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公开(公告)号：CN109003029A
公开(公告)日：2018-12-14
申请号：CN201810799888.8
申请日：2018-07-20
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明涉及一种基于深度学习的智能仓库巡检方法及系统，利用智能小车进行仓库巡检，利用多线程技术采集图像数据，将采集的数据通过http协议发送到服务器；服务器通过多线程和共享内存进行实时接收图像数据；将接收到的图像通过基于深度学习的SSD目标检测算法对标有化学用品信息的二维码进行识别；并计算得到二维码中心偏离图片中心的角度，将角度信息传输给智能小车；小车得到此角度数据之后，调整轮子的转向，不断向二维码靠近，通过连续的读每一帧并修正，使小车能够不断的靠近二维码，并读取二维码的内容信息，将二维码的内容信息发送到数据库；数据库根据接收到的数据，归纳出仓库中危险化学品的种类和数量。本发明利用图像方式对仓库进行管理，相比于RFID技术成本较低。
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公开(公告)号：CN107967477A
公开(公告)日：2018-04-27
申请号：CN201711314157.1
申请日：2017-12-12
Applicant: 福州大学
CPC classification number: G06K9/4671 , G06K9/6211
Abstract: 本发明公开了一种改进的SIFT特征联合匹配方法，包括：利用SIFT算法分别检测出图像对的关键点；以关键点为中心，以关键点对应尺度图像上的尺度为单位，提取16×16的正方形区域；在区域内基于4×4的划分方式提取灰度向量作为灰度描述子；在区域内基于半径为8的圆形窗口提取梯度向量作为梯度描述子；利用灰度描述子进行粗匹配，待匹配图像上每个关键点在参考图像上寻找K个最近邻关键点保存下来；利用梯度描述子进行精匹配，计算K个关键点中最近邻点与次近邻点，通过阈值T判断误匹配点，找出正确的匹配点对。本发明在匹配性能上正确率与SIFT算法相当，而在构建描述子与图像匹配的运算速度上是SIFT算法的1.5~2倍。
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公开(公告)号：CN109146861B
公开(公告)日：2021-09-28
申请号：CN201810880470.X
申请日：2018-08-04
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明涉及一种改进的ORB特征匹配方法，包括以下步骤：步骤S1:采用改进的FAST14‑24方法进行角点的初步提取,得到角点；步骤S2:根据得到的角点，采用Shi‑Tomasi角点检测算法进行特征点优选，得到特征点；步骤S3:利用灰度质心法对特征点集进行处理确定特征点的方向；步骤S4:根据特征点集，采用类视网膜描述符提取算法，得到特征描述符；步骤S5:根据得到的特征描述符，采用学习的方法来提取低相关性的采样点对的位置，得到优化的特征描述符。步骤S6:使用汉明距离进行特征匹配。本发明得到的优化的特征描述符相比现有的rBRIEF描述符，具有更好的鲁棒性和更高的精度。
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公开(公告)号：CN107134028A
公开(公告)日：2017-09-05
申请号：CN201710277084.7
申请日：2017-04-25
Applicant: 福州大学
IPC: G07C9/00
Abstract: 本发明涉及一种基于手机短消息控制的动态智能门禁系统，包括STM32控制器、键盘输入模块、RC522射频采集模块、温度采集模块、LCD显示模块、GSM短信模块、继电器模块。用户可以通过手机短信的形式向系统发送不同指令，实现短信开锁、验证码开锁、时效码开锁、按键休眠/解除休眠、读卡器休眠/解除休眠功能，增加了门禁开锁形式的多样化，更进一步满足用户在不同环境不同场合的不同需求。
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公开(公告)号：CN108711251B
公开(公告)日：2023-09-22
申请号：CN201810835637.0
申请日：2018-07-26
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明涉及一种基于NB‑IoT的智能烟雾报警系统及其实现方法。包括烟感报警终端、NB‑IoT基站和核心网、物联网平台、客户端；所述烟感报警终端包括STM32L431单片机模块及与该STM32L431单片机模块连接的电源模块、用于实现系统与NB‑IoT进行通信的BC95无线通信模块、用于实现烟雾浓度的采集的MQ‑2烟雾报警模块和用于实现报警阈值调节的按键模块；MQ‑2烟雾报警模块采集的烟感信号，通过BC95无线通信模块上传至物联网平台，物联网平台判断烟雾浓度超过烟雾浓度阈值时在手机APP端会产生报警信号，同时下发报警命令；所述客户端用于实现系统中用户登录、消息推送、设备添加、设置设备信息以及发送下行命令功能。本发明可以准确判断发生火情的时间；相比于传统的火灾报警系统，时效性更高，传输更加及时，稳定。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108537732B
