成都川哈工机器人及智能装备产业技术研究院有限公司
- 作品数：79 被引量：13H指数：3
- 相关机构：成都哈工驱动科技有限公司哈尔滨工业大学成都轨道交通产业技术研究院有限公司更多>>
- 发文基金：四川省科技计划项目四川省自然科学基金国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术机械工程交通运输工程经济管理更多>>
- 一种检测地铁车侧巡检图像上工件的位置和类型的方法
- 本发明公开了一种检测地铁车侧巡检图像上工件的位置和类型的方法，使用软件算法替代人工操作，使用地铁列车车侧工件检测和识别模型，可用于开发智能的地铁巡检系统，以替代人工观察的检测方式，本发明以YOLOv4为基础构建地铁列车车...
- 张朝龙周治宇周帆王健王贵东朱均梁海清朱冬
- 智能巡检机器人在地铁检修库内的可行性应用被引量：3
- 2023年
- 该文针对目前地铁车辆检修任务日益繁重的痛点,设计使用图像特征分析识别、深度学习、导航调度和机器人控制等技术的智能巡检机器人,研究其在地铁检修库内进行自动检修的可行性应用。通过对列车底部及侧面转向架、牵引逆变箱、蓄电池箱和辅助逆变器箱等关键设备的自动巡检,探索提高检修效率、降低工作强度和提高准确率的方法,并总结分析目前影响机器人检测的主要因素及优化方法。
- 曹巍周治宇刘辉杨松丽徐淼夏密秘朱冬
- 关键词：地铁视觉识别
- 一种高效的烟箱缺条检测装置
- 本实用新型公开了一种高效的烟箱缺条检测装置，在不改变原有运输设备的基础上及在不开箱的状态下，实现对烟箱缺条跟随检测。本实用新型包括机架、XZ二轴运动机构、速度反馈运动机构、检测传感机构、位置捕获机构和导向运动机构；XZ二...
- 曹巍庞乃贞周治宇梁家熙赵靖
- 文献传递
- 一种精密插接件的高精度伺服装配系统及人工智能装配方法
- 本发明公开了一种精密插接件的高精度伺服装配系统，包括固定装配系统、转动装配系统及装配位移动系统；固定装配系统包括玻璃套管装配总成、极针压装总成以及极针装配总成，极针装配总成用于在下封接体上装配极针，极针压装总成用于下压极...
- 吴陈朱冬刘辉姜晨睿
- 一种用于物料袋抓取的夹具组件
- 本发明涉及机械设备技术领域，具体是一种用于物料袋抓取的夹具组件，包括安装座、设置于安装座上的驱动组件及设置于驱动组件上的若干间距可调的夹爪，若干夹爪可在驱动组件驱使下同步运动以刺破物料袋实现抓取或退出物料袋实现分离；至少...
- 何骞刘辉曹巍姜晨睿
- 一种检测地铁车侧巡检图像上工件的位置和类型的方法
- 本发明公开了一种检测地铁车侧巡检图像上工件的位置和类型的方法，使用软件算法替代人工操作，使用地铁列车车侧工件检测和识别模型，可用于开发智能的地铁巡检系统，以替代人工观察的检测方式，本发明以YOLOv4为基础构建地铁列车车...
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- 文献传递
- 一种智能化病理成片系统
- 本实用新型公开了一种细胞制片设备技术领域，具体是一种智能化病理成片系统及方法，所述系统包括设备主体，所述设备主体上设置有样瓶扫码开盖系统、移液系统、细胞液过滤系统、载玻片供给打码系统、多工位沉降染色系统、玻片紫外封片系统...
- 曹巍吴陈詹腾皎郑刘晓闵伟葛伟
- 具有视觉测脚码功能的称重装置
- 本实用新型公开了一种具有视觉测脚码功能的称重装置，包括底架、设置在底架上的立板和称重传感器，还包括：称重托盘，内凹的布置在底架上；称重传感器布置在称重托盘垂直于立板的方向上；称重传感器两侧的称重托盘上设置有测量部，用于人...
- 罗伏龙吴陈王文锋詹腾蛟徐淼
- 文献传递
- 一种基于激光惯性实时动态对象去除的SLAM系统
- 一种基于激光惯性实时动态对象去除的SLAM系统，涉及机器人SLAM领域，针对现有技术中在位姿估计之前并未去除动态对象，进而导致得到的位姿输出不准确的问题，本申请先进行动态对象移除，再进行特征匹配定位，解决了激光SLAM系...
- 吴立刚王艳坤姚蔚然孙光辉张兵周治宇齐乃明
- 基于有界分类器的深度学习青铜器年代鉴别方法被引量：1
- 2024年
- 针对古青铜器年代鉴别任务需要大量的相关史料、鉴别耗时长以及主观性强等问题,提出一种新思路用于辅助考古专家对古青铜器进行分析和年代鉴别。所提方法在图像分类预训练权重的基础上应用深度学习方法对古青铜器进行年代鉴别:首先,通过大量的基础实验,在较为有代表性的4种网络模型中选出鉴别结果较好的EfficientNetV2-L作为基线模型;接下来,使用EfficientNetV2-L对古青铜器数据集进行特征提取;然后,将原有的线性分类层替换为cosin_classifier,减小方差带来的风险,提高模型鉴别能力;最后,引入Focal损失函数替换原有的交叉熵损失函数进行损失计算,在聚焦因子(focusing parameter)和加权因子(class weighting)作用下有效地改善样本数量较少类别所导致的模型学习效果较差的问题。所提方法较原始EfficientNetV2-L在准确率、精确率、召回率、F1分数和曲线下面积等指标上提高4.1百分点、4.0百分点、4.1百分点、4.2百分点和0.9百分点,在测试集上取得91.7%的最优准确率。在此基础上,还对分期有争议的青铜器进行了模型预测分析。结果表明,深度学习技术在古青铜器数据集年代鉴别任务上是有效的,可提供参考分析数据,减轻考古专家的工作强度。
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- 关键词：图像处理青铜器
