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公开(公告)号：CN114519749B
公开(公告)日：2024-08-13
申请号：CN202210202131.2
申请日：2022-03-03
Applicant: 湖北工程学院
IPC: G06T7/90 , G06T7/00 , G06V20/40 , G06N3/0464 , A01C1/02 , G06V10/774 , G06V10/82 , H04N23/50 , H04N23/51
Abstract: 本发明涉及基于深度学习的种子发芽试验自动监测系统，包含观测装置、监测系统；观测装置包含视频采集装置；视频采集装置包含摄像机、调节定位装置；监测系统包含视频信号接收模块、发芽状态分析模块；视频信号接收模块接收视频信号；发芽状态分析模块接收视频信号，进行识别操作和分析操作，获得发芽状态分析结果；非极大值抑制算法包含包围框相交面积，包围框中心点距离；还包含多目标中心点距离过近抑制算法；发芽状态分析结果包含已发芽种子数量、未发芽种子数量、发芽率和已标定培养皿图像数据。本发明实现多种摄像机适配；降低设备成本；既可对离线图像分析，也可实时分析；高精度、实时种子状态判断；提高工作效率。
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公开(公告)号：CN112668488B
公开(公告)日：2025-01-24
申请号：CN202011608846.5
申请日：2020-12-30
Applicant: 湖北工程学院
IPC: G06V20/40 , G06V10/75 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种种子自动识别方法、系统及电子设备，获取包含种子的待检测图像；将所述待检测图像输入针对N种预设种子类型的检测分类器；当针对N种预设种子类型的检测分类器在所述待检测图像中检测出所述N种预设种子类型中的种子时，利用所述针对N种预设种子类型的检测分类器对检测出的种子进行标注，得到检测结果，其中N为正整数。利用针对N种预设种子类型的检测分类器对包含种子的待检测图像进行自动识别，对于待检测图像的背景、光照等没有严格的要求，从而便于推广和普及。
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公开(公告)号：CN112907559B
公开(公告)日：2022-06-07
申请号：CN202110281368.X
申请日：2021-03-16
Applicant: 湖北工程学院
Abstract: 本发明涉及基于单目相机的深度图生成装置，包含单目相机和RealSense相机；单目相机安装在第一云台上；RealSense相机安装在第二云台上；单目相机与RealSense相机紧密配合，光轴平行。本发明还涉及基于单目相机的深度图生成方法，包含步骤：采集1张单目相机RGB图像；采集1张RealSense相机RGB图像和1张RealSense相机深度图；向下采样得到向下采样单目相机RGB图像；进行超像素分割操作，得到分割单目相机RGB图像；进行特征点匹配操作，得到匹配深度图；进行区域分割，得到分区深度图；统计平均值，对对应的分割区域填充，得到填充深度图；向上采样，得到单目相机深度图。本发明可以保留单目相机的RGB图的高精度、视场，拟合出深度图；成本低；无需硬件标定，无需学习和建模，无需先验知识。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112907559A
公开(公告)日：2021-06-04
申请号：CN202110281368.X
申请日：2021-03-16
Applicant: 湖北工程学院
Abstract: 本发明涉及基于单目相机的深度图生成装置，包含单目相机和RealSense相机；单目相机安装在第一云台上；RealSense相机安装在第二云台上；单目相机与RealSense相机紧密配合，光轴平行。本发明还涉及基于单目相机的深度图生成方法，包含步骤：采集1张单目相机RGB图像；采集1张RealSense相机RGB图像和1张RealSense相机深度图；向下采样得到向下采样单目相机RGB图像；进行超像素分割操作，得到分割单目相机RGB图像；进行特征点匹配操作，得到匹配深度图；进行区域分割，得到分区深度图；统计平均值，对对应的分割区域填充，得到填充深度图；向上采样，得到单目相机深度图。本发明可以保留单目相机的RGB图的高精度、视场，拟合出深度图；成本低；无需硬件标定，无需学习和建模，无需先验知识。
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公开(公告)号：CN114519749A
公开(公告)日：2022-05-20
申请号：CN202210202131.2
申请日：2022-03-03
Applicant: 湖北工程学院
Abstract: 本发明涉及基于深度学习的种子发芽试验自动监测系统，包含观测装置、监测系统；观测装置包含视频采集装置；视频采集装置包含摄像机、调节定位装置；监测系统包含视频信号接收模块、发芽状态分析模块；视频信号接收模块接收视频信号；发芽状态分析模块接收视频信号，进行识别操作和分析操作，获得发芽状态分析结果；非极大值抑制算法包含包围框相交面积，包围框中心点距离；还包含多目标中心点距离过近抑制算法；发芽状态分析结果包含已发芽种子数量、未发芽种子数量、发芽率和已标定培养皿图像数据。本发明实现多种摄像机适配；降低设备成本；既可对离线图像分析，也可实时分析；高精度、实时种子状态判断；提高工作效率。
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公开(公告)号：CN119229454A
公开(公告)日：2024-12-31
申请号：CN202411081543.0
申请日：2024-08-08
Applicant: 湖北工程学院
IPC: G06V30/19 , G06V30/146 , G06Q10/10
Abstract: 本发明涉及外包装字符自动识别系统，包含传送带、光电传感器组、图像采集单元、字符识别系统；本发明还涉及外包装字符自动识别方法，包含步骤：生成关于字符识别模型的字符数据集；训练SVM模型；载入训练好的SVM模型，自动识别传送带上的目标的外包装上的字符。本发明适用于实际生产线上包装盒在传送带上位置不确定的情况；不需要人工干预、自动高精度分割单个字符图像，建立单个字符数据集，用于SVM模型训练；节约大量的人力；速度快且对计算机硬件的要求较低适应工业生产对硬件成本控制的要求；对于同一类商品外包装仅需预设参数一次即可，操作便捷；极大降低人的工作量，极大提高工作效率；大大降低硬件成本。
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公开(公告)号：CN112668488A
公开(公告)日：2021-04-16
申请号：CN202011608846.5
申请日：2020-12-30
Applicant: 湖北工程学院
Abstract: 本发明涉及一种种子自动识别方法、系统及电子设备，获取包含种子的待检测图像；将所述待检测图像输入针对N种预设种子类型的检测分类器；当针对N种预设种子类型的检测分类器在所述待检测图像中检测出所述N种预设种子类型中的种子时，利用所述针对N种预设种子类型的检测分类器对检测出的种子进行标注，得到检测结果，其中N为正整数。利用针对N种预设种子类型的检测分类器对包含种子的待检测图像进行自动识别，对于待检测图像的背景、光照等没有严格的要求，从而便于推广和普及。
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