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公开(公告)号：CN116310808A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310179247.3
申请日：2023-02-27
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06V20/10 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V10/80 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种基于显著检测网络的非规则幕墙板材识别方法及装置，属于建筑幕墙安装技术领域。该方法包括：使用深度相机采集目标区域中幕墙板材的RGB‑D图像，并制作板材识别测试数据集；采用三种基于RGB‑D的显著性公共数据集的部分数据构成训练数据集；训练构建的幕墙板材识别网络并保存最优参数；使用训练好的显著检测网络对幕墙板材数据进行预测；使用深度数据计算目标区域实际尺寸；输出板材关键点空间坐标。本发明可以实现高精度的非规则板材的精准识别与定位，并提高建筑工程中幕墙安装过程的工作效率。
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公开(公告)号：CN114586548B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202210380715.9
申请日：2022-04-08
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: A01D46/30 , G06N3/0455 , B25J5/00 , G06V10/82 , G06T5/50 , G06N3/08 , H04L67/125 , G06N3/04 , G06T7/70 , H04L67/06 , H04W4/30 , B25J11/00 , B25J18/02 , B25J15/10 , B25J9/16 , G06V20/68
Abstract: 本发明涉及一种虚拟远程水果采摘系统，属于水果采摘技术领域，包括前端水果采摘装置，后端虚拟交互设备和云平台服务器；所述前端水果采摘装置用于采集并识别水果图像，上传至云平台服务器，并执行云平台服务器的水果采摘命令，还用于对采摘的水果进行品质判断和编号计数；所述后端虚拟交互设备用于模拟前端水果采摘装置所处的环境空间，在虚拟空间中实时展示当前的前端水果采摘装置状态信息、其周围的环境和水果的信息以及采摘下来的水果信息；所述云平台服务器用于对前端水果采摘装置和后端虚拟交互设备交互的信息进行管理、转发和存储。本发明还提供一种虚拟远程水果采摘方法。
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公开(公告)号：CN116310808B
公开(公告)日：2025-04-29
申请号：CN202310179247.3
申请日：2023-02-27
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06V20/10 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V10/80 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种基于显著检测网络的非规则幕墙板材识别方法及装置，属于建筑幕墙安装技术领域。该方法包括：使用深度相机采集目标区域中幕墙板材的RGB‑D图像，并制作板材识别测试数据集；采用三种基于RGB‑D的显著性公共数据集的部分数据构成训练数据集；训练构建的幕墙板材识别网络并保存最优参数；使用训练好的显著检测网络对幕墙板材数据进行预测；使用深度数据计算目标区域实际尺寸；输出板材关键点空间坐标。本发明可以实现高精度的非规则板材的精准识别与定位，并提高建筑工程中幕墙安装过程的工作效率。
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公开(公告)号：CN114586548A
公开(公告)日：2022-06-07
申请号：CN202210380715.9
申请日：2022-04-08
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: A01D46/30 , H04L67/125 , H04L67/06 , H04W4/30 , B25J5/00 , B25J11/00 , B25J18/02 , B25J15/10 , B25J9/16 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06T5/50 , G06T7/70
Abstract: 本发明涉及一种虚拟远程水果采摘系统，属于水果采摘技术领域，包括前端水果采摘装置，后端虚拟交互设备和云平台服务器；所述前端水果采摘装置用于采集并识别水果图像，上传至云平台服务器，并执行云平台服务器的水果采摘命令，还用于对采摘的水果进行品质判断和编号计数；所述后端虚拟交互设备用于模拟前端水果采摘装置所处的环境空间，在虚拟空间中实时展示当前的前端水果采摘装置状态信息、其周围的环境和水果的信息以及采摘下来的水果信息；所述云平台服务器用于对前端水果采摘装置和后端虚拟交互设备交互的信息进行管理、转发和存储。本发明还提供一种虚拟远程水果采摘方法。
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公开(公告)号：CN117197789A
公开(公告)日：2023-12-08
申请号：CN202311222984.3
申请日：2023-09-20
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06V20/60 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06V10/44 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/086 , G06T7/80 , G06T1/00
