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一种基于深度学习的多目标抓取方法及系统
本发明公开一种基于深度学习的多目标抓取方法及系统，属于计算机视觉与机器人控制技术领域，方法包括获取待抓取目标的图像以及深度信息，基于目标抓取检测模型得到抓取点的坐标，输入机械臂生成抓取指令抓取至少一个目标；其中，通过相机标定算法建立映射模型，改进YOLOv5网络和GRCNN网络构建目标检测模型和抓取点预测模型；目标抓取检测模型的数据处理方法包括将待抓取目标的图像以及深度信息，输入目标检测模型检测目标和抓取点预测模型确定抓取点，得到图像采集设备坐标系下的抓取点坐标，并基于映射模型转换为机械臂坐标系下的抓取点坐标。本发明解决了现有技术中存在的目标识别精度不足、抓取点计算不准确以及缺乏实时性的问题。
南京工程学院
2021-01-12
一种多媒体文件的标识方法及系统
本发明提供了一种多媒体文件的标识方法及系统，该方法通过判断当前待标识的多媒体文件的类型；提取视频文件的关键帧，得到待标识的图像文件；对图像文件进行二维DCT变换，提取图像文件的文件特征；对音频文件进行DWT变换，提取音频文件的文件特征；将提取的当前多媒体文件的文件特征与水印密文进行异或处理，获取并存储该多媒体文件的零水印。该系统包括多媒体文件类型判断模块、视频特征获取模块、图像特征获取模块、音频特征获取模块及零水印获取模块。本发明实现了在不修改原始多媒体数据的基础上，实现了对多类型的多媒体文件的加密标识，使得对多媒体文件标识的过程准确且全面，进而实现了对多媒体版权的有效且可靠的保护。
中国农业大学
2021-04-11
XM-705B-1带数字标识肾与肾上腺模型
XM-705B-1肾与肾上腺模型（1.5倍，带数字标识）
XM-705B-1带数字标识肾与肾上腺模型可拆分为2部件，显示了肾剖面的肾皮质、肾髓质、肾小盏、肾大盏、肾盂、输尿管以及肾动脉、肾静脉等结构，共有11个部位数字指示标志及对应文字说明。
尺寸：放大1.5倍，11×11×23cm
材质：PVC材料
上海欣曼科教设备有限公司
2021-08-23
带数字标识的人体骨骼附半边肌肉起止点着色
XM-108B人体骨骼附半边肌肉起止点着色模型
（85CM带数字标识）
XM-108B带数字标识的人体骨骼附半边肌肉起止点着色模型显示男性全身骨骼的组成和形态外观，由男性全身散骨串制而成一整体骨架，成直立姿势，四肢大的关节部分均可活动，其中一侧骨骼用不同颜色油漆标识出肌肉起止点位置（带数字标识），头颅含可活动的下巴、可移动的头颅盖，其中四肢骨和头颅骨可以灵活拆卸组装，整体固定在支架上，带底座，可灵活移动。
尺寸：高85cm
材质：PVC材料
上海欣曼科教设备有限公司
2021-08-23
XM-311A带数字标识颈前肌局解模型
XM-311A颈前肌局解模型（带数字标识）
XM-311A带数字标识颈前肌局解模型显示了人体颈前肌肉、血管、腺体等结构，带有多个部位数字指示标志和对应的文字说明。
尺寸：自然大，33.5×23.5×12cm
材质：PVC材料
上海欣曼科教设备有限公司
2021-08-23
XM-631A带数字标识头面及颈部血管神经分布
XM-631A头面及颈部血管神经分布模型（带数字标识）
XM-631A带数字标识头面及颈部血管神经分布模型由3部分组成，显示头部主要神经，筛板、视神经、动眼神经、滑车神经、展神经、三叉神经、三叉神经节、眼神经、额神经、眶上神经、滑车上神经、泪腺神经、鼻睫神经、睫状神经节、上颌神经、眶下神经、翼腭神经、上牙槽神经、上牙神经丛、下颌神经、颊神经、下牙槽神经、下牙神经丛、颏神经、舌神经、耳颞神经、颞深神经、鼓索、耳大神经、翼腭神经节、岩大神经、岩深神经、腭大小神经等，并且展示了颈部的肌肉和主要动静脉的解剖，共有多个部位数字指示标志和对应的文字说明。
