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公开(公告)号:CN219303183U
公开(公告)日:2023-07-04
申请号:CN202320246251.2
申请日:2023-02-10
Applicant: 深圳市邦康工业机器人科技有限公司
Inventor: 黄辉
IPC: G09B9/04 , G06F3/01 , G06V20/64 , G06V20/70 , G06V10/26 , G06V10/82 , B25J9/00 , G09B9/08 , G09B9/12 , G09B9/05 , G09B9/052 , G09B9/30 , G02B27/01
Abstract: 本实用新型公开了一种基于混合现实的多自由度驾驶模拟器,包括控制终端、多自由度机械臂、座椅平台及混合现实眼镜;座椅平台内设置有实物操作部件;控制终端获取操作者对所述操作部件的操作,并控制座椅平台进行加速、匀速、减速、拐弯的模拟;混合现实眼镜实时获取座椅平台内的实物视景,并跟踪获取操作者观察时的位置姿态信息;控制终端还生成虚拟视景,并将实物视景及虚拟视景进行融合后得到融合视景并发送至混合现实眼镜进行显示,同时,控制终端根据操作者观察时的位置姿态信息,在混合现实眼镜中同步更新渲染与该位置姿态相匹配的融合视景。本实用新型提高了模拟驾驶的真实体感效果,又相对于全实物模拟降低成本。
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公开(公告)号:CN221079335U
公开(公告)日:2024-06-04
申请号:CN202321866688.2
申请日:2023-07-17
Applicant: 中建铁路投资建设集团有限公司 , 中建研智能技术(北京)有限公司 , 中建工程产业技术研究院有限公司
IPC: G06V20/10 , G06V20/17 , G06V10/26 , G06V20/70 , G06V10/54 , G06V10/58 , G06V10/764 , G06V10/10 , G06V10/94 , G06T7/62 , H04L67/12 , B64U20/87 , B64U101/30
Abstract: 一种基于无人机的线性工程植被变化监测装置,包括:无人机飞行控制模块,无人机载可见光图像采集模块和高光谱图像采集模块,以及图像处理和植被变化预警模块,该系统通过控制无人机在线性工程沿线的一定区域内飞行,实时获取可见光图像和高光谱图像,并通过对这两种图像的处理,对植被变化进行判断和风险预警。该装置利用无人机搭载先进光学传感器,大大减少人力劳动,时空分辨率也较卫星遥感数据大为提高,能够及时掌握线性工程沿线植被变化范围,实现科学的植被管理,及时发现和制止施工过程中的过度破坏森林植被行为。
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公开(公告)号:CN222415784U
公开(公告)日:2025-01-28
申请号:CN202421053428.8
申请日:2024-05-15
Applicant: 东揽(南京)智能科技有限公司
IPC: F16F15/067 , F16M11/04 , F16M13/02 , G10K11/162 , G08G1/01 , G06V20/70 , G06F40/30
Abstract: 本实用新型公开了一种适用于交通检测的智盒,包括:安装板、边缘算力智盒主体和至少一组一级减震单元,一级减震单元包括第一安装架、至少两个导向杆和连接臂,每个导向杆上均套设有第一弹簧,第一安装架上装配有二级减震单元,二级减震单元包括顶杆、第二弹簧和卡接盘,第一安装架上通过第二安装架设置有卡接单元,安装板上装配有解锁件,第二弹簧的弹力小于第一弹簧的弹力,在安装板向下滑动的速度归零时,第一弹簧存储的势能会推动安装板向上滑动,连接臂在与第一安装架接触之前会与顶杆接触,连接臂会推动顶杆向上滑动,通过第二弹簧来减缓连接臂向上移动的速度,从而减轻连接臂与第一安装架碰撞时的速度。
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公开(公告)号:CN216132955U
公开(公告)日:2022-03-25
申请号:CN202121859534.1
申请日:2021-08-10
Applicant: 杭州坤时自动化系统有限公司
Inventor: 朱淑勇
Abstract: 本实用新型属于皮带故障检测技术领域,尤其涉及一种便于皮带输送的基于图像识别的皮带故障检测装置,包括机架、电机、输送带和识别机构,识别机构底部设置有传动机构,传动机构右侧固定安装有检测机构,输送带上表面贴有标识牌,传动机构左侧设置有气缸。该便于皮带输送的基于图像识别的皮带故障检测装置,在输送带转动的过程中,标识牌会不断的经过识别机构前侧,摄像头拍摄下每次经过的图像,传递给图像处理器进行识别分析,计算出标识牌每次经过的时间差,将计算出的结果转换为电信号通过信号传输器传递给检测仪,经过处理分析,计算出输送带转动一周的时间,进而计算出电机的转速,判断出输送带是否有断裂,或电机的输出转矩不够。
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公开(公告)号:CN220795904U
公开(公告)日:2024-04-16
申请号:CN202322273814.X
申请日:2023-08-23
Applicant: 北京首都国际机场股份有限公司
Abstract: 本实用新型提供了一种辅助判图前端代理的通信模块,通信模块包括人工标注计算机、第一显示器、智能分析计算机和键盘信号转发器。人工标注计算机用于供判图人员对安检图像进行风险物标注;第一显示器与人工标注计算机的显卡通讯连接,以显示判图人员对安检图像的标注信息;智能分析计算机利用判图模型对安检图像进行风险物标注;键盘信号转发器具有第一接口和第二接口,第一接口与智能分析计算机通讯连接,当智能分析计算机对安检图像的标注有高危物品时,智能分析计算机通过第一接口将对该安检图像的标注信息发送至键盘信号转发器,第二接口与人工标注计算机通讯连接,键盘信号转发器通过第二接口将对该安检图像的标注信息发送至人工标注计算机。
