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公开(公告)号：CN107330881B
公开(公告)日：2020-11-06
申请号：CN201710521778.0
申请日：2017-06-30
Applicant: 燕山大学
Abstract: 本发明公开了一种用于识别轮毂气门孔的方法，其内容是：首先对从生产线上采集的轮毂图片进行预处理，用Hough圆变换定位出轮毂的位置同时获得其圆心和半径信息，结合气门孔在轮毂上的实际位置，设定半径范围，切出一个环形区域，气门孔就在这个以轮毂中心为圆心的环形区域内；设定气门孔的半径范围，在这个环形区域中寻找气门孔候选区域，并对环形区域进行自适应阈值变换，通过对候选区域内低值像素个数的判断来确定候选区域是否为真正的气门孔；最后对比轮毂的直径参数人为设定气门孔直径大小，定位出气门孔。本发明思路清晰、步骤简单，算法运算耗时少，定位精准，符合工业生产的快速性和实时性。
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公开(公告)号：CN110031597A
公开(公告)日：2019-07-19
申请号：CN201910316179.4
申请日：2019-04-19
Applicant: 燕山大学
IPC: G01N33/18
Abstract: 本发明提供一种生物式水质监测方法，采用KCF跟踪算法对丢失和运动过程中产生碰撞或遮挡的鱼体运动目标进行补偿；在跟踪过程中使用光流算法进行轨迹平滑，直接得到了鱼类运动轨迹，避免了从图像序列中质心点再提取，在很大程度上提高了效率；提取的是三维轨迹坐标，提供了更加真实的鱼类游动轨迹，可以尽可能减少鱼类面向摄像机横向运动的潜在误差，将3D数据转化为可视化运动轨迹，提供了鱼类运动的直观表示方法；使用集成学习的方式将传统的基于SVM和XGBoost的水质异常监测方法与深度学习神经网络的监测方法进行融合，水质判断结果的错误率呈指数级下降，准确率高。本发明有效节省了人力、物力和财力，同时增强了水质监测的实时性和鲁棒性。
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公开(公告)号：CN116229409A
公开(公告)日：2023-06-06
申请号：CN202211536442.9
申请日：2022-12-02
Applicant: 燕山大学
IPC: G06V20/58 , G06V20/70 , G06V10/42 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V10/762 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种引入全局特征和多尺度特征的人行横道线检测方法，属于图像处理、计算机视觉技术领域，步骤包括路况图像采集，构建人行横道线数据集；对人行横道线数据集中的路况图像预处理；根据目标检测算法构建人行横道线检测模型；通过人行横道线检测模型对路况图像进行检测，并生成标注预测框的路况图像；采用的损失函数将目标真实框的参数与预测框解码后的参数进行对比，进行人行横道线检测模型训练；对测试集和车前摄像头实时拍摄的前方路况图像进行检测，将数据集中的人行横道线标出并输出识别准召率，以验证改进模型的效果。本发明能够现对复杂交通场景中的人行横道线准确检测，从而辅助车辆实现智能驾驶中人行横道线场景判断的任务。
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公开(公告)号：CN106980859A
公开(公告)日：2017-07-25
申请号：CN201710165508.0
申请日：2017-03-20
Applicant: 中信戴卡股份有限公司 , 燕山大学
Abstract: 本发明提供一种识别表面上凹陷或者凸起的字符的方法，该方法包括图像输入步骤、第一预处理步骤、第一字符区域分割、第二预处理步骤、第二字符分隔步骤、静态模板处理步骤、模板匹配步骤、数据库配对步骤、输出正确或者错误结果。本发明的方法的优点在于，通过模板匹配的方法可以有效的识别出铝车轮背腔的铸造法规标识字符，实现了识别的自动化。
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公开(公告)号：CN102679957A
公开(公告)日：2012-09-19
申请号：CN201210124965.2
申请日：2012-04-26
Applicant: 燕山大学
IPC: G01C11/00
Abstract: 本发明提供了一种融合背景信息与颜色特征的鱼体检测方法，包括如下步骤：计算机读取背景和包括鱼体目标的图像；根据背景减除法对两幅图像进行计算以获得初始的鱼体运动目标，此时图像中包括很多噪声点和背景信息点；为了获得精确的鱼体目标，利用RGB颜色模型的信息，从原始彩色图像中获得鱼体的RGB颜色信息，并利用(R-B)算子对图像处理；处理后的图像目标和背景像素呈现较大差异，其直方图呈双峰分布，寻找直方图的峰谷点为阈值点，对(R-B)后的图像进行阈值处理，大于阈值的像素点即为鱼体目标，否则剔除；此时计算机输出的图像为最终的鱼体目标检测结果。本方法适用于简单背景且摄像机固定的场景下鱼体目标检测，具有通用性好，检测目标精确，速度快等优点。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114038059B
