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公开(公告)号：CN111230857A
公开(公告)日：2020-06-05
申请号：CN201910165083.2
申请日：2019-03-05
Applicant: 南昌工程学院
IPC: B25J9/16 , B25J13/08 , B25J19/02 , G06K9/00 , G06T7/55 , G06T7/73 , G06T7/80 , H04N5/247 , H04N5/235
Abstract: 本发明公开了基于机器视觉和深度学习的目标定位与抓取，属于机器视觉领域，基于机器视觉和深度学习的目标定位与抓取，包括摄像机组、机械臂和安装架，摄像机组包括左摄像机和右摄像机，左摄像机和右摄像机均连接于安装架上端，安装架上端中心处连接有安装筒，安装筒内侧设有辅助角锥，辅助角锥配合有辅助水平测定仪本方案利用光学自准直成像原理，通过LED发光元件和线阵CCD成像技术设计来辅助摄像机组初始状态的的水平调节，确保摄像机组的初始水平度，以便为后续摄像机组的角度调节提供调整精确的参照，基本上消除因摄像机组初始水平度误差对标定精度的影响，同时可进一步提高相关算法的有效性。
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公开(公告)号：CN104101569B
公开(公告)日：2016-05-25
申请号：CN201310128952.7
申请日：2013-04-12
Applicant: 南昌工程学院
Abstract: 本发明涉及一种水环境监测系统，包括：测量管，其下端口适于进入水面，上端口正上方设一摄像装置，该摄像装置适于拍摄测量管内的水面影像；视频采集模块，与摄像装置相连适于将采集图像变换为数字图像；与视频采集模块相连的图像处理模块，该图像处理模块存储有第一样本数据，第一样本数据适于记录各种水质的灰度值；与图像处理模块相连的用于接收远程控制信号并输出水质情况的无线通讯模块；设于测量管的外围的用于使该测量管垂直浮于水面的浮子，该浮子上设有至少一个用于控制测量管在水面上的位置的螺旋桨；图像处理模块适于对数字图像进行灰度处理，以获得水面影像的灰度值，该灰度值与第一样本数据进行比对得出水质情况。
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公开(公告)号：CN111230858B
公开(公告)日：2022-11-22
申请号：CN201910169395.0
申请日：2019-03-06
Applicant: 南昌工程学院
IPC: B25J9/16
Abstract: 本发明公开了基于增强学习的视觉机器人运动控制方法，属于机器人控制技术领域，基于增强学习的视觉机器人运动控制方法，包括：主成像数据采集，分路子信息采集，范围空间模型建立，制定移动轨迹策略，分路信息周期传输，运动路径实时校正，根据步骤五分路子探头采集到的路径变动信息，对建立的范围空间模型进行补充，并实时更正移动轨迹信息，可以实现通过增强学习算法和外置的机器视觉探头，对机器人的视域范围进行补充，及时调整运动轨迹，降低运动轨迹偏差量，提高机器人的运动轨迹运行正确率，同时对机器人外部变化进行自检，减少因外部环境造成的腐蚀对机器人运动控制的影响。在视域共享，触摸补充视觉。
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公开(公告)号：CN109146807A
公开(公告)日：2019-01-04
申请号：CN201810855152.8
申请日：2018-07-31
Applicant: 南昌工程学院
CPC classification number: G06T5/006 , G06T5/40 , G06T2207/10016
Abstract: 本发明公开了一种交通视频中车辆的快速检测方法。本发明方法包括准备阶段和检测阶段；在准备阶段，获取所述交通视频的背景图像，并获取所述交通视频的阴影亮度降幅范围；在检测阶段，用待检图像帧点除背景图像，得到一幅新图像，并将该新图像中像素值在[1‑t,1+t]范围的像素标记为背景，t为取值范围在[0,0.3]的一个数值，将该新图像中像素值在所述阴影亮度降幅范围的像素标记为阴影，该新图像中的其余像素即为检测出的车辆目标图像。相比现有技术，本发明方法具有更低的算法复杂度和更好的实时性，同时提高了阴影检测的准确性。
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公开(公告)号：CN107765028A
公开(公告)日：2018-03-06
申请号：CN201710977823.3
申请日：2017-10-17
Applicant: 南昌工程学院
Abstract: 本发明公开了一种水环境遥感智慧监测服务系统，包括：水速、水位监测单元、重金属监测单元、水环境监测单元、中央处理器、预警单元以及无线通信模块；水速、水位监测单元用于实时监测水流速度和水位高低值，重金属监测单元用于实时监测水中的汞浓度、镉浓度以及铅浓度水环境监测单元用于实时监测水中的溶氧量、PH值以及水的浊度值；该系统可同时采集、传输多种水质参数、数据采集覆盖范围广；水环境监测节点部署方便，不受地理环境的约束，数据通信能力强、网络覆盖范围广，可以监测大范围水域的水质变化情况；系统成本低：相对于现有的水环境人工采样实验室分析方法，设备和人工的费用大大降低。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111239085A
