-
公开(公告)号：CN119672629A
公开(公告)日：2025-03-21
申请号：CN202411722381.4
申请日：2024-11-28
Applicant: 上海工程技术大学 , 上海五零盛同信息科技有限公司
IPC: G06V20/52 , G06V10/25 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06V10/44 , G06V10/77 , G06N3/045 , G06N3/0464
Abstract: 本发明提供一种基于YOLOv8模型的异常路灯检测系统及方法，所述系统包括图像获取模块、目标检测模块以及异常路灯识别模块，所述图像获取模块用于实时获取道路上的监控图像，所述目标检测模块采用YOLOv8模型对图像数据进行目标检测，对图像中路灯区域进行识别，定位图像中的路灯并标记其位置；所述异常路灯识别模块利用图像特征对检测到的路灯状态进行分析，采用多次识别策略，对于同一时段采集的多张路灯图像，进行多次异常检测，通过投票机制判断最终结果，从而识别出异常的路灯。本发明利用YOLOv8模型对路灯进行自动检测和状态分析，旨在实现对异常路灯的实时监控和识别，提升城市道路照明系统的智能化管理水平。
-
公开(公告)号：CN119648666A
公开(公告)日：2025-03-18
申请号：CN202411759997.9
申请日：2024-12-03
Applicant: 上海工程技术大学 , 上海五零盛同信息科技有限公司
IPC: G06T7/00 , G06V10/32 , G06V10/44 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明提供了一种智慧灯杆LED屏幕缺陷检测方法及装置，所述方法包括：通过智慧灯杆附近配置的摄像头采集智慧灯杆LED屏幕的图像数据，并对采集的图像进行预处理；利用YOLO网络对预处理后的图像进行目标区域检测，识别并定位LED屏幕的具体区域；将YOLO网络模型定位出的LED屏幕区域输入至改进的ShuffleNet模型进行缺陷检测分类；将检测出的缺陷类别及其位置信息作为故障输出，便于后续维护人员及时处理。本发明能够实现自动、快速且高效地检测LED屏幕的缺陷，以减少人工巡检的时间和成本，提升维护效率和准确性。
-
公开(公告)号：CN119274154A
公开(公告)日：2025-01-07
申请号：CN202411325586.9
申请日：2024-09-23
Applicant: 上海五零盛同信息科技有限公司 , 上海工程技术大学
IPC: G06V20/56 , G06V10/25 , G06V10/26 , G06V10/766 , G06V10/82
Abstract: 本发明提供了一种基于机器学习和视觉识别的路面照度检测系统及方法，系统包括：图像获取模块使用机器学习方法得到待分析图像；语义分割模块对待分析图像进行语义分割得到道路区域图像；照度预测模块使用特征提取模型进行多维度特征提取，将提取的图像特征输入自定义多层神经网络回归模型进行训练和预测，得到路面的平均照度和照度均匀度。方法包括：步骤S1，实时获取道路图像；步骤S2，对待分析图像进行语义分割，得到道路区域图像；步骤S3，将提取的图像特征输入自定义多层神经网络回归模型进行训练和预测，得到路面的平均照度和照度均匀度。本发明利用现有道路监控系统或图像采集设备，结合先进的机器学习算法，实现高效、准确的路面照度检测。
-
公开(公告)号：CN113947756B
公开(公告)日：2024-08-23
申请号：CN202111260563.0
申请日：2021-10-28
Applicant: 上海工程技术大学
IPC: G06V20/52 , G06V10/44 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06T3/4007 , G06V10/80
Abstract: 本发明公开了一种基于迭代设计的目标检测方法，解决了传统目标检测方法中采用非极大值抑制等后处理方法带来的检测精度和召回率过低的问题，其技术方案要点是构建目标检测主网络和历史信息特征提取子网络，通过融合机制进行特征融合，并进行目标检测模型的训练，通过训练收敛后的目标检测模型进行场景下的目标检测，本发明的一种基于迭代设计的目标检测方法，有效增强检测精度和鲁棒性，减少性训练的难度和复杂程度，更通用。
-
公开(公告)号：CN109145724B
公开(公告)日：2022-04-01
申请号：CN201810746557.8
申请日：2018-07-09
Applicant: 上海工程技术大学
IPC: G06V40/16
Abstract: 本发明涉及一种基于人物面部图像特征分析的“四季型人”自动判别方法，包括：第一步，基于人脸区域数字图像选择皮肤、眼睛、嘴唇和眉毛四个面部关键区域；第二步，根据所建立的标注季节类型的人物图像数据库，分别为四个面部关键区域选择四种季节类型的样例；第三步，使用基于颜色直方图和灰度均值的区域色彩相似度算法，将待测图像每个关键区域的色彩依次与四种季节类型的对应区域样例进行色彩相似度比较，分别得出人物每个关键区域的季节类型；第四步，将四个关键区域的季节类型进行综合分析，得出人物整体的最终季节类型。与现有技术相比，本发明具有自动判别、客观分析、准确高效等优点。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109032125B
公开(公告)日：2021-09-10
申请号：CN201810548350.X
