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公开(公告)号：CN109657555A
公开(公告)日：2019-04-19
申请号：CN201811397562.9
申请日：2018-11-22
Applicant: 湖北工业大学
Abstract: 本发明提出了一种针对校车学生下车遗漏的检测装置及方法。本发明装置包括第一摄像头、第二摄像头、第三摄像头、第一摄像智能处理单元、第二摄像智能处理单元、第三摄像智能处理单元、交换机、车辆接口模块、存储模块、主控单元、预警模块、显示模块和电源模块。本发明方法通过第一摄像头至第三摄像头采集图像，并分别根据对应的摄像智能处理单元进行图像预处理后分别传输至主控单元；校车位于起点待启动时，主控单元根据方向梯度直方图算法以及支持向量机分类器识别依次排队上车的学生人数；校车到达终点待停靠时，主控单元根据方向梯度直方图算法以及支持向量机分类器识别依次排队下车的学生人数。本发明提高了校车的智能化以及安全性。
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公开(公告)号：CN108931299A
公开(公告)日：2018-12-04
申请号：CN201810781022.4
申请日：2018-07-17
Applicant: 湖北工业大学
IPC: G01J3/50
Abstract: 本发明公开了一种基于嵌入式相机的色度测量装置及方法，装置包括摄像模块、主机和显示模块；摄像模块用于实时采集图像；主机包括含嵌入式控制模块和辅助模块；控制模块，用于实时采集被测物体图像，提取感兴趣区域并计算图像的色度信息；辅助模块，用于同外部通信以及提供标准光源和电源；显示模块，用于实时显示采集的图像，并显示图像的色度信息；主机分别与摄像模块和显示模块连接。本发明图像采集模块和处理模块集成于嵌入式控制模块中，减少了图像传输时间，提高了计算效率；装置一体化体积小，便于使用，同时简化了安装过程，减少了安装时间；优化了色度测量算法，提高了色度测量精度；能够实时测量色度信息，可靠性高、寿命长、实用性强。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108931299B
公开(公告)日：2020-07-10
申请号：CN201810781022.4
申请日：2018-07-17
Applicant: 湖北工业大学
IPC: G01J3/50
Abstract: 本发明公开了一种基于嵌入式相机的色度测量装置及方法，装置包括摄像模块、主机和显示模块；摄像模块用于实时采集图像；主机包括含嵌入式控制模块和辅助模块；控制模块，用于实时采集被测物体图像，提取感兴趣区域并计算图像的色度信息；辅助模块，用于同外部通信以及提供标准光源和电源；显示模块，用于实时显示采集的图像，并显示图像的色度信息；主机分别与摄像模块和显示模块连接。本发明图像采集模块和处理模块集成于嵌入式控制模块中，减少了图像传输时间，提高了计算效率；装置一体化体积小，便于使用，同时简化了安装过程，减少了安装时间；优化了色度测量算法，提高了色度测量精度；能够实时测量色度信息，可靠性高、寿命长、实用性强。
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公开(公告)号：CN110097109B
公开(公告)日：2022-12-16
申请号：CN201910337110.X
申请日：2019-04-25
Applicant: 湖北工业大学
IPC: G06V20/20 , G06V20/58 , G06V10/774 , G06V10/25 , G06V10/762 , G06V10/764
Abstract: 本发明提出了一种基于深度学习的道路环境障碍物检测系统及方法。本发明系统包括：车前摄像头、车尾摄像头、左后视镜摄像头、右后视镜摄像头、第一智能处理单元、第二智能处理单元、第三智能处理单元、第四智能处理单元、交换机、主控单页、显示屏、蜂鸣器以及电源模块。本发明方法通过摄像头实时采集车辆四周视频序列，将获取序列中的图像传输给对应的智能处理单元；智能处理单元获取接收图像中的感兴趣区域；创建道路障碍物数据集离线训练YOLO神经网络，智能处理单元将分类为非路面簇的图片作为验证集，输入到训练完成的YOLO网络模型中，输出障碍物的回归框和类别。本发明减少复杂的图像预处理过程，能够快速区分图像背景及前景中的检测目标。
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公开(公告)号：CN109527688A
公开(公告)日：2019-03-29
申请号：CN201811338168.8
申请日：2018-11-12
Applicant: 湖北工业大学
Abstract: 本发明属于安全设备技术领域，公开了一种安全帽式巡检记录仪，包括：安全帽帽体，安装在安全帽帽体上的照明模块、摄像模块、记录模块、通信模块、报警模块、电源模块、微处理器；照明模块包括探照头灯、调光电路、照明控制开关，探照头灯设置在安全帽帽体的帽檐上；位于探照头灯上方设置有第一凹槽，第一凹槽的两侧设置有卡扣，卡扣用于固定摄像模块，第一凹槽的外部盖体采用透明防水材料制成；报警模块包括贴片式发光二极管，以间断式闪烁进行报警；电源模块包括锂电池、电源开关；安全帽帽体的顶部设有第二凹槽，锂电池可拆卸地安装在第二凹槽内，电源开关设置在安全帽帽体的侧边。本发明能够提高安全帽工作的续航能力。
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公开(公告)号：CN109243203A
公开(公告)日：2019-01-18
申请号：CN201811247806.5
申请日：2018-10-25
Applicant: 湖北工业大学
Abstract: 本发明提出了一种基于雷达的卡车防撞预警系统及方法。本发明系统包括电源模块、控制模块、左侧雷达、右侧雷达、第一前部雷达、第二前部雷达、第三前部雷达、第一后部雷达、第二后部雷达、第三后部雷达、距离显示模块、蜂鸣器、左侧指示灯、右侧指示灯、前部指示灯、后部指示灯。本发明方法设定雷达的车身安全距离；控制模块通过左侧雷达，右侧雷达，第一前部雷达，第二前部雷达，第三前部雷达，第一后部雷达，第二后部雷达，第三后部雷达采集雷达的探测距离，若雷达的探测距离小于该侧雷达的车身安全距离，根据雷达的探测距离控制蜂鸣器和相应的指示灯预警，并通过距离显示模块显示雷达的探测距离。本发明提高了卡车的安全性能。
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公开(公告)号：CN110097109A
公开(公告)日：2019-08-06
申请号：CN201910337110.X
申请日：2019-04-25
Applicant: 湖北工业大学
Abstract: 本发明提出了一种基于深度学习的道路环境障碍物检测系统及方法。本发明系统包括：车前摄像头、车尾摄像头、左后视镜摄像头、右后视镜摄像头、第一智能处理单元、第二智能处理单元、第三智能处理单元、第四智能处理单元、交换机、主控单页、显示屏、蜂鸣器以及电源模块。本发明方法通过摄像头实时采集车辆四周视频序列，将获取序列中的图像传输给对应的智能处理单元；智能处理单元获取接收图像中的感兴趣区域；创建道路障碍物数据集离线训练YOLO神经网络，智能处理单元将分类为非路面簇的图片作为验证集，输入到训练完成的YOLO网络模型中，输出障碍物的回归框和类别。本发明减少复杂的图像预处理过程，能够快速区分图像背景及前景中的检测目标。
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