【CN109883966A】一种基于多光谱图像技术检测中华绒螯蟹熟化程度的方法【专利】
【CN109887026A】多视角定位跟踪方法、装置、设备及计算机可读存储介质【专利】
(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 201910135076.8(22)申请日 2019.02.20(71)申请人 深圳市未来感知科技有限公司地址 518000 广东省深圳市南山区粤海街道科慧路沛鸿高新产业园A2栋510(72)发明人 陈小明 张小龙 刘志愿 (74)专利代理机构 深圳市世纪恒程知识产权代理事务所 44287代理人 胡海国(51)Int.Cl.G06T 7/70(2017.01)(54)发明名称多视角定位跟踪方法、装置、设备及计算机可读存储介质(57)摘要本发明公开了一种多视角定位跟踪方法及装置、设备和存储介质，该方法包括：获取定位跟踪设备上各相机之间的几何关系，基于几何关系确定待定位端各基准点在预设虚拟坐标系上的基准点三维坐标；确定各基准点三维坐标所转换的基准点邻接矩阵，并基于预设遍历算法确定在各基准点邻接矩阵所关联的基准点生成树；获取待定位端中的跟踪物体上各标记点在虚拟坐标系上的标记点三维坐标，并基于各标记点三维坐标计算标记点邻接矩阵，在标记点邻接矩阵中获取标记点生成树；在各基准点生成树中获取和标记点生成树匹配的目标生成树，输出目标生成树对应的基准点序列，以实现多视角定位跟踪。
本发明解决了相机定位跟踪物体位置的准确性较低的技术问题。
权利要求书2页 说明书11页 附图3页CN 109887026 A 2019.06.14C N 109887026A权 利 要 求 书1/2页CN 109887026 A1.一种多视角定位跟踪方法，其特征在于，所述多视角定位跟踪方法包括以下步骤：获取定位跟踪设备上各相机之间的几何关系，基于所述几何关系确定待定位端各基准点在预设的虚拟坐标系上的基准点三维坐标；确定各所述基准点三维坐标所转换的基准点邻接矩阵，并基于预设遍历算法确定在各所述基准点邻接矩阵所关联的基准点生成树；获取所述待定位端中的跟踪物体上各标记点在所述虚拟坐标系上的标记点三维坐标，并基于各所述标记点三维坐标计算标记点邻接矩阵，在所述标记点邻接矩阵中获取标记点生成树；在各所述基准点生成树中获取和标记点生成树匹配的目标生成树，并在定位跟踪设备上输出所述目标生成树对应的基准点序列，以实现多视角定位跟踪。
【CN109793501A】一种人体代谢健康指数无创检测设备【专利】
(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 201910179479.2(22)申请日 2019.03.08(71)申请人 合肥中科易康达生物医学有限公司地址 230088 安徽省合肥市高新区习友路与石莲南路交口西北角中科院（合肥）技术创新工程院研发楼507申请人 中国科学院合肥物质科学研究院(72)发明人 朱灵 朱守明 汪磊 张元志 周喃 刘勇 (74)专利代理机构 北京科迪生专利代理有限责任公司 11251代理人 安丽 成金玉(51)Int.Cl.A61B 5/00(2006.01)(54)发明名称一种人体代谢健康指数无创检测设备(57)摘要本发明涉及一种人体代谢健康指数无创检测设备，包括：多光谱激发光源，由多个波长的LED或者激光二极管组成；校准光源，由紫光LED 和白光LED组成，覆盖了从400nm到700nm的光谱区域；光谱采集设备，用于测量皮肤荧光光谱的信号；3叉光纤探头装置，连接光源和光谱采集设备，传输光信号。
本发明的多光谱激发光源，可以激发皮肤的多种荧光物质，根据荧光的强弱来判断人体的健康状况。
