智能烹饪设备性能测试方法、装置、电子设备和存储介质

    公开(公告)号:CN112067326B

    公开(公告)日:2021-07-13

    申请号:CN202010790939.8

    申请日:2020-08-07

    Abstract: 本申请公开了一种智能烹饪设备性能测试方法、装置、电子设备和存储介质。用于解决智能烹饪设备的性能测试中由于烹饪曲线监测仪的监测时间过早导致的测试不合格的问题。本申请实施例中,智能烹饪设备的指定功能均对应一条标准曲线,标准曲线中每个烹饪阶段对应一个曲线模板,采用烹饪曲线监测仪对智能烹饪设备的指定功能进行测试,获取针对指定功能的测试曲线;在该测试曲线中为每个曲线模板搜索匹配的曲线区域;当每个曲线模板均搜索到匹配区域时,且烹饪曲线监测仪对指定功能的测试结果为测试不合格,则确测试不合格的原因为由于烹饪曲线监测仪的监测时间过早导致的测试不合格。

    智能烹饪设备性能测试方法、装置、电子设备和存储介质

    公开(公告)号:CN112067326A

    公开(公告)日:2020-12-11

    申请号:CN202010790939.8

    申请日:2020-08-07

    Abstract: 本申请公开了一种智能烹饪设备性能测试方法、装置、电子设备和存储介质。用于解决智能烹饪设备的性能测试中由于烹饪曲线监测仪的监测时间过早导致的测试不合格的问题。本申请实施例中,智能烹饪设备的指定功能均对应一条标准曲线,标准曲线中每个烹饪阶段对应一个曲线模板,采用烹饪曲线监测仪对智能烹饪设备的指定功能进行测试,获取针对指定功能的测试曲线;在该测试曲线中为每个曲线模板搜索匹配的曲线区域;当每个曲线模板均搜索到匹配区域时,且烹饪曲线监测仪对指定功能的测试结果为测试不合格,则确测试不合格的原因为由于烹饪曲线监测仪的监测时间过早导致的测试不合格。

    活体识别的方法、装置、存储介质

    公开(公告)号:CN110674680A

    公开(公告)日:2020-01-10

    申请号:CN201910741203.9

    申请日:2019-08-12

    Abstract: 本申请涉及一种活体识别的方法、装置、存储介质,所述方法包括:获取视频,所述视频是待进行人脸活体识别的视频;从视频中获取多个静态人脸图像;对多个静态人脸图像分别进行静态图像识别得到对应的多个第一分值,所述第一分值表示识别到活体的第一概率;对所述视频进行动态动作识别得到第二分值;对多个第一分值和第二分值进行加权得到活体识别总分;当活体识别总分大于等于预设的第一阈值时,判定所述视频是活体人脸视频。通过本申请的方法,结合静态的图像人脸识别和动态的视频动作识别技术,双重检测识别人脸是否为活体,更好地识别相片等假活体或用提前录取的视频冒充的假活体。

    AGV小车载货运行控制方法、装置、存储介质及控制设备

    公开(公告)号:CN115237120A

    公开(公告)日:2022-10-25

    申请号:CN202210688613.3

    申请日:2022-06-16

    Abstract: 本发明提供一种AGV小车载货运行控制方法、装置、存储介质及控制设备。目标AGV小车设置有承载货物的载物台和夹持货物的抱夹板,所述方法包括:在目标AGV小车载货运行过程中,监测目标AGV小车的运行状态信息及货物对所述载物台的压力的相对变化量;确定所述压力的相对变化量是否满足预设条件;在所述压力的相对变化量不满足预设条件的情况下,根据目标AGV小车的运行状态信息及货物的属性信息,调整所述抱夹板对货物的抱夹压力,以使所述压力的相对变化量满足预设条件。能够使AGV小车载货运行过程中同时保证平稳运行和避免货物受损。

    图像采集装置、方法、存储介质和设备

    公开(公告)号:CN113676669A

    公开(公告)日:2021-11-19

    申请号:CN202110978319.1

    申请日:2021-08-23

    Abstract: 本公开涉及图像采集控技术领域,特别地涉及一种图像采集装置、方法、存储介质和设备,该装置包括:第一相机,用于采集检测工位处的制冷器件的整体图像;第二相机,安装于能够带动所述第二相机运动的桁架,用于采集所述制冷器件的至少一个目标检测位置的图像;控制单元,与所述第一相机、第二相机连接,用于根据所述制冷器件的整体图像,确定所述第二相机对所述制冷器件的至少一个目标检测位置进行图像采集的运动路径,控制所述第二相机基于所述运动路径在所述桁架上运动,以采集所述制冷器件的至少一个目标检测位置的图像。

    图像特征提取模型的构建方法、图像检索方法及存储介质

    公开(公告)号:CN111950728A

    公开(公告)日:2020-11-17

    申请号:CN202010826153.7

    申请日:2020-08-17

    Abstract: 本发明公开了一种图像特征提取模型的构建方法、图像检索方法及存储介质,涉及人工智能技术领域,该方法包括:搭建神经网络模型,其中,所述神经网络模型至少包括第一神经网络以及第二神经网络,所述第一神经网络用于提取图像的图像特征,所述第二神经网络用于对所述第一神经网络提取到的图像特征进行特征嵌入处理,获得所述图像的特征向量;获取用于训练的图片样本集;利用所述图片样本集对所述神经网络模型进行训练,得到图像特征提取模型。本发明的有益效果是:通过利用增强的神经网络结构和改进的损失函数对神经网络模型进行训练,使得图像特征提取模型能够更好地提取到主体目标降低背景信息的影响权重的图像特征,从而提高检索的准确率。

    曲线一致性检测方法及存储介质

    公开(公告)号:CN110660096A

    公开(公告)日:2020-01-07

    申请号:CN201910951457.3

    申请日:2019-10-08

    Abstract: 本发明公开了一种曲线一致性检测方法及存储介质,该方法包括:将多张待检测曲线图像转换到预设颜色空间,以得到每张待检测曲线图像的颜色空间参数值,根据每张所述待检测曲线图像的颜色空间参数值,提取每张待检测曲线图像中曲线的像素坐标信息,根据每张所述待检测曲线图像中曲线的像素坐标信息,在像素坐标系中绘制与每张所述待检测曲线图像中曲线对应的待检测曲线,对像素坐标系中绘制得到的多组待检测曲线进行一致性检测,以得到检测结果,解决了现有技术中直接对多张实验曲线图片中的相似实验曲线的一致性进行检测难度高且检测结果容易出错的问题。

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