一种深度学习智能图像识别用跟踪装置制造方法及图纸

本实用新型专利技术提供一种深度学习智能图像识别用跟踪装置，属于跟踪设备技术领域，该深度学习智能图像识别用跟踪装置包括支撑板，支撑板的底部设置有电机，电机的输出轴固定有连接轴，连接轴的底部开设有十字插槽，十字插槽内活动插接有十字连接插杆，十字连接插杆的底部固定有伸缩板，伸缩板内活动插接有L形连板，L形连板的底部固定有凸杆，凸杆上固定有滑球，支撑板的左侧壁通过两个固定板固定有螺旋滑轨，整个装置结构设置合理新颖，构思巧妙，可以全方位无死角对学习物品进行追踪拍摄，完成图像识别与学习，提高了智能图像识别的灵活度，却多个学习物品可自由更换，操作方便，自动化程度高，实用性强。实用性强。实用性强。

【技术实现步骤摘要】
一种深度学习智能图像识别用跟踪装置


[0001]本技术属于跟踪设备
，具体涉及一种深度学习智能图像识别用跟踪装置。

技术介绍

[0002]图像识别是指利用计算机对图像进行处理、分析和理解，以识别各种不同模式的目标和对象的技术。一般工业使用中，采用工业相机拍摄图片，然后再利用软件根据图片灰阶差做进一步识别处理，图像识别软件国外代表的有康耐视等，国内代表的有图智能等。另外在地理学中指将遥感图像进行分类的技术。图像识别可能是以图像的主要特征为基础的。
[0003]但现有的无线摄像头在尽心识别跟踪时，不方便进行横竖向移动调节，对待图像识别的物品进行转动调节以及移动调节不灵活，摄像头不能全方位无死角的对识别图像进行跟踪识别。

技术实现思路

[0004]本技术的目的在于提供一种深度学习智能图像识别用跟踪装置，旨在解决现有技术中的无线摄像头在尽心识别跟踪时，不方便进行横竖向移动调节，对待图像识别的物品进行转动调节以及移动调节不灵活，摄像头不能全方位无死角的对识别图像进行跟踪识别等问题。
[0005]为实现上述目的，本技术提供本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种深度学习智能图像识别用跟踪装置，其特征在于：包括支撑板(1)，所述支撑板(1)的底部设置有电机(2)，所述电机(2)的输出轴固定有连接轴(3)，所述连接轴(3)的底部开设有十字插槽，所述十字插槽内活动插接有十字连接插杆(4)，所述十字连接插杆(4)的底部固定有伸缩板(8)，所述伸缩板(8)内活动插接有L形连板(9)，所述L形连板(9)的底部固定有凸杆(11)，所述凸杆(11)上固定有滑球(10)，所述支撑板(1)的左侧壁通过两个固定板(5)固定有螺旋滑轨(6)，所述螺旋滑轨(6)内开设有滑槽(7)，且滑球(10)滑动连接于滑槽(7)内，所述凸杆(11)的右端固定有凹形板(12)，所述凹形板(12)内转动连接有铰轴(13)，所述凹形板(12)上设置有驱动马达(14)，且驱动马达(14)的输出轴与铰轴(13)固定，所述铰轴(13)上连接有无线摄像头(15)，所述螺旋滑轨(6)的下方设置有学习物品变更机构。2.根据权利要求1所述的深度学习智能图像识别用跟踪装置，其特征在于：所述学习物品变更机构包括基座(17)，所述基座(17)固定于支撑板(1)的底部，所述基座(17)上转动连接有转套(18)，所述转套(18)的圆周表面固定有转盘(19)，所述...

【专利技术属性】
技术研发人员：宋旭，支现方，
申请(专利权)人：安阳师范学院，
类型：新型
国别省市：