由于人体的皮肤肤色不同，有黑有白，皮肤白的人荧光要强一些，为了消除这种影响，需要用校准光源来照射皮肤，采集皮肤的宽带反射光谱，来对皮肤的荧光光谱的强弱进行校正。
本发明不需要进行采血操作，属于无创检测，而且几十秒内就可以知道测试结果，采集方便，迅速快捷，这是传统检测人体健康指数所不具有的优势。
权利要求书1页 说明书4页 附图2页CN 109793501 A 2019.05.24C N 109793501A权 利 要 求 书1/1页CN 109793501 A1.一种人体代谢健康指数无创检测设备，其特征在于：包括：多光谱激发光源，发出多种波长的激发光，由多个LED或者激光二极管组成，用于激发皮肤的荧光物质；校准光源，由紫光LED和白光LED组成，发出一个覆盖400-700nm波段的宽带光谱，用于对不同肤色的人体皮肤荧光强弱的校准；光谱采集设备，用于采集人体皮肤的荧光信号；3叉光纤探头装置，用于连接多光谱激发光源，校准光源，光谱采集设备，并且传输光信号；4个不同波长的激发光源，激发人体内多种内源性荧光物质，荧光光谱的强弱反映人体的代谢健康状况；所述4个不同波长的激发光源分别为280nm、370nm、405nm和450nm激发光源。
【CN110009055A】一种基于改进AlexNet的软壳虾特征提取方法【专利】
(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 201910298929.X(22)申请日 2019.04.15(71)申请人 中国计量大学地址 310018 浙江省杭州市江干区学源街258号(72)发明人 刘子豪 徐志玲 徐新胜 孔明 (51)Int.Cl.G06K 9/62(2006.01)(54)发明名称一种基于改进AlexNet的软壳虾特征提取方法(57)摘要本发明公开了一种基于改进AlexNet的软壳虾特征提取方法，包括以下步骤：1)改进传统的AlexNet的第一、二、三、五卷积层，并优化参数；2)可视化改进AlexNet网络中卷积层的输出特征，表征软壳虾目标；3)构造组合分类层结构，融合不同的子分类器，构成组合式分类器。
本发明可直接用于对虾养殖加工厂的样本预处理环节，对正常虾和软壳虾分级，实现对虾质量在线评估和测量，以满足虾制产品的精选分级要求。
权利要求书1页 说明书4页 附图4页CN 110009055 A 2019.07.12C N 110009055A权 利 要 求 书1/1页CN 110009055 A1.一种基于改进AlexNet的软壳虾特征提取方法，其特征在于，包括以下步骤：1)改进AlexNet的第一、二、三、五个卷积层，并优化参数；2)可视化改进AlexNet网络中卷积层的输出特征，表征软壳虾目标；3)构造组合分类层结构，融合不同的子分类器，构成组合式分类器。
2.如权利要求1所述的一种基于改进AlexNet的软壳虾特征提取方法，其特征在于，改进AlexNet的第一、二、三、五个卷积层的步骤包括：1)把原始AlexNet第一卷积层中的卷积核尺寸由11×11改为7×7；2)对原始的AlexNet第二、三、五个卷积层进行拆分，各自形成两个独立的子卷积层；3)按照从左至右的形式对拆分后的卷积层进行卷积核分配，第二层卷积层拆分为两个3×3的子卷积层，第三层卷积层拆分为两个2×2的子卷积层,第五层卷积层拆分为两个2×2的子卷积层。
【CN109580287A】一种水体沿岸带底栖动物定量采集装置【专利】
权利要求书1页 说明书4页 附图1页
CN 109580287 A
CN 109580287 A权 利 要 求 书1/1 页
