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公开(公告)号：CN119229329A
公开(公告)日：2024-12-31
申请号：CN202411749968.4
申请日：2024-12-02
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明公开了一种基于自适应模态选取策略的空对地小目标多模态检测方法，包括以下步骤：S1.构建深度学习卷积网络初始框架模型，所述卷积网络初始框架模型包括依次设置的双路卷积神经网络、策略模块、融合模块和检测头；S2.采用基于可见光‑红外图像对的无人机人群检测数据集中的训练集对卷积网络初始框架模型进行训练，获得目标检测模型；S3.获取待检测图像并输入至目标检测模型中，通过目标检测模型对待检测图像进行特征提取、筛选和融合，最后输出目标位置结果。本发明解决了现有空对地小目标检测技术中存在的待检测目标尺度小、模态空间不平衡以及模态信息冗余的问题，能够抵御光照条件较差、部分遮挡和重叠等干扰因素的影响。
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公开(公告)号：CN118505636A
公开(公告)日：2024-08-16
申请号：CN202410594691.6
申请日：2024-05-14
Applicant: 浙江大学
IPC: G06T7/00 , G06V10/764 , G06V10/25 , G06F9/451 , G06N3/0464 , G06N3/0475 , G06V10/40 , G06T19/00 , G06V10/75 , G06T7/13
Abstract: 本发明公开了一种基于数字孪生和轻量级目标检测的人机交互装配方法。本发明建立了数字孪生驱动的人机交互装配操作方法，其通过视觉采集设备将物理空间和虚拟空间进行映射，将采集的图像传输给基于数字孪生的装配交互系统，通过添加了注意力机制的轻量级神经网络模型实现待装配零件的在线精准检测，再通过机器视觉算法实现零件装配几何参考特征的生成，然后基于数字孪生的装配交互系统输出待装配零件的分类识别结果和装配几何参考特征并显示在可视化交互界面中，最后操作者通过可视化交互界面中的显示结果对装置进行一一装配，直至完成整个装置的装配。本发明所提出的方法成本低，精度高，易于实现，对于人机交互装配过程的提质增效具有重要意义。
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公开(公告)号：CN112767304B
公开(公告)日：2023-02-28
申请号：CN202011397186.0
申请日：2020-12-04
Applicant: 浙江大学山东工业技术研究院
Abstract: 本发明属于检测方法技术领域，特别是涉及一种基于视觉的太阳花模组位置和方向检测方法。一种基于视觉的太阳花模组位置和方向检测方法，包括以下步骤：S1、整层模组位置识别；S2、单个模组位置识别，在步骤S1识别到12个孔洞位置后进行；S3、方向识别，实现太阳花模组方向的寻找。本发明提供了一种通过图像处理检测太阳花模组的位置方向，实现太阳花放置时能对准传感器，便于后续灌胶工序执行的基于视觉的太阳花模组位置和方向检测方法。
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公开(公告)号：CN111652221B
公开(公告)日：2022-11-01
申请号：CN202010522325.1
申请日：2020-06-10
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明公开了一种用于USB插头表面缺陷检测的ROI提取方法，包括步骤：（1）采集待检测的USB插头表面的图像；（2）根据USB插头的包括窗口边界的部分轮廓特征对图像进行第一次角度调整；（3）根据USB插头的两侧边缘特征对图像进行第二次角度调整；根据USB插头的固定尺寸从图像中提取ROI。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111768385B
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN202010611988.0
申请日：2020-06-29
Applicant: 浙江大学 , 杭州徐睿机械有限公司
Abstract: 本发明公开了一种USB表面缺陷检测的神经网络检测方法，包括SqueezeNet神经网络，根据拍摄的USB图片制作数据集，使用数据集对SqueezeNet网络进行训练。本发明缩小了ROI区域，SqueezeNet网络的识别准确度和速度。
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公开(公告)号：CN114202492A
公开(公告)日：2022-03-18
申请号：CN202111527424.X
申请日：2021-12-14
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明属于图像处理技术领域，具体涉及基于三维卷积的非朗伯体表面光度立体模型及方法。本发明公开了基于三维卷积的非朗伯体表面光度立体模型，包括信息融合层、帧间特征提取层、空间特征提取层、最大池化层和回归层；所述信息融合层用于融合每一张图像与其对应的光源信息，保证在后续处理中图像与光源的一一对应；所述帧间特征提取层用于提取帧间信息，获取输入图像帧之间的信息，用于我们法向图的估计；所述空间特征提取层提取单张图像内部的结构信息用于法向图的恢复；所述最大池化层用于用于降维、去除冗余信息、对特征进行压缩、简化网络复杂度、减少计算量、减少内存消耗。
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公开(公告)号：CN111044036B
公开(公告)日：2021-10-15
申请号：CN201911277230.1
申请日：2019-12-12
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明公开了一种基于粒子滤波的远程定位方法，包括以下步骤：基于视觉位姿进行粒子群状态初始化；基于优化后轮式里程计进行粒子位姿预测；基于激光匹配进行粒子状态微调；基于激光观测信息进行粒子状态更新；基于视觉位姿和机器人系统当前定位信息判断机器人是否被绑架，如果被绑架，重新开始执行基于视觉位姿进行粒子群状态初始化；如果没有被绑架，判断视觉位姿是否可信，如果视觉位姿可信，结合视觉位姿、激光观测信息和二维激光似然域地图进行粒子权重更新；如果视觉位姿信息不可信，仅仅基于激光观测信息和二维激光似然域地图进行粒子权重更新；根据更新的粒子权重对粒子状态进行加权平均，计算机器人基于多传感器融合算法得出的最终位姿。
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公开(公告)号：CN108416763B
公开(公告)日：2021-06-29
申请号：CN201810061024.6
申请日：2018-01-22
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明公开了继电器测量的图像边缘处理方法，具体处理步骤如下：调整装置步骤、识别区域划分步骤、上部触点提取步骤、图像二值化处理步骤、图像统计步骤、边缘定位缩放步骤、图像扩充步骤、获取上部触点间隙最小值步骤、判定上部触点合格步骤、下部触片提取步骤、下部触片区域二值化处理步骤、下部触片平均宽度获取步骤、判定下部触片合格步骤、判定继电器合格步骤；本发明提出产品检测速度快、处理信息量大，产品检测准确率高的继电器测量的图像边缘处理方法。
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