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公开(公告)号：CN120028087A
公开(公告)日：2025-05-23
申请号：CN202510134898.X
申请日：2025-02-07
Applicant: 蚌埠学院
Abstract: 本发明涉及技术领域，具体的说是一种气体自动取样分析装置，属于气体检测技术领域，包括分析组件，分析组件包括分析仪主体，且分析仪主体的上端中间位置开设有样品孔，分析仪主体的上方固定安装有U型结构的导向条，导向条之间卡接有取样组件，且取样组件的下端螺纹连接有存样组件，在进行使用时，便于将取样组件和存样组件进行单独使用，达到对外部气体进行单独取样和存样的效果，并在取样完成后，通过分析组件对存样组件内部的气体进行分析，也可以将分析组件、取样组件和存样组件进行组合使用，进行自动分析，在使用时，取样组件通过排气管，便于将管道内残留的气体进行排出，避免残留的气体对分析结果产生影响，提高分析准确性。
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公开(公告)号：CN116863454A
公开(公告)日：2023-10-10
申请号：CN202310169984.5
申请日：2023-02-27
Applicant: 蚌埠学院
Abstract: 本发明提供一种机动车牌号的识别方法和装置，包括：获取待识别车牌图像a，作为首部识别；对首部识别的待识别车牌图像a中的车牌面积进行计算；根据车牌面积进行计算结果，若符合预设值则进行字符识别，若不符合预设值则停止字符识别，并通知管理端；根据先验信息以及待识别车牌图像a区域内字符被遮挡率与阈值的关系，确定所述字符的最终识别结果a。本发明，将遮挡的部分采用单独提取，然后计算被遮挡率。通过对比被遮挡率与阈值的关系，可以解决车牌识别过程中因车牌字符被遮挡时，所造成的识别准确度降低和识别响应延缓的问题。将车牌无遮挡的字符剃除与有遮挡的字符分开识别，不仅提高了识别的准确度和效率，也降低了识别难度。
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公开(公告)号：CN118758284A
公开(公告)日：2024-10-11
申请号：CN202410767908.9
申请日：2024-06-14
Applicant: 蚌埠学院
Abstract: 本发明公开了一种适合复杂室内环境的基于WIFI改进型仿生SLAM算法，其改进型仿生SLAM算法包括：A.通过移动机器人搭载的传感器、摄像头和WIFI信号接收装置感知周围环境，在移动机器人经历的每个场景下，分别利用摄像头、WIFI信号接收装置获取当前时刻的视觉信息模板、WIFI指纹信息模板。本发明通过使用WIFI指纹辅助改进型RatSLAM算法，提高了定位的准确度，更好地完成定位与建图，将两种定位手段优势互补、弥补劣势，从而能够辅助RatSLAM模型更好更准确地完成模板匹配，采用图像信息和WIFI指纹信息的配合机制，利用协调机制在不同的时刻调用合适的模板匹配，使得场景匹配的准确率显著增强，最终产生更为精确的移动机器人路径经历图。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117636320A
公开(公告)日：2024-03-01
申请号：CN202311610942.7
申请日：2023-11-29
Applicant: 蚌埠学院
Abstract: 本发明公开了基于智能图像处理的车牌遮挡检测系统，涉及智能交通监控技术领域，包括车速检测模块、光线检测模块、图像采集模块、图像处理模块、车牌检测模块，信号警报模块，通过获取到目标车辆的行驶速度，并将其与采集距离进行计算，得到采集间隔时间，并根据采集间隔时间对目标车辆进行图像捕捉，得到处理图像，之后将处理图像的采集间隔时间与行驶速度相乘，得到瞬时距离，同时将瞬时距离与设备信息进行结合计算，得到采集角度，并将处理图像与采集角度进行结合处理，得到识别图像，之后对识别图像的车牌区域进行检测，得到预警信号，使车辆在高速行驶的过程中也能获取到清晰图像，提高了对车牌遮挡检测时的准确率。
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公开(公告)号：CN113221864A
