-
公开(公告)号：CN117499869A
公开(公告)日：2024-02-02
申请号：CN202311453986.3
申请日：2023-11-03
Applicant: 电子科技大学长三角研究院(湖州)
Abstract: 本发明涉及智能工厂技术领域，且公开了一种基于加权近邻法的面向室内终端的智能工厂定位方法，包括以下工作步骤：第一步：布置工厂室内无线节点，工厂室内无线节点均匀分布在工厂室内，并且无线节点可进行信号的传输等。该一种基于加权近邻法的面向室内终端的智能工厂定位方法，本发明的工厂室内的无线节点呈现为九宫格形式分布，但不限于九宫格分布，可根据工厂室内具体厂内面积的大小进行确定，只要保证相邻两个无线节点之间的距离为等距即可，再根据纵向和横向对无线节点进行分布命名，从而实现智能工厂可根据实际的使用需求进行调节信号节点的数量以及位置等，从而提高本发明的创造性。
-
公开(公告)号：CN115880767A
公开(公告)日：2023-03-31
申请号：CN202211237881.X
申请日：2022-10-11
Applicant: 电子科技大学长三角研究院(湖州)
IPC: G06V40/20 , G06V20/40 , G06V10/40 , G06V10/82 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/045 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于类脑记忆网络的目标运动跟踪方法，属于目标跟踪技术领域。技术方案要点为：在主干特征提取网络VGG16输出特征分支之后，构建了类脑长期记忆网络。类脑长期记忆网络由长短期记忆网络和注意力驱动模块构成，首先构建长期记忆机制，从时间和空间两个维度上探索目标外观变化，有效的维持目标信息。同时，利用注意力驱动模块加强记忆中目标相关的信息，减少跟踪器对场景信息的依赖，得到类脑长期记忆模型，提高响应图的可靠性，实现精准的目标定位，然后通过设计的阈值评估当前跟踪结果的准确性，保证记忆更新的稳定性，提高模型对目标变化的鲁棒性，从而提升跟踪算法对目标形变等挑战的适应能力。
-
公开(公告)号：CN117662918A
公开(公告)日：2024-03-08
申请号：CN202311657224.5
申请日：2023-12-05
Applicant: 电子科技大学长三角研究院(湖州)
Abstract: 本发明公开了一种基于人工智能系统的人机交互终端，涉及到人机交互终端技术领域，包括终端设备本体，所述终端设备本体的后侧分别设置有第一固定架和第二固定架，所述第一固定架和第二固定架上均固定连接有一对紧固块，一对所述紧固块贴合在所述终端设备本体的四角位置，所述第一固定架与第二固定架的后侧固定连接有一对轴杆座，一对所述轴杆座上滑动连接有滑杆，所述滑杆的两端固定连接有挡片，所述滑杆上套设有套筒。本发明结构合理，通过对调节头进行转动，然后使卡块脱离齿盘，从而便于对调节盘进行转动，使得齿条对第一固定架与第二固定架分开，对终端设备本体进行拿取，方便人员对终端设备本体整体进行拿取出来进行操作。
-
公开(公告)号：CN117641088A
公开(公告)日：2024-03-01
申请号：CN202311661249.2
申请日：2023-12-06
Applicant: 电子科技大学长三角研究院(湖州)
Abstract: 本发明涉及一种基于人工智能的视频目标识别装置，包括摄像头本体以及设置在摄像头本体外部的防护盒，所述防护盒的内壁分别转动连接有多个转动辊，多个所述转动辊的表面设置有同一个呈透明状的活动膜，所述摄像头本体位于活动膜形成的闭环区域内，所述活动膜可移动以替换位于摄像头本体镜头前的影响视线的活动膜。本发明中，通过电机的输出端带动其中一个转动辊转动，进而在另外的转动辊的配合使得活动膜运动，进而能够将位于摄像头本体镜头前的活动膜移动至防护盒内部，并将干净的活动膜移动至摄像头本体的镜头前，以确保视频的清晰度，相较于现有技术，无需毛刷或吹气对镜头清理，且对于附着的灰尘和雨滴均有效果。
-
公开(公告)号：CN117593544A
公开(公告)日：2024-02-23
申请号：CN202311637844.2
申请日：2023-12-02
Applicant: 电子科技大学长三角研究院(湖州)
IPC: G06V10/62 , G06V10/26 , G06V10/44 , G06V10/74 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06V20/40 , G06T7/00 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 一种基于掩膜记忆传播的电力设备巡检分割跟踪方法。首先，构造一个基于掩膜传播的注意力模块。通过学习每帧之间的内在相关性从而挖掘历史帧的掩膜信息。通过检索存储特征和历史帧掩膜的内存库，生成目标注意图来突出框架特征上的目标区域，从而抑制背景杂波的不利影响。其次，设计了注意力细化通路来进一步细化掩膜生成过程中的分割轮廓。引入轻量级注意机制计算底层特征的权值，更多地关注对边缘细节敏感的底层特征，从而获得分割结果。最后，提出了一种掩膜融合机制来提高掩膜的精度。本发明通过掩膜感知和质量评估融合获得比框表示更精确的目标表示，提升了目标的定位精度。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117527659A
