-
公开(公告)号：CN113256623B
公开(公告)日：2021-10-26
申请号：CN202110723382.0
申请日：2021-06-29
Applicant: 南昌工程学院
Abstract: 本发明公开了一种基于改进MASK RCNN的FPC缺陷检测方法，步骤如下：S1.ROI处理和图像裁剪，采集目标检测图像，对FPC原始图像数据预处理，裁剪成适合网络输入的小图像；S2.对预处理后的图像进行数据增强处理，扩大模型训练的数据集；S3.人工标注；S4.确定特征图block横向堆叠次数N，针对FPC缺陷检测的种类和数量，确定特征图block横向堆叠次数N；S5.模型训练，将标注好的图像数据集送进改进MAKS RCNN网络模型进行训练；S6.对训练好的FPC缺陷检测模型进行性能评估；S7.参数优化微调，结合S6的评估结果，对模型进行进一步的优化。本发明实现了FPC缺陷的自动检测，且通过掩膜分割图像缺陷可得到缺陷大小，方便工作人员复判，大幅度降低了企业检测成本。
-
公开(公告)号：CN112288779A
公开(公告)日：2021-01-29
申请号：CN202011211229.1
申请日：2020-11-03
Applicant: 南昌工程学院
IPC: G06T7/246
Abstract: 本发明涉及目标跟踪识别技术领域，具体涉及一种目标跟踪方法，包括如下步骤：S1、获取包含所述目标的N帧历史图像，获取所述目标的所有特征参数，构建特征参数集；S2、基于所述特征参数集构建用于实现目标检测跟踪的Dssd_inception_V3_coco模型；S3、基于Dssd_inception_V3 coco模型实现待检测帧图像的实时检测，根据检测结果实现目标的跟踪。本发明基于目标特征参数、携带配饰后的特征参数、携带妆容后的特征参数、以及携带表情后的特征参数构建Dssd_inception_V3 coco模型，在可以实现了目标快速识别的同时，可以尽可能的避免识别跟踪盲区。
-
公开(公告)号：CN112051377A
公开(公告)日：2020-12-08
申请号：CN202011047643.3
申请日：2020-09-29
Applicant: 南昌工程学院
Abstract: 本发明公开了一种适应天气变化的水环境监测频率自调整系统及方法，该系统包括多个水环境监测终端以及水环境监测云平台管理装置，水环境监测终端包括微处理器以及与微处理器电性连接的太阳能电池模块、数据存储模块、GPS模块、备用电源模块、GPRS模块、LORA模块、水质监测装置，水环境监测终端通过GPRS模块与水环境监测云平台管理装置通信连接；水环境监测云平台管理装置包括监控处理器、天气预报发布平台。本发明提供的适应天气变化的水环境监测频率自调整系统及方法，可以预测获取到的太阳能能量值，并依据此能量值及自身剩余能量自适应调整系统监测频率，从而达到对系统能量的合理使用，实现对水环境持续性监测。
-
公开(公告)号：CN111307812A
公开(公告)日：2020-06-19
申请号：CN201910165079.6
申请日：2019-03-05
Applicant: 南昌工程学院
IPC: G01N21/88
Abstract: 本发明公开了基于机器视觉的焊点外观检测方法，属于焊点外观检测技术领域，基于机器视觉的焊点外观检测方法，包括以下步骤，首先将待检测工件固定在传送带上，技术人员调节工件和相机的位置，使高清照相机靠近工件焊点，然后高清照相机对工件进行多次曝光得到多张焊点处的高清图像并传输至计算机中，然后对图像进行处理，图像分析模块再将处理后的图像与模板图像进行对比分析，当工件图像与模板差异度较大时，图像分析模块发送给报警模块，同时图像分析模块将分析结果发送给技术人员，可以实现便于对工件的焊点图像进行采集，通过将不同尺寸的焊点图像与对应的模板进行对比分析，可以得到精确的焊点外观分析结果。
-
公开(公告)号：CN111239085A
公开(公告)日：2020-06-05
申请号：CN201910168809.8
申请日：2019-03-06
Applicant: 南昌工程学院
Abstract: 本发明公开了基于深度学习的显微视觉伺服控制方法，属于显微伺服控制领域，基于深度学习的显微视觉伺服控制方法，可以通过在显微操作之前进行模拟操控，可以同时模拟操作轨迹以及细胞反应，通过模拟操控可以在进行显微操作之前预设可能会出现的问题，并分析出最优的操作轨迹和数据，在这过程中相较于现有技术，可以存在一个模拟操控修正的过程，从而有效提高了后续显微操作的成功率，然后将该操作轨迹和数据转化成伺服控制机器人的实际操作数据，从而完成显微操作，在这个过程中，避开了人为操作，从而有效降低了由于人为因素造成的不确定的误差，从而极大地提高了显微操作的成功率，从而无形中降低了对显微操作的成本投入。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111230858A
公开(公告)日：2020-06-05
申请号：CN201910169395.0
申请日：2019-03-06
Applicant: 南昌工程学院
IPC: B25J9/16