1 .一种水体沿岸带底栖动物定量采集装置，包括手柄(1)、滑轨(2)、固定桩(3)、滑轮 (4) 、网 (5) 、尖齿 (6) 、网兜 (7) 组成 ，其特征在于 ：手柄 (1) 、滑轨 (2) 、网 (5) 、尖齿 (6) 构成整 体 ，网框 (5) 与手柄 (1) 通过焊接相连 ，尖齿 (6) 通过焊接固定于网框 (5) 一侧 ，网兜 (7) 通过 缝 制或 胶粘固 定于网框 (5) 上 ，固 定桩 (3) 与滑轮 (4) 通过焊接 相连 ，滑轮 (4) 嵌入滑轨 (2) 中 ，所述的固定桩 (3) 与滑轮 (4) 为一个整体 ，所述的固定桩 (3) 通过滑轮 (4) 契合在滑轨 (2) 中，固定桩(3)以滑轮(4)为圆心，垂直于网框(5)的平面上进行360 °旋转。
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CN 109580287 A
说 明 书
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创造性劳动均可制备) ，所述的固定桩通过滑轮契合在滑轨中，使固定桩可在滑轨范围内移 动，并可以以滑轮为圆心，在垂直于网框的平面上进行360 °旋转。 [0009] 所述的零部件中，主要有两个关键组成部分。其中手柄、滑轨、网框、尖齿构成的一 个整体是本发明的第一个关键组成部分(以下简称结构一) ，固定桩与滑轮构成的一个整体 是本发明的第二个关键组成部分(以下简称结构二)。 [0010] 结构一是本发明完成底栖动物定量采集的主要功能部分。手柄和网框的连接构成 了常规的手抄网结构 ，能够实现采集的基本功能 ；在网框上加装尖齿是为了更好的适应不 同的水体底 质条件 ，在淤泥和砾石底 质条件下均能 够很好的完成底栖动物的 刮取功能 ；在 手柄上内嵌滑轨结构是本发明的 重要创新 ，当结构二下端插入水体底 质固定后 ，滑轨的 长 度限 制了结构一的 位移距离 ，使其最大位移距离等于滑轨的 长度 ，由 此实现了定量采集的 功能，底栖动物定量采集的面积即等于网框宽度×滑轨长度。 [0011] 结构二是本发明完成底栖动物定量采集的辅助功能部分，也是本发明的另一个重 要创新，固定桩在通过焊接加装滑轮后，能够在手柄滑轨内沿手柄纵轴移动，滑轮装入方形 钢管制成的手柄后能够确保工作状态下结构一仅能够在一个方向上拉动，使网框的采集面 积为标准矩形 ；此外工作状态下结构二的 滑轮位置构成了一个杠杆支点 ，使操作人 员拉动 结构一的手柄时结构一的网框尖齿一端更容易受力挖取底栖生物；同时结构二可以在垂直 于网框的平面内做360 °转动，在非工作状态下可以旋转收纳至手柄内，更便于野外工作时 携带。 [0012] 现有水体沿岸带底栖动物定量采集过程一般为选定采样地点，通过卷尺测量划定 采样样方，粗略划线识别后使用小铲子一类的挖掘工具挖取表层底质，倒入筛子中筛洗，挑 取筛出的底栖动物。整个采集过程持续时间取决于划定样方面积以及使用的铲子和筛子的 规格，为了保证取样有代表性，划定样方面积一般为50cm×50cm，使用铲子的铲面规格一般 在15-20cm左右，圆筛直径多在20cm左右，因此理想状态下至少需要约9铲能够完成50×50 样方表层底泥的挖取，分3次才可筛洗完毕，整个过程中样方选择及面积划定耗时约2分钟、 底泥挖取耗时在5分钟以上，筛洗过程耗时在10分钟以上；初始划定的样方边界线在挖掘的 过程中很容易模 糊 ，大多凭借操作者的 个人 判断实施采集 ，实际 挖取的 面积往往与最初划 定的采样样方存在一定出入；完成沿岸带底栖动物的定量采集需要同时携带测量、挖掘、筛 洗三类工具进行。 [0013] 本发明与现有采样工具相比，具有如下优点和效果： [0014] 1)将底栖动物采集点选择、采样面积测量及划定、底栖动物收集等过程简化集成 为一个动作，面积划定及底泥挖取过程耗时可控制在30秒左右，加上筛洗过程总耗时约在5 分钟左右，比传统采样方式耗时缩短约70 .6％，采样效率大幅提高； [0015] 2)通过手柄滑轨长度限定采样范围，采样面积＝滑轨长度×网框宽度，采样面积 基本不存在误差，远较传统采样方式定量准确； [0016] 3)将底栖动物采集工具、面积测量工具、底泥样本筛洗工具集成为一体，有效减少 野外采样携带工具数量，显著提高工具的便携程度； [0017] 4)使用方法简便，对操作者技术水平要求相对较低。
【CN109816658A】一种基于机器视觉的棉花种子检测系统及其检测方法【专利】
(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 201910257413.0(22)申请日 2019.04.01(71)申请人 河北农业大学地址 071000 河北省保定市灵雨寺街289号(72)发明人 王楠 张君 张鸿懻 李耕宇 (74)专利代理机构 北京科亿知识产权代理事务所(普通合伙) 11350代理人 李兴林(51)Int.Cl.G06T 7/00(2017.01)G06T 7/136(2017.01)G06T 5/30(2006.01)G01N 21/84(2006.01)G01N 21/88(2006.01)(54)发明名称一种基于机器视觉的棉花种子检测系统及其检测方法(57)摘要本发明公开了一种基于机器视觉的棉花种子检测系统及其检测方法，包括图像采集模块和上位机模块，图像采集模块连接上位机模块，上位机模块包括图像预处理模块、图像分割模块和PC机，图像采集模块采集棉花种子图像，再通过图像预处理模块对采集的图像进行预处理，图像预处理模块连接图像分割模块，PC机用于接收预处理模块和图像分割模块处理后的数据；本发明通过基于机器视觉进行棉花种子质量检测可以提高检测准确率，同时检测效率高，能有效节省检测周期，通过采用平面扫描仪为图像采集模块进行棉花种子图像采集可以提高采集图像的清晰度以及具有可调的分辨率，图像颜色更加鲜艳且边缘没有畸变，可以为检测提供一个稳定的图像基础。
权利要求书1页 说明书4页 附图1页CN 109816658 A 2019.05.28C N 109816658A权 利 要 求 书1/1页CN 109816658 A1.一种基于机器视觉的棉花种子检测系统，其特征在于：包括图像采集模块和上位机模块，所述图像采集模块连接上位机模块，所述上位机模块包括图像预处理模块、图像分割模块和PC机，所述图像采集模块连接图像预处理模块，所述像采集模块采集棉花种子图像，再通过图像预处理模块对采集的图像进行预处理，所述图像预处理模块连接图像分割模块，所述图像分割模块对预处理后的图像阈值分割，再进行直方图分析，检测棉花种子质量，所述图像预处理模块和图像分割模块连接PC机，所述PC机用于接收预处理模块和图像分割模块处理后的数据，进行分析，得出棉花种子质量检测结果进行输出。
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(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 201910141468.5
(22)申请日 2019.02.26
(71)申请人 江苏大学
地址 212013 江苏省镇江市京口区学府路
301号
(72)发明人 王睿远 石海军 黄晓玮 李志华
邹小波 石吉勇 史永强
(51)Int.Cl.
