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公开(公告)号：CN117078614A
公开(公告)日：2023-11-17
申请号：CN202311006374.X
申请日：2023-08-11
Applicant: 厦门大学嘉庚学院 , 平和县嗨果匠果业有限公司
Abstract: 本发明提供了一种基于改进YOLOX的竹条表面缺陷检测方法，包括以下步骤：步骤1：采集竹条表面缺陷数据，并进行标注，然后按7:2:1的比例将数据集划分成训练集、验证集和测试集；步骤2：构建改进的YOLOX网络；步骤3：使用构建的数据集训练改进的YOLOX缺陷检测网络，训练前先对训练的图像使用HSV色调变换和Mosaic数据增强方法对进行数据增强操作；损失函数包含分类损失、置信度损失和边界框回归损失；其中将置信度损失修改为Focal Loss，以改善正负样本不均衡的问题，将边界框回归损失修改为CIoU Loss；步骤4：将待检测的图像输入训练好的网络中，得到缺陷的类别和位置信息。应用本技术方案可实现自动对缺陷进行检测，同时具有较高的准确率。
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公开(公告)号：CN119295404A
公开(公告)日：2025-01-10
申请号：CN202411392541.3
申请日：2024-10-08
Applicant: 厦门大学嘉庚学院 , 平和县嗨果匠果业有限公司
IPC: G06T7/00 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06V10/80 , G06N5/04
Abstract: 本发明提出一种基于改进YOLOv9的竹条缺陷检测方法，采用基于YOLOv9的竹条缺陷检测模型，在GELAN结构中引入Bottleneck_Asy模块，形成RepNCSPELAN4_Asy特征提取模块，以加强Backbone网络的特征提取能力；模型经过训练之后对竹条图像进行缺陷检测。
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公开(公告)号：CN117037274A
公开(公告)日：2023-11-10
申请号：CN202311006335.X
申请日：2023-08-11
Applicant: 厦门大学嘉庚学院 , 平和县嗨果匠果业有限公司
IPC: G06V40/20 , G06V20/40 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0442 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供了一种基于Transformer和示例咨询的在线行为识别方法，包括以下步骤：步骤S1、获取视频流解码后的图像序列；步骤S2、将特征序列进行位置编码，获得长时和短时特征向量；步骤S3、获得可用于解码的潜在上下文特征；步骤S4、利用解码器对潜在上下文特征和短时位置编码向量进行融合特征编码和转换，获得最终的特征序列，并对最终输出进行类别分类；步骤S5、将当前帧特征与类别示例进行比较得到类别特征，将类别特征与当前特征进行融合计算得到类别分类；步骤S6、将两个分支的得分进行融合得到最终分类结果。应用本技术方案可实现对视频流进行实时动作识别，同时具有较高的速度和准确率。
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公开(公告)号：CN118823830A
公开(公告)日：2024-10-22
申请号：CN202410887980.5
申请日：2024-07-03
Applicant: 厦门大学嘉庚学院 , 平和县嗨果匠果业有限公司
IPC: G06V40/10 , G06V20/52 , G06V10/80 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/40 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/094 , G06N3/088
Abstract: 本发明提出一种基于GPA_VLPD全局自适应的跨模态单阶段行人检测方法，利用预训练好的视觉语言模型CLIP的Text Encoder将类别文本映射为文本特征；通过CLIP的Image Encoder获得伪标签；然后将训练集和文本特征输入到GPA‑VLPD特征提取模块，得到适用于检测行人的GPA‑VLPD模型；最后将训练完成的模型对图像进行推理检测；如果检测到行人，则框选并输出。
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公开(公告)号：CN115152443A
公开(公告)日：2022-10-11
申请号：CN202210957206.8
申请日：2022-08-10
Applicant: 平和县嗨果匠果业有限公司 , 厦门大学嘉庚学院
IPC: A01G2/10 , A01G24/15 , A01G24/28 , A01G24/12 , A01G24/30 , A01G7/06 , A01N37/10 , A01N37/40 , A01P21/00
Abstract: 本发明涉及植物扦插育苗技术领域，具体涉及一种葡萄柚的扦插育苗方法。本发明的葡萄柚的扦插育苗方法包括基质配备、插穗选择、插穗处理、扦插、生根管理及移栽育苗，其中采用NAA 200‑800mg/L+水杨酸200‑600mg/L浸泡插穗下切口，扦插基质配比为珍珠岩、泥炭土、河沙按质量比(3‑5):(3‑5):4，本发明具有能够很好地保持葡萄柚母本的优良性状，育苗技术易规范，生长均匀，管理方便等优点。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN218244959U