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公开(公告)号:CN216083862U
公开(公告)日:2022-03-18
申请号:CN202121882787.0
申请日:2021-08-12
Applicant: 山东光明园迪儿童家具科技有限公司
Abstract: 本实用新型属于学习桌技术领域,具体为一种带坐姿检测功能的书夹。包括书夹本体,所述书夹本体的前端设置有检测显示模块,所述书夹本体内设置有控制主板,所述书夹本体上设置有坐姿检测模块,其中,所述检测显示模块通过与控制主板连接实现显示坐姿图文信息,所述坐姿检测模块通过与控制主板连接实现语音控制、测距检测和图像检测。本实用新型实现了“由计算机全程控制、提示儿童自觉自主完成坐姿测试过程”。同时,本实用新型全部测试控制过程均在儿童不知不觉下完成,测试结果准确,使用控制极其方便,不会受到环境的影响。不作为测试工具时,还可以书夹功能使用。
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公开(公告)号:CN119919964A
公开(公告)日:2025-05-02
申请号:CN202411936623.X
申请日:2024-12-26
Applicant: 东南大学
IPC: G06V40/10 , G06V20/70 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/0895 , G06N3/09 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种在少样本情形下利用深度学习进行二维人体姿态估计的有效方法,该方法包含如下步骤:(1)对于有标注样本,采用通用的监督学习方式训练姿态估计模型;(2)对于无标注样本,采用“一致性训练”或“多教师”方法得到其伪标签,并利用额外的不确定度分支分别估计伪标签的先验和后验不确定度信息;(3)在无标注样本的训练损失项中引入不确定度估计结果:将先验不确定度作为损失项整体权重引入,将后验不确定度作为损失平衡因子引,完成无标注样本部分的训练;(4)对于采用“多教师”方法训练的模型,将伪标签的不确定度估计结果引入融合过程,实现更高质量的伪标签融合。本发明提出的方法能够在引入尽可能少的模型参数量的情况下,有效提取无标签样本中的不确定度信息,引导模型更好地进行从无标签样本的伪标签中进行学习,在少量标注样本的情形下实现高质量的二维人体姿态估计性能。
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公开(公告)号:CN119919943A
公开(公告)日:2025-05-02
申请号:CN202510409141.7
申请日:2025-04-02
Applicant: 贵州电网有限责任公司
IPC: G06V30/14 , G06V30/148 , G06V30/146 , G06V30/19 , G06V20/70 , G06F16/51
Abstract: 本发明涉及电表通讯卡号识别技术领域,特别是一种电表通讯卡号识别与垂直提取方法及系统,其包括根据第一检测框坐标裁剪待识别的目标图片;采用光学字符识别技术对裁剪后的图片进行字符识别,以及定位第二检测框;对第二检测框进行排序,并根据排序结果提取对应的卡号识别内容。本发明的有益效果为通过将目标检测技术与光学字符识别(OCR)任务相结合,有效降低了背景噪声的干扰,从而显著提高了卡号定位的成功率。同时,针对电表通讯卡号分段垂直分布的特点,设计了一种字符提取方法,通过设置不变特征与基准检测框,筛选并定位卡号内容,有效解决了分段垂直分布且同时伴有字符干扰情况下的关键信息提取与重组问题。
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公开(公告)号:CN119919941A
公开(公告)日:2025-05-02
申请号:CN202411995094.0
申请日:2024-12-31
Applicant: 中国科学院西安光学精密机械研究所
Abstract: 本发明提供了一种基于显微光谱特征合成图像的癌变区域识别模型的建模方法,用于解决现有基于显微光谱技术的癌变区域识别模型由于缺乏空间信息,很难进行准确定位和分割精度的进一步提升的技术问题。本发明提供的基于显微光谱特征合成图像的癌变区域识别模型的建模方法,不局限于光谱维度差异,而是更关注癌变图谱迁移特征的学习,采用信息含量占比较大的前五个主成分每三个为一组进行合成获得显微光谱特征合成图像,利用更多相关数据信息和已有高效模型的特点,构建了数字病理与显微光谱之间的图谱迁移模型,为多来源数据之间搭建强有力桥梁,实现了光谱维与图像维迁移特征的有效融合,可以更好的提取癌变组织全面丰富的细节特征。
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公开(公告)号:CN119919418A
公开(公告)日:2025-05-02
申请号:CN202510412517.X
申请日:2025-04-03
Applicant: 水利部珠江水利委员会技术咨询(广州)有限公司 , 梧州市水利局
IPC: G06T7/00 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06V10/44 , G06V10/764 , G06V20/70
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习图像处理的堤防表面缺陷检测方法,包括:获取堤防表面的堤防表面缺陷图像数据和堤防表面的实时监控视频图像数据;对所述堤防表面缺陷图像数据中的缺陷位置、缺陷类别、缺陷危害等级进行标注,得到标注后的图像数据;对标注后的图像数据进行预处理,得到训练数据集;根据所述训练数据集训练预设的深度学习多任务融合网络,得到堤防表面缺陷检测模型,对所述实时监控视频图像数据进行预处理并将预处理后的实时监控视频图像数据输入到所述堤防表面缺陷检测模型中,输出堤防表面缺陷检测结果。本发明提高了堤防表面缺陷检测效率和准确率。
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