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公开(公告)号：CN111823212A
公开(公告)日：2020-10-27
申请号：CN202010698942.7
申请日：2020-07-20
Applicant: 武汉工程大学 , 武汉引行科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种垃圾瓶清捡机器人及控制方法，包括底板、中间层隔板、外壳和机械臂，还包括有微型主机、开发板、双目视觉摄像头、激光雷达，机器人通过微型主机作为高位机，开发板作为低位机进行控制，通过微型主机包括的神经网络芯片识别垃圾瓶，然后控制手眼系统等设备进行清捡。机器人通过激光雷达和GPS模块等设备生成地图、自动巡检并规避障碍，还可以通过远程控制器对其进行远程操作和获取各类数据。本发明提供的机器人可用于垃圾瓶的自动清捡，其优点在于：实现垃圾瓶的自动清捡和分类，降低垃圾瓶回收难度，美化城市环境，并节约劳动力和清洁的成本。
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公开(公告)号：CN111552269A
公开(公告)日：2020-08-18
申请号：CN202010343394.6
申请日：2020-04-27
Applicant: 武汉工程大学
Abstract: 本发明提供一种基于姿态估计的多工业机器人安全性检测方法及系统，其中方法包括：S1:采集多工业机器人标准作业视频，并建立多个单工业机器人动作模式姿态向量序列A14，单工业机器人动作模式姿态向量序列A14中包含多个单工业机器人姿态向量A13，执行S2；S2:实时采集多工业机器人的作业视频，获取多个单工业机器人姿态向量A23，执行S3；S3:将任一单工业机器人姿态向量A23，记为h1,与对应的单工业机器人动作模式姿态向量序列A14进行匹配，若匹配成功，则执行S2,若匹配失败，则检测到异常动作，控制工业机器人急停，本方法检测过程简单准确且成本较低，而且可以同时检测多个工业机器人的工作状态。
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公开(公告)号：CN111213595A
公开(公告)日：2020-06-02
申请号：CN201811426123.6
申请日：2018-11-27
Applicant: 武汉工程大学
Abstract: 本发明设计了一种体温充电的动物电子耳标及充电方法，包括充放电管理单元M1、体温发电单元M2、电池单元M3、无线通讯单元M4、温度传感器M5和位置传感器M6；M1对M3的充电和放电进行管理；M2与M1电连接，M2通过动物的体温进行发电并对M3进行充电。本发明采用动物体温进行发电，无需更换动物电子耳标电池或者人工充电，极大的节省了大规模农场牲畜养殖的人力成本。还可以对动物体温和位置进行实时监控，可根据体温对动物疫情进行远程预警分析和快速早期诊断；根据位置信息对动物轨迹进行追踪，防范动物走失。
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公开(公告)号：CN106657547A
公开(公告)日：2017-05-10
申请号：CN201610860142.4
申请日：2016-09-28
Applicant: 武汉工程大学
CPC classification number: H04M1/663 , H04M1/6505
Abstract: 本发明公开了一种防止骚扰电话的方法及系统，其中方法包括如下步骤：在移动通讯设备端拦截所有来电并获取主叫号码；参照通讯录和黑名单，对获取的主叫号码进行识别；若主叫号码在黑名单中，自动挂断来电；若主叫号码在通讯录中，进入正常接听流程；若主叫号码既不在通讯录也不在黑名单中，为疑似骚扰电话，进入疑似骚扰电话处理流程；疑似骚扰电话处理流程包括语音身份验证和语音留言；本发明不仅可以有效地拦截骚扰电话，还可避免错过重要电话。
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公开(公告)号：CN112949438B
公开(公告)日：2022-09-30
申请号：CN202110195714.2
申请日：2021-02-19
Applicant: 武汉工程大学 , 武汉引行科技有限公司
IPC: G06V20/68 , G06V10/44 , G06V10/56 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06T7/00 , G06T7/62 , G06T7/90
Abstract: 本发明是涉及农业与人工智能领域，尤其是一种基于贝叶斯网络的水果视觉分类方法及系统。本发明通过获取待分类水果的待分类水果数据，并进行预处理得到多个待分类水果视觉特征值；分别对每个所述待分类水果视觉特征值进行离散化处理后，输入至预先训练好的水果分类贝叶斯网络模型进行处理，得到所述待分类水果在多个等级分类下的等级分类概率；根据多个所述等级分类概率对所述待分类水果进行等级分类。本发明实现了水果的精确分类，有效地降低在水果分拣中所花费的人力物力。通过构建复杂的水果分类的贝叶斯网络模型可实现水果的精确分类，实现降低人力物力，达到水果的快速分类。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111531582B
公开(公告)日：2022-09-20