公开(公告)日：2024-02-06
申请号：CN202311461733.0
申请日：2023-11-03
Applicant: 电子科技大学长三角研究院(湖州)
Abstract: 本发明涉及计算机物联网技术领域，且公开了一种基于分布式的物联网自动测试系统，包括监控总模块，监控总模块包括分支模块端口、数据库对比模块与安全验证模块，端口验证接入模块包括人脸识别数据模块、IC卡接入模块、工号数据对比模块与指纹识别，端口验证接入模块与数据库对比模块相互连通；在测试之前通过端口验证接入模块中至少有三组模块与数据库对比模块中数据相同，且三组模块中必须含有人脸识别数据模块，本发明中，通过人脸识别数据模块中“脸部五官特征扫描模块”与“牙齿特征扫描模块”两组特殊校对，避免有资格测试权限人员脸部受伤导致对测试人员验证失败的情况发生。
-
公开(公告)号：CN117494199A
公开(公告)日：2024-02-02
申请号：CN202311456450.7
申请日：2023-11-03
Applicant: 电子科技大学长三角研究院(湖州)
Abstract: 本发明涉及数据安全领域技术领域，且公开了一种保护应用业务数据库数据安全技术，包括业务数据库数据安全系统，业务数据库数据安全系统包括安全驱动模块、数据源管理模块、虚拟数据库模块和数据库服务模块，安全驱动模块采用私有加密的通信协议，数据源管理模块包括管理业务数据库信息、维护数据库连接和获取数据库元数据信息。该一种保护应用业务数据库数据安全技术，本发明的业务数据库数据安全系统包括安全驱动模块、数据源管理模块、虚拟数据库模块和数据库服务模块，并且本发明的业务数据库数据安全系统技术采用应用SQL代理的方式，则实现了可以有效放在业务数据库前进行后续的数据防护，提高对业务数据库的防护效率。
-
公开(公告)号：CN117490601A
公开(公告)日：2024-02-02
申请号：CN202311453970.2
申请日：2023-11-03
Applicant: 电子科技大学长三角研究院(湖州)
Abstract: 本发明涉及轮廓检测方法技术领域，且公开了基于3D成型的智能工厂自动化加工中零件轮廓检测方法，第一步：获取转台空置时的状态，通过3D扫描仪获取转台空置时第一状态的第一数据帧，此时3D扫描仪的状态是固定的，根据获取到的第一数据帧识别出转台的空置区域空间。该基于3D成型的智能工厂自动化加工中零件轮廓检测方法，本发明的通过测量零件第一初始三维模型和第二初始三维模型，将第一初始三维模型和第二初始三维模型进行分析对比，当两者出现一致模型部分时，可确定为零件的实际模型，本发明实现了对零件轮廓的3D成型，并且通过两种3D成型方式来确定最终的零件模型，从而可提高本发明零件轮廓检测的效率和准确性。
-
公开(公告)号：CN117237416A
公开(公告)日：2023-12-15
申请号：CN202311359381.8
申请日：2023-10-18
Applicant: 电子科技大学长三角研究院(湖州)
IPC: G06T7/246 , G06V10/74 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明属于目标跟踪技术领域，公开了一种基于信用分配网络的单目标跟踪方法及系统，用于改善因低质量的跟踪结果导致记忆样本被污染的问题。本发明首先设计了一个利用引导聚焦损失函数在线更新的信用分配网络，其通过学习目标对象的特征为跟踪结果生成信用评分，确保更新可靠的样本以存储在记忆池中；然后，为了更好地适应跟踪过程中的目标外观变化，我们提出了一种新的记忆选择策略来收集跟踪过程中高质量的跟踪结果作为记忆样本，进一步增强了记忆池的可靠性和适应性。本发明利用引导聚焦损失函数在线更新信用分配网络，使其更好的区分目标和背景信息，从而为记忆池选择更可靠的记忆样本，提升跟踪结果的鲁棒性。
-
公开(公告)号：CN115908480A
公开(公告)日：2023-04-04
申请号：CN202211238582.8
申请日：2022-10-11
Applicant: 电子科技大学长三角研究院(湖州)
Abstract: 本发明公开了一种基于收缩增强损失函数的多视图置信度感知跟踪方法，属于目标跟踪技术领域，用于解决传统孪生跟踪算法很少考虑模板中相似目标背景难以区分，导致的跟踪结果不准确问题。本发明首先设计了一个收缩增强损失函数，通过在回归学习训练时收缩简单背景负样本的影响，增大困难背景负样本的贡献，平衡训练样本，最终挑选对目标更敏感的通道特征；同时，为进一步增强置信度图可靠性，构造了一种多视图置信度感知方法。本发明通过多视图置信度指南将模板、前景和背景的响应图进行整合，突出目标特征，抑制背景干扰，从而获得更具判别力的目标响应图，提升跟踪结果的鲁棒性。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
30
records
(took 0.039 seconds)
