[实用新型]一种便携式卷积神经网络植物识别装置有效

专利信息
申请号: 202121482512.8 申请日: 2021-07-01
公开(公告)号: CN216017340U 公开(公告)日: 2022-03-11
发明(设计)人: 马光凯;武岳;王昌权 申请(专利权)人: 东北林业大学
主分类号: H05K5/02 分类号: H05K5/02;H05K5/03;H05K5/00;H05K7/14
代理公司: 杭州广奥专利代理事务所(特殊普通合伙) 33334 代理人: 尹建民
地址: 150040 黑龙*** 国省代码: 黑龙江;23
权利要求书: 查看更多 说明书: 查看更多
摘要:
搜索关键词: 一种 便携式 卷积 神经网络 植物 识别 装置
【说明书】:

实用新型公开了一种便携式卷积神经网络植物识别装置,包括箱体,所述箱体的顶部活动连接有箱盖,所述箱体的内部放置有处理器,所述箱盖的左侧固定连接有固定盒,所述箱盖的内部固定连接有放置机构。本实用新型过设置箱体,可以将处理器放置在箱体的内部,便于对处理器进行携带,并通过防护垫,可以达到对处理器保护的效果,通过设置箱盖,可以方便对显示屏放置,通过设置放置机构,放置机构可以将显示屏限制在箱盖的内部,并便于使用者进行观看,通过设置传动机构,传动机构与放置机构配合使用,能够实现或解除对放置机构的限位,能够使放置机构进出箱盖的内部,可以方便显示屏进出放置机构的内部,实现了便于携带的目的。

技术领域

本实用新型涉及卷积神经网络技术领域,具体为一种便携式卷积神经网络植物识别装置。

背景技术

卷积神经网络是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络,是深度学习,卷积神经网络具有表征学习能力,能够按其阶层结构对输入信息进行平移不变分类,因此也被称为“平移不变人工神经网络,本实用新型涉及一种便携式卷积神经网络植物识别装置,现有的卷积神经网络植物识别装置在需要更换使用地点时,存在不利于携带的情况,且在携带过程中容易导致装置损坏,导致装置无法使用,从而无法满足使用者的使用需求。

实用新型内容

针对现有技术中存在的问题,本实用新型的目的在于提供一种便携式卷积神经网络植物识别装置,具备便于携带的优点,解决了现有的卷积神经网络植物识别装置在需要更换使用地点时,存在不利于携带的情况,且在携带过程中容易导致装置损坏,导致装置无法使用的问题。

为实现上述目的,本实用新型提供如下技术方案:一种便携式卷积神经网络植物识别装置,包括箱体,所述箱体的顶部活动连接有箱盖,所述箱体的内部放置有处理器,所述箱盖的左侧固定连接有固定盒,所述箱盖的内部固定连接有放置机构,所述放置机构的内部活动连接有显示屏,所述固定盒的内部固定连接有传动机构,所传动机构与放置机构配合使用,所述箱盖内部的顶部固定连接有摄像头,所述箱体的内壁固定连接有防护垫,所述防护垫的内壁与处理器的表面接触。

优选的,所述放置机构包括放置架,所述放置架的内壁与显示屏的表面接触,所述放置架后侧顶部和底部的两侧均固定连接有第一活动杆,所述第一活动杆的内部活动连接有第二活动杆,所述第二活动杆的后侧与箱盖的内壁固定连接。

优选的,所述传动机构包括移动杆,所述移动杆的顶部延伸至固定盒的顶部,所述移动杆的顶部固定连接有按钮,所述移动杆的底部固定连接有弹簧,所述弹簧的底部与固定盒的内壁固定连接。

优选的,所述放置架内壁的两侧均开设有与显示屏配合使用的移动槽,所述放置架内壁的底部开设有与显示屏配合使用的固定槽,所述箱盖的前侧开设有与放置架配合使用的放置槽。

优选的,所述固定盒的顶部开设有与移动杆配合使用的通孔。

优选的,所述箱盖的顶部固定连接有把手,所述箱体后侧的两侧均固定连接有合页,所述箱体和箱盖的连接处通过合页活动连接,所述箱盖前侧的两侧均固定连接有卡块,所述箱体前侧两侧的顶部均固定连接有与卡块配合使用的卡扣锁。

优选的,所述移动杆右侧的底部固定连接有第一转轴,所述第一转轴的内部活动连接有连接杆,所述连接杆另一端的表面套设有第二转轴,所述第二转轴的右侧固定连接有移动板,所述移动板的右侧固定连接有限位块,所述移动板的顶部和底部均固定连接有滑块。

优选的,所述放置架的两侧均开设有与限位块配合使用的限位槽,所述箱盖内部的两侧均开设有与移动板配合使用的活动槽,所述箱盖内壁两侧的顶部和底部均开设有与滑块配合使用的滑槽,所述滑槽靠近活动槽的一侧与活动槽连通。

与现有技术相比,本实用新型的有益效果如下:

下载完整专利技术内容需要扣除积分,VIP会员可以免费下载。

该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于东北林业大学,未经东北林业大学许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服

本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/202121482512.8/2.html,转载请声明来源钻瓜专利网。

×

专利文献下载

说明:

1、专利原文基于中国国家知识产权局专利说明书;

2、支持发明专利 、实用新型专利、外观设计专利(升级中);

3、专利数据每周两次同步更新,支持Adobe PDF格式;

4、内容包括专利技术的结构示意图流程工艺图技术构造图

5、已全新升级为极速版,下载速度显著提升!欢迎使用!

请您登陆后,进行下载,点击【登陆】 【注册】

关于我们 寻求报道 投稿须知 广告合作 版权声明 网站地图 友情链接 企业标识 联系我们

钻瓜专利网在线咨询

周一至周五 9:00-18:00

咨询在线客服咨询在线客服
tel code back_top