公开(公告)号：CN117911762A

公开(公告)日：2024-04-19

申请号：CN202410027969.1

申请日：2024-01-09

Applicant: 蚌埠学院

Inventor： 陈燕 ,  邓运生 ,  夏宏兵 ,  王艳春 ,  杨艳 ,  刘国永

IPC: G06V10/764 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06V10/80 ,  G06V10/40 ,  G06V10/74

Abstract: 本发明公开了一种基于多源数据融合的机器视觉遥感图像场景分类方法，涉及遥感图像场景分类技术领域。所述方法包括以下步骤：首先，本发明对目标域遥感图像数据集合进行预处理，得到处理后的预分类图像数据集合。接着，采用源域的数据训练深度学习模型，提取相关特征，并通过交叉熵损失函数对训练模型中神经元权重进行更新。随后，调整训练模型的权重和结构，从而对训练模型结构进行优化。通过分布差异度量源域和目标域，再根据量化的分布差异对预分类图像数据集合进行数据拟合分析，生成训练模型融合指数，最后，通过与融合评估阈值进行对比，确定训练模型的训练状态，从而能尽快将模型投入使用，以保证遥感图像场景分类的准确性和使用效率。

公开(公告)号：CN112727705A

公开(公告)日：2021-04-30

申请号：CN202011544911.2

申请日：2020-12-23

Applicant: 蚌埠学院

Inventor： 黄迎辉 ,  荆建立 ,  邓运生 ,  涂正宏 ,  夏宏兵

IPC: F03D17/00

Abstract: 本发明公开了一种风力发电机组桨叶监测探伤方法，针对无人机对风机桨叶采集图像的特点，使用了无人机相机标定方法、快速自适应加权中值滤波算法、图像增强算法、桨叶表面故障特征提取与选择、桨叶表面故障分类监测与识别，并将其嵌入到人机交互平台中。该平台经过在线及离线测试，可以实现砂眼，裂纹和剥皮等缺陷的自动识别与监测，且准确率可以达到90％以上，相对于传统监测手段和其他监测算法具有较高的准确率与较好的算法稳定性，为风力发电机桨叶的无损监测提供了新的途径。

公开(公告)号：CN217413988U

公开(公告)日：2022-09-13

申请号：CN202221477867.2

申请日：2022-06-14

Applicant: 蚌埠学院

Inventor： 夏宏兵 ,  张洪飞 ,  赵新宇 ,  汪文涛

IPC: B25J5/00 ,  B25J11/00 ,  B25J19/00

Abstract: 本实用新型提供一种基于视觉SLAM技术的移动日照机器人，包括底盘、动力机构、行进轮、控制器、蓄电池、驱动板、外壳、旋转底座、支撑杆、角度调整机构、反光镜和视觉SLAM单元，本实用新型基于视觉SLAM单元构成运动小车，配合基于树莓派迷你电脑构成的控制器，能够对周围环境进行扫描，实现基于SLAM自主导航的功能，从而能够将反光镜移动到相应的位置，调整反光镜的角度，通过反射太阳光，对室内进行定点光照强度补充需求，解决了因楼宇住宅结构设计不合理，需要改变楼宇住宅内部光照强度、位置以及角度的需求。