G01N 21/31(2006.01)
(54)发明名称一种基于多光谱图像技术检测中华绒螯蟹熟化程度的方法(57)摘要本发明属于无损检测技术领域，具体涉及一种基于多光谱图像技术检测中华绒螯蟹熟化程度的方法；具体步骤为：采集中华绒螯蟹在蒸制过程中的全波段光谱信息，筛选表征蛋白质和脂质熟化程度的特征波长，和多光谱相机组构建多光谱信息采集系统和熟化程度在线监测系统；采集中华绒螯蟹在蒸制过程中特征波长下的光谱图像，并进行校正，进一步划分感兴趣区域；然后提取感兴趣区域的光谱图像数据和颜色信息；融合步骤四中提取的光谱图像数据和颜色信息，建立判别模型；本发明使用光谱图像对中华绒螯蟹的熟化程度进行判断，利用光谱数据与图像数据代替传统的人眼观察，具有准确、高效、无损、实时的优点；解决了人工判断主观性强、准确性差
的缺陷。
权利要求书2页 说明书7页 附图1页CN 109883966 A 2019.06.14
C N 109883966
A
权 利 要 求 书1/2页CN 109883966 A
1.一种基于多光谱图像技术检测中华绒螯蟹熟化程度的方法，其特征在于，具体步骤如下：
步骤一：采集中华绒螯蟹在蒸制过程中的全波段光谱信息，筛选表征蛋白质和脂质熟化程度的特征波长，根据特征波长和多光谱相机组建成多光谱信息采集系统；然后以多光谱信息采集系统进一步构建熟化程度在线监测系统；
步骤二：利用步骤一构建的多光谱信息采集系统采集中华绒螯蟹在蒸制过程中特征波长下的光谱图像，并对采集的光谱图像进行校正；
步骤三：对步骤二中校正后的光谱图像进一步划分感兴趣区域；
步骤四：提取步骤三划分的感兴趣区域的光谱图像数据和颜色信息；
步骤五：融合步骤四中提取的光谱图像数据和颜色信息，建立判别模型。
2.根据权利要求1所述的基于多光谱图像技术检测中华绒螯蟹熟化程度的方法，其特征在于，步骤一所述筛选表征蛋白质和脂质熟化程度的特征波长的方法包括遗传算法和蚁群优化算法。
3.根据权利要求1所述的基于多光谱图像技术检测中华绒螯蟹熟化程度的方法，其特征在于，步骤一所述构建熟化程度在线监测系统的方法为：将多光谱信息采集系统组建于蒸锅内侧，多光谱信息采集系统外部加装玻璃挡板，接入冷风系统，去除玻璃挡板上的雾气；同时使用暗通道去雾算法，进行算法去雾，保障图像成像质量，构建熟化程度在线监测系统。
4.根据权利要求1所述的基于多光谱图像技术检测中华绒螯蟹熟化程度的方法，其特征在于，步骤一所述特征波长为：490nm、606nm、646nm、730nm、763nm、780nm、827nm、935nm和990nm。
5.根据权利要求1所述的基于多光谱图像技术检测中华绒螯蟹熟化程度的方法，其特征在于，步骤二所述校正的方法是通过采集白板标定图像进行图像校正。
6.根据权利要求1所述的基于多光谱图像技术检测中华绒螯蟹熟化程度的方法，其特征在于，步骤三所述划分感兴趣区域的具体步骤为：使用自动阈值分割实现对中华绒螯蟹的光谱图像与背景分离，再获取中华绒螯蟹壳区域中心坐标和中华绒螯蟹图像的中轴线，以中心坐标为中心，中轴线为对称轴生成100×100至300×300像素大小的矩形为感兴趣区域。
7.根据权利要求1所述的基于多光谱图像技术检测中华绒螯蟹熟化程度的方法，其特征在于，步骤四所述提取光谱图像数据的方法为：提取检测时感兴趣区域中每个像素点在步骤一筛选的特征波长下的反射强度，将同一波长感兴趣区域中的反射强度平均值作为一个输入变量，根据步骤一筛选的特征波长的数量，共得到9个光谱数据的输入变量。
8.根据权利要求1所述的基于多光谱图像技术检测中华绒螯蟹熟化程度的方法，其特征在于，步骤四所述提取颜色信息的方法为：首先提取蒸制过程中感兴趣区域L、a、b的平均值，设置蒸制前感兴趣区域L、a、b的平均值为L0、a0、b0，检测时感兴趣区域L、a、b的平均值为L1、a1、b1，将色差值ΔL、Δa、Δb作为颜色信息的输入值。
9.根据权利要求1所述的基于多光谱图像技术检测中华绒螯蟹熟化程度的方法，其特征在于，步骤五所述的融合方法，具体是指将步骤四中得到的光谱图像数据与颜色信息通过归一化方法融合为一个数值矩阵；所述归一化方法为min-max标准化方法，归一化处理后
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