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公开(公告)号：CN111709991A
公开(公告)日：2020-09-25
申请号：CN202010467531.7
申请日：2020-05-28
Applicant: 武汉工程大学 , 武汉引行科技有限公司
Abstract: 本发明涉及一种铁路工机具的检测方法、系统、装置和存储介质，方法包括获取多个工机具图像，根据所有工机具图像制作数据集；构建深度卷积神经网络，利用数据集和深度卷积神经网络构建反射图像提取网络，根据深度卷积神经网络和反射图像提取网络得到特征检测网络，根据深度卷积神经网络、反射图像提取网络和特征检测网络得到初始检测网络模型；利用数据集对初始检测网络模型进行训练，得到目标检测网络模型；根据目标检测网络模型对待检测工机具图像进行检测，得到检测结果。本发明可有效解决背景复杂、光照不均以及目标尺度差异大、形态复杂和存在遮挡等问题，对铁路工机具进行快速而准确地目标检测，实现铁路工机具的自动清点。
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公开(公告)号：CN114494098A
公开(公告)日：2022-05-13
申请号：CN202210338505.3
申请日：2022-04-01
Applicant: 武汉工程大学 , 武汉引行科技有限公司
Abstract: 本发明提供一种锂电池X射线图像增强方法、装置以及存储介质，属于图像处理技术领域，方法包括：通过X光机对待测锂电池进行图像采集得到锂电池X射线图像；对锂电池X射线图像的图像反射分量分析得到X射线反射图像；根据梯度因子对X射线反射图像的加权融合计算得到X射线融合图像；对X射线融合图像的对比度调整得到X射线调整图像。本发明有利于减弱光照伪影现象，避免了X射线图像这类低照度图像的亮度过度增强以及增强不足的问题，能够较好的提高锂电池X射线图像的对比度和清晰度，具有良好的图像增强效果，增强后的锂电池图像，电极得到增强，而噪声得到抑制，可显著提高锂电池电极缺陷检测的精度。
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公开(公告)号：CN112949438A
公开(公告)日：2021-06-11
申请号：CN202110195714.2
申请日：2021-02-19
Applicant: 武汉工程大学 , 武汉引行科技有限公司
Abstract: 本发明是涉及农业与人工智能领域，尤其是一种基于贝叶斯网络的水果视觉分类方法及系统。本发明通过获取待分类水果的待分类水果数据，并进行预处理得到多个待分类水果视觉特征值；分别对每个所述待分类水果视觉特征值进行离散化处理后，输入至预先训练好的水果分类贝叶斯网络模型进行处理，得到所述待分类水果在多个等级分类下的等级分类概率；根据多个所述等级分类概率对所述待分类水果进行等级分类。本发明实现了水果的精确分类，有效地降低在水果分拣中所花费的人力物力。通过构建复杂的水果分类的贝叶斯网络模型可实现水果的精确分类，实现降低人力物力，达到水果的快速分类。
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公开(公告)号：CN111552269B
公开(公告)日：2021-05-28
申请号：CN202010343394.6
申请日：2020-04-27
Applicant: 武汉工程大学
Abstract: 本发明提供一种基于姿态估计的多工业机器人安全性检测方法及系统，其中方法包括：S1:采集多工业机器人标准作业视频，并建立多个单工业机器人动作模式姿态向量序列A14，单工业机器人动作模式姿态向量序列A14中包含多个单工业机器人姿态向量A13，执行S2；S2:实时采集多工业机器人的作业视频，获取多个单工业机器人姿态向量A23，执行S3；S3:将任一单工业机器人姿态向量A23，记为h1,与对应的单工业机器人动作模式姿态向量序列A14进行匹配，若匹配成功，则执行S2,若匹配失败，则检测到异常动作，控制工业机器人急停，本方法检测过程简单准确且成本较低，而且可以同时检测多个工业机器人的工作状态。
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公开(公告)号：CN112732967A
公开(公告)日：2021-04-30
申请号：CN202110023565.1
申请日：2021-01-08
Applicant: 武汉工程大学 , 武汉引行科技有限公司
Abstract: 本发明涉及一种图像自动标注方法、系统及电子设备，接收待标记图像，将待标记图像输入到自动图像标注模型中，以使所述自动图像标注模型中的第二主干卷积神经网络、第二卷积注意力网络、第二多尺度特征融合分支网络依次对所述待标记图像进行处理，得到第K级第三图像特征图，并使所述自动图像标注模型中的第二标签预测网络对所述第K级第三图像特征图进行处理，得到所述待标记图像的语义标签，其中K为正整数。利用自动图像标注模型对待标记图像进行处理，可以方便快捷地对待标记图像进行标注，还可以在进行图像标注时能够提供不同比例的图像特征来对图像进行标注，从而使得对图像的注释更为全面。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111531580A
公开(公告)日：2020-08-14
申请号：CN202010342977.7
申请日：2020-04-27
Applicant: 武汉工程大学
