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公开(公告)号:CN116110123A
公开(公告)日:2023-05-12
申请号:CN202211669642.1
申请日:2022-12-25
Applicant: 西北工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于Mediapipe的不良人体姿态识别提醒方法,通过普通摄像头捕获当前人体姿态的图像,利用Mediapipe人体姿态识别模型获取当前帧人体姿态相关信息,根据获取到的信息由人体工学判断当前姿态是否有害人体健康,并对不良姿态进行提醒。本发明利用人体各部位的空间位置关系来判断人体是否处于舒适姿态比利用神经网络分类的方式更符合人体工学,且只要能够识别相关部位位置和特征点,就不会受到图像背景和角度的影响,使不良姿态的识别更加可靠和稳定。
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公开(公告)号:CN118366178A
公开(公告)日:2024-07-19
申请号:CN202410392629.9
申请日:2024-04-02
Applicant: 西北工业大学
IPC: G06V30/262 , G06V30/19
Abstract: 本发明涉及一种面向多行字符识别结果的行归类结构化读取方法,属于工业字符识别技术领域。将字符目标检测识别结果输出的边界框坐标和类别信息作为输入,求解多行字符的文本范围,基于聚类的思想将离散的字符识别结果归类为不同的行,并对不同行内的字符顺序进行判断,从而完成多行字符识别结果的读取,实现多行字符文本语义上的理解和组织,以便更好地处理和利用识别出的文本信息。本发明同时为多行字符文本识读结果的后处理审查与校正提供基础,整体提高文本识读准确率。
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公开(公告)号:CN118366170A
公开(公告)日:2024-07-19
申请号:CN202410392631.6
申请日:2024-04-02
Applicant: 西北工业大学
IPC: G06V30/19 , G06V30/146 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06N3/096
Abstract: 本发明涉及一种基于深度迁移学习的航空发动机叶片编码点阵字符识别方法,属于工业字符识别技术领域。通过工业相机获取叶片图像,利用现有的通用性目标检测网络模型完成叶片榫头编码点阵字符区域定位提取,借助多种图像处理方法对编码点阵字符区域图像进行图像增强和增广完成目标域数据集构建,使用同源任务的带有工业字符标识编码的汽车零件图片数据集和自行生成的清晰仿编码数据集进行处理完成源域数据集构建,设计构建YOLO‑GhostNetV2‑EMA网络模型结构图,根据所提模型设计深度迁移学习微调实验策略,进行实验并训练最佳字符检测识别模型,最后基于上述图像增强和最佳字符检测识别模型实现自然工况的叶片编码点阵字符高准确率识别。
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公开(公告)号:CN115937106A
公开(公告)日:2023-04-07
申请号:CN202211456529.5
申请日:2022-11-21
Applicant: 西北工业大学
Abstract: 本发明公开了一种实时环形螺栓组装配引导与检测方法,首先调用相机获取螺栓在法兰上的安装面的图像,利用灰度化处理、高斯滤波处理、二值图处理、膨胀运算等图像处理技术进行螺栓孔位标记;通过识别螺栓安装前后安装面上孔内图像的变动,来检测螺栓安装;其次以ASME中螺栓的十字交叉拧紧顺序作为螺栓拧紧顺序的判定依据,形成螺栓安装时的引导与检测的依据;最后根据安装时获取的实时图像,对其进行螺栓顺序安装阶段的判定,并根据判定结果反馈相应的引导和安装顺序正确与否的检测结果。本发明可以有效减少安装时间,减少顺序错误率,提升零部件连接的质量。
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