申请号：CN202010343392.7
申请日：2020-04-27
Applicant: 武汉工程大学
Abstract: 本发明提供一种基于视觉的工业机器人故障检测方法及系统，其中，方法包括以下步骤：S1:获取工业机器人正常工作下的作业视频，并根据所述作业视频计算最长公共哈希子序列，所述最长公共哈希子序列包含多个哈希值，所述最长公共哈希子序列用于表示工业机器人的周期性动作模式，执行S2；S2:实时采集工业机器人的工作图像，分离出工业机器人，形成第二作业图像，计算所述第二作业图像的哈希值，记为h1,执行S3；S3:将所述哈希值h1与所述最长公共哈希子序列进行顺序极近似值匹配，若匹配成功，则执行S2,若匹配失败，则检测到异常动作，控制工业机器人急停，通过采集作业图像的方式对工业机器人进行故障检测，不仅成本低、采集难度小，抗干扰能力强。
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公开(公告)号：CN114926898A
公开(公告)日：2022-08-19
申请号：CN202210494498.6
申请日：2022-05-07
Applicant: 武汉工程大学 , 武汉引行科技有限公司
IPC: G06V40/20 , G06V10/75 , G06T7/136 , G06T7/194 , G06V10/762 , G06V10/764 , G06V10/44 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种手势识别模型训练及手势识别方法、装置、设备及介质，涉及计算机视觉技术领域，手势识别模型训练方法包括：拍摄手部配戴有红色系手套的多张手势图像，对每张手势图像依次进行从RGB色彩空间转换成YCrCb空间、图像前景背景划分、二值化处理，得到手势分割图像；构建卷积神经网络结构，利用多张手势分割图像对卷积神经网络结构进行训练，得到手势识别模型。手势识别方法为：将待识别的图片或视频输入手势识别模型中，利用手势识别模型对待识别的图片或视频进行手势识别。本发明对图像中的手势分割效果好，通过本发明进行手势识别的识别准确率可明显提高。
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公开(公告)号：CN110490236B
公开(公告)日：2021-08-24
申请号：CN201910690299.0
申请日：2019-07-29
Applicant: 武汉工程大学 , 武汉引行科技有限公司 , 武汉创逸灵科技有限公司
Abstract: 本发明涉及一种基于神经网络的自动图像标注方法、系统、装置和介质，利用预先训练好的卷积神经网络模型提取实验数据集的图像特征；根据图像特征，在训练集中计算得到待标注图像的邻域图像集和对应的第一标签域；构建第一标签域与训练集对应的第二标签域之间的标签语义关联模型，根据标签语义关联模型，在第二标签域中计算得到与每个第一标签相关联的第三标签域；计算待标注图像与每个邻域图像之间的相似度，根据所有相似度得到每个第一标签成为目标标签的第一概率，并根据所有第一概率和标签语义关联模型得到每个第三标签成为目标标签的第二概率；根据所有相似度、所有第一概率和所有第二概率，得到目标标签，并根据目标标签完成标注。
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公开(公告)号：CN111709319A
公开(公告)日：2020-09-25
申请号：CN202010466840.2
申请日：2020-05-28
Applicant: 武汉工程大学 , 武汉引行科技有限公司
Abstract: 本发明提供一种铁路工机具清点方法及装置，方法包括：从公共数据库中读取多个工机具样本图像，并对多个所述工机具样本图像进行预处理，通过经预处理后的多个所述工机具样本图像得到训练图像数据集；构建目标检测网络，通过所述训练图像数据集对所述目标检测网络进行训练处理，得到目标检测模型；通过拍摄设备对出工现场进行图像采集，得到待处理图像；根据所述目标检测模型对所述待处理图像进行比对分析，得到遗失工机具类别的名称和数量。本发明实现了对工机具的准确检测与清点，可满足实际应用需求，且不需要人工提取工机具的图像特征，节省了时间的同时也提高了实时性和准确率，为智能铁路运维奠定了技术基础。
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公开(公告)号：CN111531582A
公开(公告)日：2020-08-14
申请号：CN202010343392.7
申请日：2020-04-27
Applicant: 武汉工程大学
Abstract: 本发明提供一种基于视觉的工业机器人故障检测方法及系统，其中，方法包括以下步骤：S1:获取工业机器人正常工作下的作业视频，并根据所述作业视频计算最长公共哈希子序列，所述最长公共哈希子序列包含多个哈希值，所述最长公共哈希子序列用于表示工业机器人的周期性动作模式，执行S2；S2:实时采集工业机器人的工作图像，分离出工业机器人，形成第二作业图像，计算所述第二作业图像的哈希值，记为h1,执行S3；S3:将所述哈希值h1与所述最长公共哈希子序列进行顺序极近似值匹配，若匹配成功，则执行S2,若匹配失败，则检测到异常动作，控制工业机器人急停，通过采集作业图像的方式对工业机器人进行故障检测，不仅成本低、采集难度小，抗干扰能力强。
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