公开(公告)日：2023-01-10
申请号：CN202222100295.2
申请日：2022-08-10
Applicant: 平和县嗨果匠果业有限公司 , 厦门大学嘉庚学院
IPC: A01G25/16 , H04W84/12 , H04W4/38 , H04M1/72403 , H04M1/72415
Abstract: 本实用新型提出蜜柚园智能灌溉装置，包括视频监控链路，还包括环境数据监控链路、灌溉水路的智能调节端；视频监控链路的始端包括设于蜜柚果园的视频监控设备；环境数据监控链路的始端处设有带有土壤湿度传感器的核心监控器，还设有与核心监控器相连的若干温度传感器探头；所述智能调节端用于控制灌溉水路的灌溉工况和排水工况，包括水阀开关模块、水阀流速调节模块和数据传输模块；核心监控器和智能调节端的数据传输模块均通过wifi网络与蜜柚园内的监控数据转发装置相连；视频监控设备、监控数据转发装置均经4G通讯链路与远程服务端相连；本实用新型能利用WLAN技术结合土壤湿度传感器检测土壤湿度方式来实现蜜柚园智能自动灌溉和实时监测。
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公开(公告)号：CN110276866B
公开(公告)日：2024-04-16
申请号：CN201910461285.1
申请日：2019-05-30
Applicant: 厦门大学嘉庚学院
Abstract: 本发明涉及一种门禁权限控制器及其工作方法，包括微处理器、RFID读卡器、电源模块、电控锁继电器、SD读写电路、液晶显示屏、按键模块和蜂鸣器；首先控制器初始化其内部的各个模块；判断是否有RFID刷卡；若有则所述微处理器查询内部Flash权限区域；否则继续判断是否有RFID刷卡；然后，判断是否有开启权限；若有则所述液晶显示屏显示用户信息并由所述微处理器控制所述电控锁开启；否则继续判断是否有RFID刷卡；最后，将用户的刷卡记录通过所述微处理器存储到所述SD卡中；门开启后若长时间未关闭则通过所述蜂鸣器进行报警。本发明实现了按时段、每天、每周、每周、每年的精细化时间权限管理，大大提升设备性能和使用寿命。
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公开(公告)号：CN109656249A
公开(公告)日：2019-04-19
申请号：CN201811545844.9
申请日：2018-12-17
Applicant: 厦门大学嘉庚学院
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明涉及一种基于单向轨道的多AGV实时调度算法，首先采用图论对多AGV运行环境进行数学建模；并分别对AGV小车列表、地图和站点列表进行初始化；遍历每一辆AGV；然后判断AGV任务队列是否为空，根据判断的结果分配给AGV任务队列头结点所示车辆，并更新空闲队列；获取任务队列头元素，根据站点值找到相应站点列表ListK；最后，判断头元素和第二元素对应站点是否处于空闲状态；根据结果判断是否要执行调度任务，对处于空闲状态的头元素和第二元素对应站点进行使用并上锁，并对对应站点进行调度，当AGV运行至第二元素对应的站点时，解锁头元素对应的站点，更新AGV任务列表。本发明，解决了多AGV调度过程中的冲突和死锁问题，保证多AGV在工作过程中能够合理运行。
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公开(公告)号：CN108074356B
公开(公告)日：2023-06-13
申请号：CN201711458530.0
申请日：2017-12-28
Applicant: 厦门大学嘉庚学院
Abstract: 本发明涉及一种智能快递柜及其使用方法，快递柜包括柜体、托盘、设置于柜体内部用于支撑托盘的插板柱、机械手移动装置、扫描装置和主控机；柜体为正棱柱体结构，内部为空腔；柜体的一个侧面作为柜门，柜门上设有物品存取口；插板柱位于柜体的两个相邻侧面之间，相邻两个插板柱的相对侧面上分别设有均匀分布的水平凹槽；托盘插入水平凹槽中且垂直于柜体的侧面，通过改变托盘的插入位置形成多个高度可调的储物格，提供被存放物品的物理存储位置；机械手移动装置与主控机连接，用于移动托盘；扫描装置安装于物品存取口处，用于获取被存放物品的规格参数。本发明实现快递进入快递柜后的全自动处理，不需要人工干预存储位置，自动调整、优化存储空间。
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公开(公告)号：CN114841992A
公开(公告)日：2022-08-02
申请号：CN202210608742.7
申请日：2022-05-31
Applicant: 厦门大学嘉庚学院
Abstract: 本发明涉及一种基于循环生成对抗网络和结构相似性的缺陷检测方法，包括以下步骤：步骤S1:获取缺陷图片并预处理，作为训练数据集；步骤S2:构建CycleGAN模型，并基于训练数据集训练，得到一个将缺陷图片映射为无缺陷图片的模型；步骤S3:将待检测图片输入训练后的CycleGAN模型，使用结构相似性算法对比原图和修复图的差异，获取差异二值图；步骤S4:对差异二值图进行连通域降噪和形态学处理，原始图像存在缺陷，则该二值图中白色区域即为提取出的缺陷形状。本发明检测精度高、对复杂纹理表面鲁棒性高、能够准确检测细小缺陷等优势。
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