公开(公告)号：CN117593698A

公开(公告)日：2024-02-23

申请号：CN202311651203.2

申请日：2023-12-04

Applicant: 成都信息工程大学

Inventor： 马忠丽 ,  刘甲甲 ,  周巧 ,  黄俊杰 ,  万毅 ,  张佳鹏 ,  张顺 ,  安若瑾 ,  张航天 ,  宋兴洋

IPC: G06V20/52 ,  G06V20/40 ,  G06V10/25 ,  G06V10/44 ,  G06V10/52 ,  G06V10/764 ,  G06V10/766 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82

Abstract: 本发明公开一种区域目标入侵检测方法、装置及系统和存储介质，该方法包括：构建轻量化目标检测模型，轻量化目标检测模型包括Block_Net网络结构和检测头网络结构；Block_Net网络结构包括主干网络和分类器，主干网络包括堆叠的Block块和池化层，堆叠的Block块用于对提取和组合输入图像的不同尺度的特征以输出特征图，分类器包括全局平均池化层和全连接层；利用数据集对所述轻量化目标检测模型进行训练得到训练好的轻量化目标检测模型，基于训练好的轻量化目标检测模型完成区域目标入侵检测。本发明占用计算机资源少、检测精度最高，综合性价比更高，经济效益更好。

公开(公告)号：CN118438467A

公开(公告)日：2024-08-06

申请号：CN202410907223.X

申请日：2024-07-08

Applicant: 成都信息工程大学

Inventor： 刘甲甲 ,  安若瑾 ,  张航天 ,  张国良 ,  马忠丽 ,  周巧 ,  黄俊杰 ,  宋兴洋 ,  李恩昊

IPC: B25J11/00 ,  B25J19/00

Abstract: 本发明公开了一种基于动态数字孪生的机器人室内巡检系统应用方法，涉及数字孪生机器人领域，包括：S1、采用物理实体及模型构建模块对待巡查环境进行实体数据采集，建立待巡查环境中物理实体对应的虚拟三维模型以得到数字孪生预制体模型库，基于待巡查环境建立虚拟的数字孪生场景；S2、通过孪生数据模块感知待巡查环境的实时数据；S3、通过动态数字孪生方法，基于数字孪生预制体模型库将S2感知到的实时数据在数字孪生场景中进行孪生数据映射。本发明提供一种动态数字孪生的机器人室内巡检系统应用方法，能够实现在复杂室内动态场景下巡检机器人在Unity3D中的数字孪生，从而实现巡检机器人、室内环境的动态虚实交互及可视化分析。

公开(公告)号：CN118438467B

公开(公告)日：2024-09-17

申请号：CN202410907223.X

申请日：2024-07-08

Applicant: 成都信息工程大学

Inventor： 刘甲甲 ,  安若瑾 ,  张航天 ,  张国良 ,  马忠丽 ,  周巧 ,  黄俊杰 ,  宋兴洋 ,  李恩昊

IPC: B25J11/00 ,  B25J19/00

Abstract: 本发明公开了一种基于动态数字孪生的机器人室内巡检系统应用方法，涉及数字孪生机器人领域，包括：S1、采用物理实体及模型构建模块对待巡查环境进行实体数据采集，建立待巡查环境中物理实体对应的虚拟三维模型以得到数字孪生预制体模型库，基于待巡查环境建立虚拟的数字孪生场景；S2、通过孪生数据模块感知待巡查环境的实时数据；S3、通过动态数字孪生方法，基于数字孪生预制体模型库将S2感知到的实时数据在数字孪生场景中进行孪生数据映射。本发明提供一种动态数字孪生的机器人室内巡检系统应用方法，能够实现在复杂室内动态场景下巡检机器人在Unity3D中的数字孪生，从而实现巡检机器人、室内环境的动态虚实交互及可视化分析。

公开(公告)号：CN117593698B

公开(公告)日：2024-08-20

申请号：CN202311651203.2

申请日：2023-12-04

Applicant: 成都信息工程大学

Inventor： 马忠丽 ,  刘甲甲 ,  周巧 ,  黄俊杰 ,  万毅 ,  张佳鹏 ,  张顺 ,  安若瑾 ,  张航天 ,  宋兴洋

IPC: G06V20/52 ,  G06V20/40 ,  G06V10/25 ,  G06V10/44 ,  G06V10/52 ,  G06V10/764 ,  G06V10/766 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82

Abstract: 本发明公开一种区域目标入侵检测方法、装置及系统和存储介质，该方法包括：构建轻量化目标检测模型，轻量化目标检测模型包括Block_Net网络结构和检测头网络结构；Block_Net网络结构包括主干网络和分类器，主干网络包括堆叠的Block块和池化层，堆叠的Block块用于对提取和组合输入图像的不同尺度的特征以输出特征图，分类器包括全局平均池化层和全连接层；利用数据集对所述轻量化目标检测模型进行训练得到训练好的轻量化目标检测模型，基于训练好的轻量化目标检测模型完成区域目标入侵检测。本发明占用计算机资源少、检测精度最高，综合性价比更高，经济效益更好。

公开(公告)号：CN116091981A

公开(公告)日：2023-05-09

申请号：CN202310213336.5

申请日：2023-03-07

Applicant: 成都信息工程大学

Inventor： 刘甲甲 ,  万毅 ,  马忠丽 ,  张顺 ,  安若瑾 ,  张佳鹏 ,  张航天

IPC: G06V20/40 ,  G06V10/80 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06N3/08 ,  G06N3/0464

Abstract: 本发明公开了一种智能AI水库目标检测方法及系统，包括以下步骤：实时获取待测水库周围环境的视频流，基于所述视频流按帧数获取视频流图像；对所述视频流图像进行预处理，对预处理后的图像进行特征提取和特征融合处理，获取融合后的图像；对融合后的图像进行图像预测，获取检测完成后的图像，对所述图像进行未知目标判断，检测出未知目标的图像上传至服务器并发出警报信息。本发明根据预先设定的检测区域和目标类别准确地检测出范围内的目标类别和数量，能够达到实际工程的要求。