尺寸：自然大
材质：PVC材料
上海欣曼科教设备有限公司
2021-08-23
XM-705B-1带数字标识肾与肾上腺模型
XM-705B-1肾与肾上腺模型（1.5倍，带数字标识）
XM-705B-1带数字标识肾与肾上腺模型可拆分为2部件，显示了肾剖面的肾皮质、肾髓质、肾小盏、肾大盏、肾盂、输尿管以及肾动脉、肾静脉等结构，共有11个部位数字指示标志及对应文字说明。
尺寸：放大1.5倍，11×11×23cm
材质：PVC材料
上海欣曼科教设备有限公司
2021-08-23
RFID十六通道读写模快工业多标签识别管理远距离读卡器通道模组
产品介绍
CK-M16L超高频RFID读写模块是小型化的UHF RFID 读写器 ，集成了模拟射频前端与基带数字信号处理模块等功能；用户只需要在模块的基础上作电源处理即可，可以很方便的通过API函数库控制模块工作适合各种应用场景用户开发。该模块支持固件升级，可满足协议扩展和功能扩展的应用需要。
产品特点
支持多种协议：ISO 18000-6C/EPC C1G2 、 ISO 18000-6B、国标GB/T29768-2013(可拓展支持)。
密集读取：端口最大输出33dBm，可根据需要设置功率，可应对非常密集的使用环境，多标签识别算法，每秒可识别超过400张以上。
能够定频或跳频工作。
输出功率可调,调节步进:1dBm。
支持标签数据过滤、支持防碰撞协议、支持多标签识别。
全频段、大功率、灵敏度高、功率准、零配置即可获得最佳性能。
规格参数
主要规格参数
产品型号
CK-M16L
性能参数
频率范围
840MHz～960MHz（可调节）
空口协议
EPC C1G2、ISO18000-6B/C、GB/T29768-2013（可选配）
功能特点
支持密集读写、多标签识别、支持标签数据过滤、支持RSSI：可感知信号强度
通道数
16通道
RF输出功率（端口）
33dBm±1dBm（MAX）
输出功率调节
±1dBm
前向调制方式
DSB-ASK、PR-ASK
连续读标签距离（读EPC码）
0-10米，连续读100次，读取成功率大于95%（无干扰环境）
连续写标签距离（写EPC码）
0〜4米(与标签芯片性能有关)，连续写100次，写成功率大于90%
标签识别速度
>400次/秒
通讯口
TTL串口
物理接口
15PIN端子 1.25mm间距
读卡功耗
（33dBm）：8W
物理参数
外观尺寸
178.8*89.5*8mm
外壳材质
铝型材外壳
安装方式
通过四个螺丝孔固定
电源
工作电压
5V 4A
操作环境
工作温度
-20°C~+70°C
储存温度
-40°C~+85°C
工作湿度
<95% (+25°C)
深圳市斯科信息技术有限公司
2025-12-27
非限制条件下车牌检测与识别
与停车场车辆计费等限制条件下的车牌识别应用场景不同，本项目可以实现多种复杂环境下多车牌多角度的车牌检测与识别。
华东交通大学
2021-05-04
基于NSCT光照不变量的人脸识别
为了消除光照对人脸识别的影响，提出一种基于无下采样Contourlet变换(NSCT)光照不变量的人脸识别算法。该算法首先对光照图像进行非线性变换（对数变换），将光照模型由乘性转变为加性，然后使用NSCT对图像进行多尺度多方向分析，对高频予带进行萎缩滤波，提取出人脸光照不变量。在Yale B与CMU PIE人脸库上实验结果表明该算法能够有效消除光照对人脸识别的影响
南京工程学院
2021-04-11