公开(公告)日：2023-01-10
申请号：CN202222246796.1
申请日：2022-08-25
Applicant: 广西壮族自治区自然资源生态修复中心
Abstract: 本实用新型公开了一种耕地种植状况的影像识别系统，包括数据采集装置和数据分析装置；所述数据采集装置设在需要监控耕地周围，并设有摄像头和无线信号收发模块；所述数据分析装置设有通讯信号收发模块和电波接收模块，通讯信号收发模块接收无线信号收发模块发送的图像信息，电波接收模块接收卫星遥感器发送的遥感信息。本实用新型结构简单，配合现有卫星遥感器使用，通过数据采集装置实地获取耕地种植植物的图像数据采集，与数据分析装置组合形成影像识别系统，系统解译可以得到带有耕地种植植物种类识别信息的耕地种植状况监控图，便于相关工作人员进行“非农化”监控与记载种植植物种类。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN216871330U
公开(公告)日：2022-07-01
申请号：CN202220059782.6
申请日：2022-01-11
Applicant: 深圳市翠园中学
Abstract: 本实用新型适用于智能结算设备技术领域，尤其涉及一种基于计算机图像识别技术的智能无人结算设备，包括传送带支撑架，所述传送带支撑架内侧设有传送带，传送带连接有驱动电机，其中传送带以及传送带支撑架均贯穿有结算设备整体支撑保护罩，结算设备整体支撑保护罩内侧固定有商品识别摄像头，所述结算设备整体支撑保护罩的外侧设有结算信息展示用LCD屏幕以及Jetson Nano主控板，所述Jetson Nano主控板通过数据传输的软性线路板与商品识别摄像头相连接，其中数据传输的软性线路板还连接有支付装置；本装置通过物联网图像识别技术来识别商品实现了自助快速商品价格计算并自动对其账户进行结算，全程无需人工干预，既提高效率、准确率，又减少了人工成本。
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公开(公告)号：CN216249331U
公开(公告)日：2022-04-08
申请号：CN202123000669.5
申请日：2021-11-30
Applicant: 国家电网有限公司 , 国网重庆市电力公司市北供电分公司
IPC: G06V30/148 , G06V20/13
Abstract: 本实用新型公开了一种适用于无人机巡视的输电线路标示牌识别系统，包括标示牌、标示牌增强单元、无人机、图像识别单元以及远程监控单元；所述标示牌设置于输电线路杆塔顶部；所述标示牌增强单元包括用于放大线路标识的放大装置以及用于烘干线路标识的烘干装置；所述放大装置设置于线路标识的正上方；所述烘干装置设置于标示牌本体正面的一侧；所述无人机用于采集标示牌图像信息；所述图像识别单元用于对标示牌图像信息进行识别；所述图像识别单元与无人机通信连接；所述远程监控单元用于接收并显示线路标识信息；所述远程监控单元与图像识别单元通信连接。本实用新型能够有效地对标示牌进行准确识别，保证了输电线路的安全运营。
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公开(公告)号：CN119919828A
公开(公告)日：2025-05-02
申请号：CN202510056104.2
申请日：2025-01-14
Applicant: 大连大学
IPC: G06V20/13 , G06V10/25 , G06V10/20 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06V10/44 , G06V10/80 , G06N3/048
Abstract: 本发明公开了一种基于YOLOv8的卫星遥感旋转目标检测方法及系统，涉及卫星遥感目标检测技术领域。针对传统一阶段目标检测算法在遥感图像上检测精度低和速度慢的问题。首先，对YOLO主干特征提取网络的最后一层下采样模块和检测层的大目标检测头进行了裁剪，并增加了一个小目标检测头，使模型更好地关注遥感小目标。然后，设计了一个快速特征提取模块嵌入到主干特征提取网络中以实现高效的特征提取。此外，结合EMA注意力机制设计出一个高性能特征融合模块，嵌入到主干网络和特征融合网络之间实现模型对关键特征信息表征能力的增强。最后，通过将目标边界框转化为高斯分布，通过r‑KLDloss损失函数计算损失值，帮助模型更好地学习特征信息以提高检测精度。
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公开(公告)号：CN119919765A
公开(公告)日：2025-05-02
申请号：CN202510053010.X
申请日：2025-01-14
Applicant: 中国科学院南京地理与湖泊研究所
IPC: G06V10/80 , G06V10/75 , G06V10/766 , G06V20/13
Abstract: 本发明涉及基于双向迭代的遥感数据融合方法，通过动态时间扭曲对高时间分辨率遥感影像和高空间分辨率遥感影像进行时间序列匹配，构建基准影像对；基于高时间分辨率遥感影像的变化趋势，利用线性回归预测目标时刻的高空间分辨率遥感影像，并通过加权回归修正基准和目标时刻的高时间分辨率遥感影像；基于修正后的高时间分辨率遥感影像的变化趋势，利用线性回归反向推求基准时刻的高空间分辨率遥感影像，并与原基准时刻的高空间分辨率遥感影像进行差异对比；通过迭代修正的方式不断缩小差异直至满足收敛条件，获取融合序列。本发明通过双向迭代修正，不断优化预测影像的精度，能够在高动态环境下提供更精确的高时空分辨率影像。
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公开(公告)号：CN119516389B
公开(公告)日：2025-05-02
申请号：CN202510073859.3
申请日：2025-01-17
Applicant: 应急管理部国家自然灾害防治研究院
Abstract: 本发明涉及遥感技术领域，公开了一种林业损失价值评估方法、装置、设备及存储介质，本发明将第二时间序列影像数据集与第一拟合模型结合计算第一差值图像，能够直观且量化地展现出台风受灾后遥感图像无云区域植被相对于未受灾状态下的变化情况。进一步，以环境影响因素集和第一差值图像进行模型训练，能够挖掘出隐藏在复杂数据背后的台风灾害对森林影响的深层次关系规律。进一步，用构建的模型预测云覆盖区域归一化植被指数差值生成第二差值图像，能够完善整个台风受灾区域受灾情况的空间表征信息。最后，结合真实林业损失价值、第一差值图像和第二差值图像，可以实现对整个台风受灾区域内林业损失价值的快速评估。
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