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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117409199B
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202311356715.6
申请日：2023-10-19
Applicant: 中南大学
IPC: G06V10/26 , B65G15/00 , B65G43/08 , B65G47/22 , G06V10/764 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/096 , G06N3/0895 , G01V5/00 , G01N23/083
Abstract: 本发明涉及大数据服务技术领域，具体为一种基于云端大数据技术的成长型智慧安检系统及方法，系统由X光安检机、工控机、人机交互界面以及云端控制中心组成；X光安检机，包含垂直、水平、侧向方向三个X光光源，产生履带上包裹的三视角X光图像，并传输给工控机，根据云端控制中心指令，调节履带传输速度；有益效果为：本发明提出的基于云端大数据技术的成长型智慧安检系统及方法，利用了三视角的X光图像，避免了拍摄死角，还原了物体的立体轮廓，能够实时检测标注包裹中的违禁品，具有更高的准确率；在此基础上，能够提取违禁品的内在共性特征，识别包裹中的疑似或非常规违禁品，避免被针对性规避。
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公开(公告)号：CN118397689B
公开(公告)日：2025-01-07
申请号：CN202410422482.3
申请日：2024-04-09
Applicant: 中南大学
IPC: G06V40/20 , G06V20/40 , G06V20/52 , G06V10/40 , G06V10/62 , G06V10/764 , G06V10/77 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06V10/94 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06N3/096 , H04N7/18 , G08B21/00
Abstract: 本发明涉及铁路安全保障技术领域，具体为一种基于多尺度视觉的站内异常行为识别系统及方法，系统由图像采集和预处理模块、特征提取与融合模块、行为识别模块和报警模块组成；图像采集和预处理模块，用于负责从监控摄像头或其他图像获取设备中采集铁路站内的视频数据，包括数模转换器、图像采集卡、数据传输接口组件，用于将实时场景转换为数字图像信号进行处理；有益效果为：本发明提出的基于多尺度视觉的站内异常行为识别系统及方法，进一步解决了现有对复杂场景下多类别异常行为的识别精度和效率低下的问题；可以实现了从大范围异常行为到小范围异常行为的精准识别，为铁路站内安全监控提供了强有力的技术支持。
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公开(公告)号：CN117409199A
公开(公告)日：2024-01-16
申请号：CN202311356715.6
申请日：2023-10-19
Applicant: 中南大学
IPC: G06V10/26 , B65G15/00 , B65G43/08 , B65G47/22 , G06V10/764 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/096 , G06N3/0895 , G01V5/00 , G01N23/083
Abstract: 本发明涉及大数据服务技术领域，具体为一种基于云端大数据技术的成长型智慧安检系统及方法，系统由X光安检机、工控机、人机交互界面以及云端控制中心组成；X光安检机，包含垂直、水平、侧向方向三个X光光源，产生履带上包裹的三视角X光图像，并传输给工控机，根据云端控制中心指令，调节履带传输速度；有益效果为：本发明提出的基于云端大数据技术的成长型智慧安检系统及方法，利用了三视角的X光图像，避免了拍摄死角，还原了物体的立体轮廓，能够实时检测标注包裹中的违禁品，具有更高的准确率；在此基础上，能够提取违禁品的内在共性特征，识别包裹中的疑似或非常规违禁品，避免被针对性规避。
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公开(公告)号：CN119065020A
公开(公告)日：2024-12-03
申请号：CN202411228792.8
申请日：2024-09-03
Applicant: 中南大学
IPC: G01V5/22 , G01N23/083 , G01N23/04 , G01R27/26
Abstract: 本发明涉及液体安检技术领域，具体为一种面向真实世界的成长型危险液体X光安检方法及系统，包括以下步骤：启动双源X光安检机，通过内置高能、低能两个光源对检测物品进行照射，生成对应的原始灰度图，并传送给工控机；读取完原始灰度图物理信息特征后，使用图像增强方法优化原始灰度图，得到增强图像；采集危险液体的增强后的X光图像，对每一种类的危险液体制作对应的样本及标签；有益效果为：本发明提出的一种面向真实世界的成长型危险液体X光安检方法及系统，在双能X光安检机的技术支持下，通过识别融合待识别液体的各项物理特征信息，对危险液体准确定位与识别；充分融合液体的物理特征信息，从而提升对液体的识别准确率。
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公开(公告)号：CN118397689A
公开(公告)日：2024-07-26
申请号：CN202410422482.3
申请日：2024-04-09
Applicant: 中南大学
IPC: G06V40/20 , G06V20/40 , G06V20/52 , G06V10/40 , G06V10/62 , G06V10/764 , G06V10/77 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06V10/94 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06N3/096 , H04N7/18 , G08B21/00
Abstract: 本发明涉及铁路安全保障技术领域，具体为一种基于多尺度视觉的站内异常行为识别系统及方法，系统由图像采集和预处理模块、特征提取与融合模块、行为识别模块和报警模块组成；图像采集和预处理模块，用于负责从监控摄像头或其他图像获取设备中采集铁路站内的视频数据，包括数模转换器、图像采集卡、数据传输接口组件，用于将实时场景转换为数字图像信号进行处理；有益效果为：本发明提出的基于多尺度视觉的站内异常行为识别系统及方法，进一步解决了现有对复杂场景下多类别异常行为的识别精度和效率低下的问题；可以实现了从大范围异常行为到小范围异常行为的精准识别，为铁路站内安全监控提供了强有力的技术支持。
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