Abstract: 本发明公开了基于增强学习的视觉机器人运动控制方法，属于机器人控制技术领域，基于增强学习的视觉机器人运动控制方法，包括：主成像数据采集，分路子信息采集，范围空间模型建立，制定移动轨迹策略，分路信息周期传输，运动路径实时校正，根据步骤五分路子探头采集到的路径变动信息，对建立的范围空间模型进行补充，并实时更正移动轨迹信息，可以实现通过增强学习算法和外置的机器视觉探头，对机器人的视域范围进行补充，及时调整运动轨迹，降低运动轨迹偏差量，提高机器人的运动轨迹运行正确率，同时对机器人外部变化进行自检，减少因外部环境造成的腐蚀对机器人运动控制的影响。在视域共享，触摸补充视觉。
-
公开(公告)号：CN109345476A
公开(公告)日：2019-02-15
申请号：CN201811094851.1
申请日：2018-09-19
Applicant: 南昌工程学院
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明公开了一种基于深度残差网络的高光谱图像超分辨率重建方法。本发明方法利用预先训练的深度残差网络进行高光谱图像的超分辨率重建；所述深度残差网络包含2M个相同的残差块，每个残差块包含至少2个卷积层，各残差块的超参数一致，并实现权值共享，M为大于1的整数；在所述深度残差网络的前向传播过程中分别以每2j个残差块为一组进行分组，并为每一组残差块引入一个跳跃连接，j＝1,2,…,M。本发明还公开了一种基于深度残差网络的高光谱图像超分辨率重建装置。本发明可以有效地缓解高光谱图像训练样本少、单个样本数据量大、难以训练等问题，并且在一定程度上克服了硬件制造技术与成像环境对高光谱图像分辨率的限制。
-
公开(公告)号：CN108492252A
公开(公告)日：2018-09-04
申请号：CN201810229088.2
申请日：2018-03-20
Applicant: 南昌工程学院
IPC: G06T3/40
Abstract: 本发明公开了一种基于二次重建的人脸图像超分辨率重建方法。本发明方法在基于学习的图像超分辨率重构方法基础上，对其重建结果进行二次重建，基于局部相似的原理，通过对邻域内相似图像块所组成矩阵进行SVD分解的方式进行二次重构，可有效消除高分辨率重建人脸图像的块效应问题，提高人脸图像超分辨率重建效果。本发明进一步对第一次超分辨率图像重建的方法进行了改进，在字典学习过程中获取高低分辨率转换矩阵，并利用高低分辨率转换矩阵来对高分辨率图像的稀疏表示系数进行优化，从而有效解决高低分辨率图像流形不一致的问题，进一步提高了方法的实用性和重建效果。相比现有技术，本发明具有更好的图像重建效果。
-
公开(公告)号：CN107680094A
公开(公告)日：2018-02-09
申请号：CN201710963299.4
申请日：2017-10-17
Applicant: 南昌工程学院
CPC classification number: G06T7/0002 , G06F17/30247 , G06T5/002 , G06T2207/10032 , G06T2207/30181
Abstract: 本发明公开了一种水环境遥感数据处理方法及装置。该方法包括：通过遥感器获取水环境监测区域的两期水环境遥感图像数据；对异常像素进行平滑滤波；对去除异常像素的水环境遥感图像数据进行校正；将每个类型的水环境遥感图像数据均分为多个水环境遥感图像数据区域块；对每个水环境遥感图像数据区域块进行颜色和纹理的图像特征信息提取；对两期数据中编号对应的图像特征信息分别进行均值处理；建立存储数据库的超链接索引。本发明通过将两期水环境遥感图像数据相结合用于进行水环境遥感监测数据处理，同时，对异常像素进行平滑滤波和对去除异常像素的水环境遥感图像数据进行校正，提高了监测数据结果的精确度，保证了水环境后期的可靠分析。
-
公开(公告)号：CN107509231A
公开(公告)日：2017-12-22
申请号：CN201710858399.0
申请日：2017-09-21
Applicant: 南昌工程学院
CPC classification number: H04W40/08 , H04Q2209/886 , H04W40/248 , H04W84/18
Abstract: 本发明公开一种能量获取型无线传感网络最大化监测频率方法，包括以下步骤：设立虚拟源节点，并建立虚拟源节点与被监测目标节点的连接关系，根据指数加权移动平均预测监测节点获取的能量，设定基于能量获取的监测网络节点间链路权重；监测网络拓扑分解，采用节点分裂操作进行拓扑分解，建立分解后的监测网络；根据分解后的监测网络，依次计算虚拟源节点到接收节点的最大能量流路径并对每条路径进行反向操作，减去路径上节点的监测所需能量值；更新监测网络链路权重；重复以上计算直至不存在最大能量流为止；统计最大能量路径数即为目标监测频率。本发明提高了网络监测频率和能量利用率性能，不仅实现监测频率的最大化，而且有效提高监测网络的吞吐量。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
90
records
(took 0.027 seconds)