公开(公告)日：2020-06-05
申请号：CN201910168809.8
申请日：2019-03-06
Applicant: 南昌工程学院
Abstract: 本发明公开了基于深度学习的显微视觉伺服控制方法，属于显微伺服控制领域，基于深度学习的显微视觉伺服控制方法，可以通过在显微操作之前进行模拟操控，可以同时模拟操作轨迹以及细胞反应，通过模拟操控可以在进行显微操作之前预设可能会出现的问题，并分析出最优的操作轨迹和数据，在这过程中相较于现有技术，可以存在一个模拟操控修正的过程，从而有效提高了后续显微操作的成功率，然后将该操作轨迹和数据转化成伺服控制机器人的实际操作数据，从而完成显微操作，在这个过程中，避开了人为操作，从而有效降低了由于人为因素造成的不确定的误差，从而极大地提高了显微操作的成功率，从而无形中降低了对显微操作的成本投入。
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公开(公告)号：CN111230858A
公开(公告)日：2020-06-05
申请号：CN201910169395.0
申请日：2019-03-06
Applicant: 南昌工程学院
IPC: B25J9/16
Abstract: 本发明公开了基于增强学习的视觉机器人运动控制方法，属于机器人控制技术领域，基于增强学习的视觉机器人运动控制方法，包括：主成像数据采集，分路子信息采集，范围空间模型建立，制定移动轨迹策略，分路信息周期传输，运动路径实时校正，根据步骤五分路子探头采集到的路径变动信息，对建立的范围空间模型进行补充，并实时更正移动轨迹信息，可以实现通过增强学习算法和外置的机器视觉探头，对机器人的视域范围进行补充，及时调整运动轨迹，降低运动轨迹偏差量，提高机器人的运动轨迹运行正确率，同时对机器人外部变化进行自检，减少因外部环境造成的腐蚀对机器人运动控制的影响。在视域共享，触摸补充视觉。
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公开(公告)号：CN109345476A
公开(公告)日：2019-02-15
申请号：CN201811094851.1
申请日：2018-09-19
Applicant: 南昌工程学院
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明公开了一种基于深度残差网络的高光谱图像超分辨率重建方法。本发明方法利用预先训练的深度残差网络进行高光谱图像的超分辨率重建；所述深度残差网络包含2M个相同的残差块，每个残差块包含至少2个卷积层，各残差块的超参数一致，并实现权值共享，M为大于1的整数；在所述深度残差网络的前向传播过程中分别以每2j个残差块为一组进行分组，并为每一组残差块引入一个跳跃连接，j＝1,2,…,M。本发明还公开了一种基于深度残差网络的高光谱图像超分辨率重建装置。本发明可以有效地缓解高光谱图像训练样本少、单个样本数据量大、难以训练等问题，并且在一定程度上克服了硬件制造技术与成像环境对高光谱图像分辨率的限制。
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公开(公告)号：CN108492252A
公开(公告)日：2018-09-04
申请号：CN201810229088.2
申请日：2018-03-20
Applicant: 南昌工程学院
IPC: G06T3/40
Abstract: 本发明公开了一种基于二次重建的人脸图像超分辨率重建方法。本发明方法在基于学习的图像超分辨率重构方法基础上，对其重建结果进行二次重建，基于局部相似的原理，通过对邻域内相似图像块所组成矩阵进行SVD分解的方式进行二次重构，可有效消除高分辨率重建人脸图像的块效应问题，提高人脸图像超分辨率重建效果。本发明进一步对第一次超分辨率图像重建的方法进行了改进，在字典学习过程中获取高低分辨率转换矩阵，并利用高低分辨率转换矩阵来对高分辨率图像的稀疏表示系数进行优化，从而有效解决高低分辨率图像流形不一致的问题，进一步提高了方法的实用性和重建效果。相比现有技术，本发明具有更好的图像重建效果。
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公开(公告)号：CN105737901B
公开(公告)日：2017-09-29
申请号：CN201610237931.2
申请日：2013-04-12
Applicant: 南昌工程学院
Abstract: 本发明涉及一种基于图像视觉处理技术实现水位和水质监测的方法，包括：测量管，其下端口适于进入水面，上端口正上方设一摄像装置，该摄像装置适于拍摄测量管内的水面影像；视频采集模块，与摄像装置相连适于将采集图像变换为数字图像；与视频采集模块相连的图像处理模块，该图像处理模块存储有第一样本数据，第一样本数据适于记录各种水质的灰度值；与图像处理模块相连的用于接收远程控制信号并输出水质情况的无线通讯模块；设于测量管的外围的用于使该测量管垂直浮于水面的浮子，该浮子上设有至少一个用于控制测量管在水面上的位置的螺旋桨；图像处理模块适于对数字图像进行灰度处理，以获得水面影像的灰度值，该灰度值与第一样本数据进行比对得出水质情况。
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