Abstract: 本发明涉及一种基于多尺度边界特征融合的幕墙框识别方法及系统，属于建筑幕墙施工技术领域。该方法具体包括：S1：采集幕墙框彩色图像数据；S2：对数据进行预处理，并使用数据标注软件对幕墙框区域进行逐像素标注；S3：构建幕墙框识别网络模型，包括多尺度边界特征融合模块和通道引导金字塔卷积模块；并采用余弦退火算法训练优化模型；S4：将幕墙安装机器人前端相机和激光雷达进行标定，并将激光点云与图像进行配准；采用激光雷达的硬件测量系统与训练好的幕墙框识别网络模型相结合，以测量目标幕墙框的三维空间位置和姿态。本发明可以实现幕墙框高效、准确的识别，并且在终端实现实时监控，还为幕墙施工提供快速精准的安装参数。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114812983A
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN202210331307.4
申请日：2022-03-31
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明提供一种基于激光阵列的桥梁裂缝测量方法、装置及设备，通过采用搭载相机和激光发射器的无人机进行损伤拍摄，并通过激光阵列快速采集桥梁表面的损伤数据，建立激光投影点空间坐标，再结合微元法实现曲面与直面映射关系的换算获得初始图像，利用深度学习分割算法获得初始图像的目标二值图，最后使用裂缝像素与全部像素的比例计算和Z型步进骨架线法精确获得实际裂缝的面积、长度和宽度，该方法解决了倾角采集图像数据的情况下，曲面裂缝快速、精确测量的问题，可实现桥梁平面和曲面的裂缝测量，同时采用的是无人机非接触式测量，可广泛应用于其他领域的测量工程，且本发明仅采用搭载相机和激光传感器的无人机即可实现，整体成本较低。
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公开(公告)号：CN114812983B
公开(公告)日：2025-05-16
申请号：CN202210331307.4
申请日：2022-03-31
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明提供一种基于激光阵列的桥梁裂缝测量方法、装置及设备，通过采用搭载相机和激光发射器的无人机进行损伤拍摄，并通过激光阵列快速采集桥梁表面的损伤数据，建立激光投影点空间坐标，再结合微元法实现曲面与直面映射关系的换算获得初始图像，利用深度学习分割算法获得初始图像的目标二值图，最后使用裂缝像素与全部像素的比例计算和Z型步进骨架线法精确获得实际裂缝的面积、长度和宽度，该方法解决了倾角采集图像数据的情况下，曲面裂缝快速、精确测量的问题，可实现桥梁平面和曲面的裂缝测量，同时采用的是无人机非接触式测量，可广泛应用于其他领域的测量工程，且本发明仅采用搭载相机和激光传感器的无人机即可实现，整体成本较低。
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公开(公告)号：CN113006348B
公开(公告)日：2023-02-17
申请号：CN202110257664.6
申请日：2021-03-09
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明属于建筑幕墙自动化安装技术领域，涉及一种高空幕墙自动安装型智能机器人，包括：板材堆放台，用于存放板材；板材运输升降台，用于提升板材；智慧安装机器人，用于将运输升降台上的板材安装至幕墙；智能送料机器人，用于自动抓取板材堆放台上的板材并自动移动至运输升降台；剪叉式承重升降台，用于提升智慧安装机器人；履带式基座，用于安装所述板材堆放台、运输升降台、剪叉式承重升降台；以及控制室，设置在履带式基座上，用于各部分协调动作以及移动式作业。该智能型机器人可适用于高空幕墙板材的自动化安装，增加施工效率，减少施工人员的伤亡。
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公开(公告)号：CN113284107B
公开(公告)日：2022-10-11
申请号：CN202110572608.1
申请日：2021-05-25
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种引入注意力机制改进型U‑net的混凝土裂缝实时检测方法，属于图像检测领域。该方法包括：S1：获取数据集；S2：对数据集内图片中的裂缝进行逐像素标注；S3：构建引入注意力机制改进型U‑net的卷积神经网络分割模型，基于传统U‑net网络的基础上，使用MobileNet作为骨干网络，在编码部分引入通道注意力模块，在解码部分引入空间注意力模块；S4：将数据集图片送入改进的网络模型进行训练；S5：将训练好的最优模型封装到检测平台；S6：使用移动采集平台采集传输图片至移动终端；S7：使用移动终端上传图片至检测平台进行检测。本发明可实现边采集边检测，增加混凝土表面结构损伤检测人员的工作效率。
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公开(公告)号：CN113284107A
公开(公告)日：2021-08-20
申请号：CN202110572608.1
申请日：2021-05-25
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种引入注意力机制改进型U‑net的混凝土裂缝实时检测方法，属于图像检测领域。该方法包括：S1：获取数据集；S2：对数据集内图片中的裂缝进行逐像素标注；S3：构建引入注意力机制改进型U‑net的卷积神经网络分割模型，基于传统U‑net网络的基础上，使用MobileNet作为骨干网络，在编码部分引入通道注意力模块，在解码部分引入空间注意力模块；S4：将数据集图片送入改进的网络模型进行训练；S5：将训练好的最优模型封装到检测平台；S6：使用移动采集平台采集传输图片至移动终端；S7：使用移动终端上传图片至检测平台进行检测。本发明可实现边采集边检测，增加混凝土表面结构损伤检测人员的工作效率。
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