申请日：2018-05-31
Applicant: 上海工程技术大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明涉及一种视觉AGV的导航方法，所述的AGV上安装有连接控制中心的车载摄像头，所述的控制中心安装图像处理和识别标识带边缘的软件，所述的控制中心连接AGV的驱动程序，该方法包括以下步骤：步骤1、软件初始化，加载视觉导航需要的参数；步骤2、加载完参数后打开摄像头，读取当前帧图像记为srcFrame，若srcFrame为空，程序结束，若srcFrame不为空，srcFrame进入步骤3；步骤3、while循环图像处理过程；步骤4、输出决策条件，AGV的驱动程序根据该条件决策在实际场景中的运动。与现有技术相比，本发明具有导引精度高、路径设置和变更简单灵活、智能化程度高等优点。
-
公开(公告)号：CN109032125A
公开(公告)日：2018-12-18
申请号：CN201810548350.X
申请日：2018-05-31
Applicant: 上海工程技术大学
IPC: G05D1/02
CPC classification number: G05D1/0246 , G05D1/0221 , G05D1/0223 , G05D1/0276 , G05D2201/02
Abstract: 本发明涉及一种视觉AGV的导航方法，所述的AGV上安装有连接控制中心的车载摄像头，所述的控制中心安装图像处理和识别标识带边缘的软件，所述的控制中心连接AGV的驱动程序，该方法包括以下步骤：步骤1、软件初始化，加载视觉导航需要的参数；步骤2、加载完参数后打开摄像头，读取当前帧图像记为srcFrame，若srcFrame为空，程序结束，若srcFrame不为空，srcFrame进入步骤3；步骤3、while循环图像处理过程；步骤4、输出决策条件，AGV的驱动程序根据该条件决策在实际场景中的运动。与现有技术相比，本发明具有导引精度高、路径设置和变更简单灵活、智能化程度高等优点。
-
公开(公告)号：CN109009074A
公开(公告)日：2018-12-18
申请号：CN201810808839.6
申请日：2018-07-19
Applicant: 上海工程技术大学
IPC: A61B5/0402 , A61B5/0452 , G06K9/32 , G06K9/62
CPC classification number: A61B5/0402 , A61B5/04012 , A61B5/04525 , A61B5/7267 , A61B5/7275 , A61B5/746 , G06K9/3233 , G06K9/6256 , G06K9/6267
Abstract: 本发明涉及一种基于深度学习的心脏性猝死辅助预警装置，包括心电采集模块、图像预处理模块、模型判断模块和异常报警模块，所述的心电采集模块通过图像预处理模块与模型判断模块连接，所述的模型判断模块与异常报警模块连接；所述的心电采集模块实时采集心电图并发送给图像预处理模块，所述的图像预处理模块利用滑动窗口取ROI区域，并将ROI区域输入到模型判断模块，所述的模型判断模块内嵌的基于深度学习的卷积神经网络模型对输入数据进行判断，如果判定为异常心电，异常心电数目ycount增加1，当ycount数量为3时，所述的模型判断模块控制异常报警模块进行及时报警。与现有技术相比，本发明具有准确率和灵敏度高等优点。
-
公开(公告)号：CN108670594A
公开(公告)日：2018-10-19
申请号：CN201810290443.7
申请日：2018-04-03
Applicant: 上海工程技术大学
CPC classification number: A61G5/00 , A61G5/1051 , A61G2203/18 , G06K9/00335
Abstract: 本发明涉及一种基于人工智能的主动式智慧看护轮椅，包括：轮椅本体；还包括：摄像装置，设于轮椅本体上，用于采集至少含有用户头部整体的图像；动力装置，设于轮椅本体上并与轮椅本体上的运动部件连接，用于控制轮椅本体的移动速度和方向，控制装置，分别与摄像装置和动力装置连接，用于运行程序，该程序被配置以执行以下步骤：输入由摄像头采集的图像，利用图像识别对用户的头部俯仰角、头部方位角和头部倾斜角进行检测，根据头部俯仰角控制动力装置驱动轮椅本体的前进或停止，根据头部方位角控制动力装置调节轮椅本体的移动方向，在头部倾斜角超过设定报警阈值并持续一段时间后对外发送报警信号。与现有技术相比，本发明具有提高看护效率，方便用户自主出行等优点。
-
公开(公告)号：CN105115428B
公开(公告)日：2018-02-02
申请号：CN201510197679.2
申请日：2015-04-24
Applicant: 上海工程技术大学
Abstract: 本发明涉及一种面向辐对称电缆切面绝缘层厚度的并行图像测量方法，该方法基于机器视觉和图像分析进行非接触式高精度测量，同时采用GPU多核并行平台进行高速测量，从辐对称电缆切面图像中提取有用的信息，进行绝缘层厚度测量。与现有技术相比，本发明具有降低精确测量的时间消耗，填补国内电缆行业辐对称电缆切面绝缘层厚度的高精度并行图像测量的空白,打破国外相关设备厂商的垄断和技术封锁，提高我国产品质量在线检测的技术水平，加快本土生产厂商生产自动化进程等优点。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
42
records
(took 0.033 seconds)