Abstract: 本发明提供一种基于视觉的多工业机器人故障检测方法及系统，其中，一种基于视觉的多工业机器人故障检测方法，包括以下步骤，S1：采集多工业机器人标准作业视频，建立多个单工业机器人标准作业模式视频帧序列A13，执行S2；S2：实时采集多工业机器人作业视频，建立多个单工业机器人实时作业视频帧序列A22，执行S3；S3：将单工业机器人实时动作图像与对应的单工业机器人标准作业模式视频帧序列A13中的图像进行匹配，采用两阶段法检测单工业机器人是否动作异常，若是，执行S4，若否，执行S2；S4：控制该工业机器人急停。本发明具有采用非接触式的方式发现工业机器人本体突发故障，避免在人机协作时发生机器人伤人的安全事故、检测过程简单准确的优点。
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公开(公告)号：CN110490236A
公开(公告)日：2019-11-22
申请号：CN201910690299.0
申请日：2019-07-29
Applicant: 武汉工程大学 , 武汉引行科技有限公司 , 武汉创逸灵科技有限公司
Abstract: 本发明涉及一种基于神经网络的自动图像标注方法、系统、装置和介质，利用预先训练好的卷积神经网络模型提取实验数据集的图像特征；根据图像特征，在训练集中计算得到待标注图像的邻域图像集和对应的第一标签域；构建第一标签域与训练集对应的第二标签域之间的标签语义关联模型，根据标签语义关联模型，在第二标签域中计算得到与每个第一标签相关联的第三标签域；计算待标注图像与每个邻域图像之间的相似度，根据所有相似度得到每个第一标签成为目标标签的第一概率，并根据所有第一概率和标签语义关联模型得到每个第三标签成为目标标签的第二概率；根据所有相似度、所有第一概率和所有第二概率，得到目标标签，并根据目标标签完成标注。
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公开(公告)号：CN111709991B
公开(公告)日：2023-11-07
申请号：CN202010467531.7
申请日：2020-05-28
Applicant: 武汉工程大学 , 武汉引行科技有限公司
IPC: G06T7/70 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种铁路工机具的检测方法、系统、装置和存储介质，方法包括获取多个工机具图像，根据所有工机具图像制作数据集；构建深度卷积神经网络，利用数据集和深度卷积神经网络构建反射图像提取网络，根据深度卷积神经网络和反射图像提取网络得到特征检测网络，根据深度卷积神经网络、反射图像提取网络和特征检测网络得到初始检测网络模型；利用数据集对初始检测网络模型进行训练，得到目标检测网络模型；根据目标检测网络模型对待检测工机具图像进行检测，得到检测结果。本发明可有效解决背景复杂、光照不均以及目标尺度差异大、形态复杂和存在遮挡等问题，对铁路工机具进行快速而准确地目标检测，实现铁路工机具的自动清点。
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公开(公告)号：CN110688368B
公开(公告)日：2023-06-20
申请号：CN201910929085.4
申请日：2019-09-28
Applicant: 武汉工程大学
Inventor： 陈灯 , 张哲泓 , 魏巍 , 张彦铎 , 李晓林 , 鞠剑平 , 唐剑影 , 刘玮 , 段功豪 , 卢涛 , 周华兵 , 李迅 , 于宝成 , 徐文霞 , 鲁统伟 , 闵峰 , 朱锐 , 彭丽 , 王逸文
IPC: G06F16/21 , G06F16/2458 , G06F16/28
Abstract: 本发明公开了一种构件行为模型挖掘方法与装置，该方法包括：S1)运行包含构件的软件，动态采集构件的带参行为交互序列，构成序列集合；S2)合并具有不同参数值的相同构件行为交互序列；S3)基于合并后的构件行为交互序列构建一棵树；S4)合并树中的等价节点获得有限状态机R’；S5)根据参数观察值集合归纳参数的不变式作为有限状态机R’中对应边的守护条件；S6)计算有限状态机R’中构件行为满足参数不变式的概率；S7)基于步骤S6)中迁移发生的概率得到最终的带参概率自动机表示的构件行为模型。本发明考虑了构件行为模型中参数‑构件行为之间的依赖关系并采用概率模型对模型挖掘过程中的噪声进行有效处理，可获得更精确的构件行为模型。
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公开(公告)号：CN111531581B
公开(公告)日：2023-02-03
申请号：CN202010342989.X
申请日：2020-04-27
Applicant: 武汉工程大学
Abstract: 本发明提供一种基于视觉的工业机器人故障动作检测方法及系统，其中，一种基于视觉的工业机器人故障动作检测方法，包括以下步骤，S1：采集工业机器人标准作业视频，建立工业机器人标准作业模式视频帧序列；S2：实时采集工业机器人作业图像，获取工业机器人实时动作图像；S3：将工业机器人实时动作图像与工业机器人标准作业模式视频帧序列进行匹配，判断工业机器人标准作业模式视频帧序列中是否存在与工业机器人实时动作图像近似匹配的图像，若是，执行S2，若否，执行S4；S4：控制工业机器人急停。本发明具有采用非接触式的方式发现工业机器人本体突发故障，避免在人机协作时发生机器人伤人的安全事故、检测过程简单准确的优点。
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