公开(公告)日：2021-11-02
申请号：CN201810316664.7
申请日：2018-04-10
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明公开了一种基于PCA‑SIFT的快速图像拼接方法，包括：在空间极值点检测阶段引入改进的非极大值抑制法对初始特征点进行优选，得到分布更加均匀的特征点集；在构建描述符阶段基于圆形领域提取64维SIFT描述符，并使用主成分分析(PCA)法对描述符进一步降维，减少描述符的数据复杂度；在特征匹配阶段引入基于K‑D树的BBF搜索策略，采用随机抽样一致性(RANSAC)算法剔除误匹配点，从而提高了匹配速度与匹配精度。在图像拼接实验中表明，本发明的正确匹配率优于SIFT算法，拼接速度是传统SIFT算法的1.6~2.2倍。
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公开(公告)号：CN107967477B
公开(公告)日：2021-06-01
申请号：CN201711314157.1
申请日：2017-12-12
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明公开了一种改进的SIFT特征联合匹配方法，包括：利用SIFT算法分别检测出图像对的关键点；以关键点为中心，以关键点对应尺度图像上的尺度为单位，提取16×16的正方形区域；在区域内基于4×4的划分方式提取灰度向量作为灰度描述子；在区域内基于半径为8的圆形窗口提取梯度向量作为梯度描述子；利用灰度描述子进行粗匹配，待匹配图像上每个关键点在参考图像上寻找K个最近邻关键点保存下来；利用梯度描述子进行精匹配，计算K个关键点中最近邻点与次近邻点，通过阈值T判断误匹配点，找出正确的匹配点对。本发明在匹配性能上正确率与SIFT算法相当，而在构建描述子与图像匹配的运算速度上是SIFT算法的1.5~2倍。
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公开(公告)号：CN108711251A
公开(公告)日：2018-10-26
申请号：CN201810835637.0
申请日：2018-07-26
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明涉及一种基于NB‑IoT的智能烟雾报警系统及其实现方法。包括烟感报警终端、NB‑IoT基站和核心网、物联网平台、客户端；所述烟感报警终端包括STM32L431单片机模块及与该STM32L431单片机模块连接的电源模块、用于实现系统与NB‑IoT进行通信的BC95无线通信模块、用于实现烟雾浓度的采集的MQ‑2烟雾报警模块和用于实现报警阈值调节的按键模块；MQ‑2烟雾报警模块采集的烟感信号，通过BC95无线通信模块上传至物联网平台，物联网平台判断烟雾浓度超过烟雾浓度阈值时在手机APP端会产生报警信号，同时下发报警命令；所述客户端用于实现系统中用户登录、消息推送、设备添加、设置设备信息以及发送下行命令功能。本发明可以准确判断发生火情的时间；相比于传统的火灾报警系统，时效性更高，传输更加及时，稳定。
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公开(公告)号：CN108537732A
公开(公告)日：2018-09-14
申请号：CN201810316664.7
申请日：2018-04-10
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明公开了一种基于PCA-SIFT的快速图像拼接方法，包括：在空间极值点检测阶段引入改进的非极大值抑制法对初始特征点进行优选，得到分布更加均匀的特征点集；在构建描述符阶段基于圆形领域提取64维SIFT描述符，并使用主成分分析(PCA)法对描述符进一步降维，减少描述符的数据复杂度；在特征匹配阶段引入基于K-D树的BBF搜索策略，采用随机抽样一致性(RANSAC)算法剔除误匹配点，从而提高了匹配速度与匹配精度。在图像拼接实验中表明，本发明的正确匹配率优于SIFT算法，拼接速度是传统SIFT算法的1.6~2.2倍。
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公开(公告)号：CN109146861A
公开(公告)日：2019-01-04
申请号：CN201810880470.X
申请日：2018-08-04
Applicant: 福州大学
CPC classification number: G06T7/0002 , G06K9/4604 , G06K9/4671 , G06T7/30 , G06T7/66 , G06T2207/10004 , G06T2207/20164
Abstract: 本发明涉及一种改进的ORB特征匹配方法，包括以下步骤：步骤S1:采用改进的FAST14‑24方法进行角点的初步提取,得到角点；步骤S2:根据得到的角点，采用Shi‑Tomasi角点检测算法进行特征点优选，得到特征点；步骤S3:利用灰度质心法对特征点集进行处理确定特征点的方向；步骤S4:根据特征点集，采用类视网膜描述符提取算法，得到特征描述符；步骤S5:根据得到的特征描述符，采用学习的方法来提取低相关性的采样点对的位置，得到优化的特征描述符。步骤S6:使用汉明距离进行特征匹配。本发明得到的优化的特征描述符相比现有的rBRIEF描述符，具有更好的鲁棒性和更高的精度。
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