公开(公告)日：2021-08-06
申请号：CN202110389908.6
申请日：2021-04-12
Applicant: 蚌埠学院
Abstract: 本发明提供多区域深度特征融合的病鸡视觉识别模型构建及应用方法，该方法包括：获取笼养鸡场景下的鸡只图片，根据鸡只图片，对鸡只的整鸡、鸡头、鸡身3个区域进行标注，以及健康鸡和病鸡两个类别标注，构建病鸡识别数据集；构建2阶段病鸡识别模型，该模型包括多区域定位模型和识别模型；利用公开数据集对多区域定位模型和识别模型进行预训练，再利用病鸡识别数据集，对模型进行微调，得到最终病鸡识别模型。本发明，从数据集制作策略，模型设计，训练策略等角度，尽可能解决笼养鸡场景病鸡识别中的复杂背景、严重遮挡、和多姿态问题，大大提高了病鸡的识别率，可以在养鸡场进行应用部署。
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公开(公告)号：CN118528286A
公开(公告)日：2024-08-23
申请号：CN202410767910.6
申请日：2024-06-14
Applicant: 蚌埠学院
IPC: B25J11/00
Abstract: 本发明公开了一种环境适应性强的准确智能化导航机器人，包括架体，所述架体的顶部设置有载座，且载座的顶部设置有防护机构，所述架体的四周均活动连接有移动轮。本发明通过摄像机采集的图像信息和WIFI接收器采集的WIFI指纹信息相互配合，可把以往的固定阈值转化为区间阈值，利用图像模板匹配算法来对摄像机获取的图像信息进行图像匹配，一旦图像信息匹配不成功的情况下，会立即启动WIFI指纹信息匹配算法来对WIFI接收器采集WIFI指纹信息模板匹配，使得匹配的准确率显著增强，通过伺服电机的输出轴可带动螺纹杆、螺纹套、连接块和遮挡罩向下运动，进而对摄像机、激光雷达、惯性测量单元、超声波传感器、和WIFI接收器进行防护，确保了在不使用时的安全性。
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公开(公告)号：CN117496624A
公开(公告)日：2024-02-02
申请号：CN202311555239.0
申请日：2023-11-21
Applicant: 蚌埠学院
Abstract: 本发明公开了一种基于多算法融合的车牌识别方法及系统，采集地库入口区域停留车辆的图像数据、车辆特征数据，通过区域划分模块将该地库入口区域划分为识别区和等待区，分析所述车辆特征数据后生成车型评估指标CXPg，并基于车型评估指标CXPg针对识别区、等待区内的汽车、两轮车进行动态跟踪标记，判断识别区、等待区内的汽车、两轮车的进入情况，通过防误识别算法系统判断生成跟车评估指标GCPg，通过所述跟车评估指标GCPg确定对道闸放行单元的开闭控制以及是否启动外置跟车警告单元，使其能够将车牌识别算法与防误识别算法进行融合，避免汽车与两轮车由于混合进出导致地库入口堵塞现象的发生。
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公开(公告)号：CN119540944A
公开(公告)日：2025-02-28
申请号：CN202411608855.2
申请日：2024-11-12
Applicant: 蚌埠学院
IPC: G06V20/68 , G06V10/25 , G06V10/56 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的番茄成熟度检测系统及方法，本发明涉及果蔬检测模型技术领域。包括：基于番茄种植园的自然场景，从机器人视角采集数据，制作番茄成熟度检测数据集；在YOLO v5s模型基础上，提出了融合CA注意力机制、BiFPN颈部特征融合网络和Decoup led Head头部解耦网络的改进模型YOLOv5s BCD模型，作为本文番茄成熟度检测模型；介绍了模型训练和效果比对的实验研究，通过模型对比试验，进行模型的评价和优化的情况，基于果实着红面比例，结合果实外观特征判断番茄成熟度等级，采集所需成熟度等级的番茄，适配了边缘侧部署的轻量化和准确性，可以作为番茄采收机器人的视觉系统，实现自动化采摘提供技术支持。
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