公开(公告)日：2024-05-24
申请号：CN202111316896.0
申请日：2021-11-09
Applicant: 燕山大学
IPC: G06V40/20 , G06V40/10 , G06V10/44 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于双帧速率分治行为识别网络的动态手势识别方法，采用一种双通道三维卷积神经网络模型来提取动态手势的时空特征，所使用的输入设备为普通的USB摄像头采集的视频帧序列，通过普通USB摄像头采集手势图像和视频进能够完成手势识别，相较于使用3D传感器大大节省了设备成本，旨在能够广泛的应用于多种领域。同时本发明根据目前手势人机交互常使用的手势种类定义诸如向左、向右、确定等手势，是一种通过深度学习实现的分类问题，本发明根据常见的人机交互指令创建的手势视频数据集，在采集过程中考虑到不同场景和角度的应用情况，在虚拟现实和智能办公领域保持良好的识别准确率。
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公开(公告)号：CN114038059A
公开(公告)日：2022-02-11
申请号：CN202111316896.0
申请日：2021-11-09
Applicant: 燕山大学
Abstract: 本发明公开了一种基于双帧速率分治行为识别网络的动态手势识别方法，采用一种双通道三维卷积神经网络模型来提取动态手势的时空特征，所使用的输入设备为普通的USB摄像头采集的视频帧序列，通过普通USB摄像头采集手势图像和视频进能够完成手势识别，相较于使用3D传感器大大节省了设备成本，旨在能够广泛的应用于多种领域。同时本发明根据目前手势人机交互常使用的手势种类定义诸如向左、向右、确定等手势，是一种通过深度学习实现的分类问题，本发明根据常见的人机交互指令创建的手势视频数据集，在采集过程中考虑到不同场景和角度的应用情况，在虚拟现实和智能办公领域保持良好的识别准确率。
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公开(公告)号：CN113469951A
公开(公告)日：2021-10-01
申请号：CN202110638698.X
申请日：2021-06-08
Applicant: 燕山大学
Abstract: 本发明公开了一种基于级联区域卷积神经网络的轮毂缺陷检测方法，包括如下步骤：S1、采集轮毂X光图像；S2、采用自适应阈值分割对轮毂X光图像进行预处理；S3、训练并优化轻量级卷积神经网络模型，用训练和优化后的模型对轮毂X光图像进行初步筛选，如有严重缺陷则过检失败，回炉重铸，非严重缺陷则进行轮毂缺陷检测；S4、建立基于级联区域卷积神经网络的缺陷检测模型，基于级联区域卷积神经网络的缺陷检测模型包括特征提取网络、特征金字塔网络以及级联检测器；S5、获取轮毂缺陷信息并计算缺陷面积，根据轮毂缺陷所在位置和缺陷大小对轮毂缺陷划分等级，本发明实现了铝合金轮毂缺陷的实时检测，以满足轮毂全自动生产的需求。
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公开(公告)号：CN110901975A
公开(公告)日：2020-03-24
申请号：CN201911243116.7
申请日：2019-12-06
Applicant: 燕山大学
Abstract: 本发明公开了一种自动化采血管铝塑膜封装设备，涉及铝塑膜封装技术领域，解决了现有的采血管封装方式通过医务人员进行操作，封装效率低，密封性能差等问题。一种自动化采血管铝塑膜封装设备，包括收集盒，所述收集盒的上端面安装有盒体连接块，所述盒体连接块上端的外侧安装有底部支撑架，所述底部支撑架的上端面安装有推动机构，所述推动机构包括第一电动推杆、支撑杆、导向架和限位弧板，所述第一电动推杆的下端面安装有两个支撑杆，所述第一电动推杆一端的外侧安装有导向架，所述导向架的下端面安装有限位弧板，所述导向架的一端安装有管体滑动机构。本发明通过对采血管进行自动封装，封装效率高，适用于不同长度采血管。
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公开(公告)号：CN107330881A
公开(公告)日：2017-11-07
申请号：CN201710521778.0
申请日：2017-06-30
Applicant: 燕山大学
Abstract: 本发明公开了一种用于识别轮毂气门孔的方法，其内容是：首先对从生产线上采集的轮毂图片进行预处理，用Hough圆变换定位出轮毂的位置同时获得其圆心和半径信息，结合气门孔在轮毂上的实际位置，设定半径范围，切出一个环形区域，气门孔就在这个以轮毂中心为圆心的环形区域内；设定气门孔的半径范围，在这个环形区域中寻找气门孔候选区域，并对环形区域进行自适应阈值变换，通过对候选区域内低值像素个数的判断来确定候选区域是否为真正的气门孔；最后对比轮毂的直径参数人为设定气门孔直径大小，定位出气门孔。本发明思路清晰、步骤简单，算法运算耗时少，定位精准，符合工业生产的快速性和实时性。
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