南通大学张堃获国家专利权
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龙图腾网获悉南通大学申请的专利一种用于农场大棚人员操作管理的一体化智能灯杆监控装置获国家发明授权专利权,本发明授权专利权由国家知识产权局授予,授权公告号为:CN117173533B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-28发布的发明授权授权公告中获悉:该发明授权的专利申请号/专利号为:202310923981.6,技术领域涉及:G06V10/82;该发明授权一种用于农场大棚人员操作管理的一体化智能灯杆监控装置是由张堃;张鹏程;万滋林;吴承刚;钱佳杰设计研发完成,并于2023-07-26向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种用于农场大棚人员操作管理的一体化智能灯杆监控装置在说明书摘要公布了:本发明涉及智能灯杆设备技术领域,尤其涉及一种用于农场大棚人员操作管理的一体化智能灯杆监控装置,包括一体化智能灯杆、以及安装在一体化智能灯杆上的监控装置,监控装置包括智能监控模块、LED灯管理控制模块、光敏电阻模块、温度监测模块、空调模块、湿度监测模块、加湿器模块、二氧化碳监测模块、土壤酸碱度监测模块、太阳能板模块以及主控模块;智能监控模块,通过视觉传感器采集大棚内正常光图像信息和红外图像信息,采用MOL‑POSE算法对采集的正常光图像信息处理,红外图像辅助提供检测目标的距离。本发明用于协助农民判断大棚内的人是否正在对大棚进行合理操作,并使大棚内部环境维持在最适宜内部植物生长的状态,实现农场大棚的监控一体化。
本发明授权一种用于农场大棚人员操作管理的一体化智能灯杆监控装置在权利要求书中公布了:1.一种用于农场大棚人员操作管理的一体化智能灯杆监控装置,其特征在于,包括一体化智能灯杆、以及安装在一体化智能灯杆上的监控装置,所述监控装置包括智能监控模块、LED灯管理控制模块、光敏电阻模块、温度监测模块、空调模块、湿度监测模块、加湿器模块、二氧化碳监测模块、土壤酸碱度监测模块、太阳能板模块以及主控模块;所述智能监控模块、LED灯管理控制模块、空调模块、加湿器模块、二氧化碳监测模块、土壤酸碱度监测模块和太阳能板模块均与主控模块电性连接; 所述智能监控模块,通过视觉传感器采集大棚内正常光图像信息和红外图像信息,采用MOL-POSE算法对采集的正常光图像信息处理,红外图像信息用于辅助提供检测目标的距离;先框选出人体的区域,并在该区域识别出人体的16个关键点的坐标,根据坐标的位置关系采用状态转换模型得出当前人体姿态的状态信息,进而判断检测到的人员是否正在对大棚进行合理操作; 所述温度监测模块、空调模块、湿度监测模块、加湿器模块、二氧化碳监测模块和土壤酸碱度监测模块用于对大棚内部环境状态进行检测和调节; 所述MOL-POSE算法用于同时完成姿态识别任务和目标检测任务,MOL-POSE算法包括主干网络和输出网络Head结构;所述主干网络选用轻量级网络DI-MobileNet,构建尺度金字塔提取输入图像不同尺度的特征;将正常光图像信息和红外图像信息结合作为MOL-POSE算法的输入; 所述轻量级网络DI-MobileNet,经过下采样操作,得到、以及级底层特征;所述级底层特征中加入TSPP模块,用于加强提取单一特征图的多尺度特征;将多尺度特征作为Head结构的三输入,Head结构包括连续三组的上采样和卷积操作,上采样采用PIX-up模块,对小特征图有效放大;同时上采样和卷积操作的结果与来自主干网络的底层特征进行堆叠,堆叠后的结果再进行卷积操作,获得三路输出;最后经过Head结构,姿态任务直接回归得到16个人体关键点归一化坐标;目标检测任务获得多级尺度的预测框端点结果; 所述Head结构基于以及级底层特征,将不同特征图进行解码获得预测结果,即目标检测任务预测框左上端点坐标和右下端点坐标,并且按照对应特征图相对原图缩小比率,进行反变换,以右下端点坐标为例,公式如下所示: 式中,为反变换后横纵坐标,,为反变换前坐标,为缩小比率,这里取、以及分别对应、以及级底层特征图对应的缩小比率的倒数; 根据反变换获得的基于原图大小的点坐标,对位置相近的三点作为一组,求得横坐标及纵坐标的均值,以均值点作为最后的预测框端点; 所述TSPP模块使用深度可分离卷积代替普通的卷积块,扩大级底层特征图感受野;将级底层特征图作为输入,经过五个通道:第一通道内,不加入深度可分离卷积,使用传统的点卷积操作;第二通道内采用卷积核同时分离度为6的深度可分离卷积对图像处理;第三通道采用卷积核同时分离度为12的深度可分离卷积对图像处理;第四通道采用卷积核同时分离度为18的深度可分离卷积对图像处理;第五通道直接对原图进行池化操作,并完成一次上采样操作;最终将五通道结果全部堆叠在一起,使用点卷积降低深度并输出; 所述PIX-up模块包括一个卷积核为大小步长为1的卷积操作、归一化操作、激活操作以及像素重排操作;像素重排操作将原来大小为的特征图转换为大小的特征的,和为原特征图的高和宽,为上采样扩张倍数,为变换后的通道数。
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