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公开(公告)号：CN119826819A
公开(公告)日：2025-04-15
申请号：CN202411873783.4
申请日：2024-12-19
Applicant: 北京工业大学
IPC: G01C21/20 , G06N3/006 , G06N3/0985 , G06N3/06
Abstract: 本发明提出了一种基于元学习与海马反向重放工作机制的目标导航方法，旨在解决传统面向目标导航方法在多任务环境中可解释性差、导航效率低和适应性差的问题。具体流程包括：借鉴大鼠海马尖波涟漪期间的反向重放与预演工作机制，构建二维空间位置细胞神经元网络；通过元学习优化神经元网络初始突触连接权重；用元学习优化后的神经元网络权重面向目标导航。该方法适用于多任务环境中机器人面向目标自主导航，能够通过模拟海马反向重放与预演工作机制实现高效且适应性强的面向目标导航。
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公开(公告)号：CN119559439A
公开(公告)日：2025-03-04
申请号：CN202411696694.7
申请日：2024-11-26
Applicant: 北京工业大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/30 , G06V10/25 , G06V10/26 , G06V10/74 , G06V10/20 , G06V10/44 , G06V10/40 , G06V10/77 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/084 , G06V10/80
Abstract: 本发明提出一种基于全局‑局部重要性特征融合的键合引线缺陷检测方法，解决目前方法中存在的无法有效检测结构缺陷，检测精度不足以及无法分割出边缘粗糙的三维键合引线缺陷目标，进而无法揭示输入特征的敏感区域和检测过程中的薄弱环节等问题。流程包括：获取PCB板的深度图像，通过矩阵运算将键合引线深度图点列转换为点云数据，使用CloudCompare软件对键合引线点云进行数据预处理，获得精简优化后的键合引线数据，并制作标注好的点云键合引线数据集；对数据集进行划分后对基于全局‑局部重要性特征融合的三维点云键合引线缺陷检测模型进行训练，最终实现对分割后的键合引线平面分别进行正常键合引线，弧度异常、线弯曲等的检测，并对以上八种键合引线目标进行实例分割。
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公开(公告)号：CN112446882B
公开(公告)日：2025-01-10
申请号：CN202011169500.X
申请日：2020-10-28
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明公开了一种动态场景下基于深度学习的鲁棒视觉SLAM方法，属于人工智能与机器人和计算机视觉领域。本发明采用相机作为图像采集装置。首先对相机采集的图像序列利用基于深度学习的Mask R‑CNN语义分割网络将图像中的对象划分成静态对象和动态对象，动态对象的像素级语义分割作为语义先验知识并剔除动态对象上的特征点；利用对极几何特性的几何约束进一步检查特征是否是动态特征；结合局部建图和回环检测模块构成完整的鲁棒视觉SLAM系统。本发明可以很好的减小SLAM系统的绝对轨迹误差和相对位姿误差，提高SLAM系统位姿估计的准确性和鲁棒性。
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公开(公告)号：CN113239716B
公开(公告)日：2024-08-23
申请号：CN202110176544.3
申请日：2021-02-09
Applicant: 北京工业大学
IPC: G06V40/20 , G06V10/30 , G06V10/34 , G06V10/75 , G06V10/774
Abstract: 本发明涉及一种基于机器视觉的聋哑人手语识别语音输出方法，用于精确识别并匹配释义聋哑人手语，并转化为语音进行输出，解决手语翻译困难的问题，具体内容包括手语数据采集与预处理，基于Faster R‑CNN的手语识别及匹配模型的设计构建与训练，以及将手语手势语义信息转化为声音进行输出；本方法减小了数据计算量，与传统的手势识别方法依靠肤色信息与单张图想进行标注的方式，创新性地提出依靠骨骼点组合进行手语识别的方法，并利用掩膜层对处理过程进行了优化，提高了处理精度并减小了内存。此外，还提出了利用滤波器来处理帧间的点跳变，解决了识别错误的问题。比之以往方法，在精度、计算速度以及数据集简化程度上都有较大提高。
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公开(公告)号：CN117079039A
公开(公告)日：2023-11-17
申请号：CN202311067405.2
申请日：2023-08-23
Applicant: 北京工业大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/771 , G06V10/22 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/0895
Abstract: 本发明提供一种基于多任务的自监督小样本目标检测方法及系统，涉及计算机视觉技术领域，包括：构建多个不同的图像检测元任务，包括支持图像集和查询图像集，输入目标检测模型；提取并聚合支持图像集和查询图像集的特征，得到整体聚合特征；将整体聚合特征和查询图像特征集输入变换器，得到目标检测结果，包括固定数目的检测框和检测特征；将检测框和自监督模块生成的区域建议对比，将检测特征与自监督模块的嵌入特征对比，计算损失，基于损失计算结果调整变换器的权重，优化目标检测模型，优化目标检测结果。本发明可以更好地捕捉目标类别的差异和变化，从而有效地减少特征空间上的偏移或差异，提高小样本目标检测模型在新任务或新类别上的性能。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116091404A
公开(公告)日：2023-05-09
申请号：CN202211522237.7
申请日：2022-12-01
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明提出了一种基于图像‑点云信息融合的焊线缺陷检测及模式识别方法，该方法能够检测出PCB板中的缺陷焊线，并判断缺陷焊线的缺陷模式。本方法属于引线焊接制造过程中的缺陷检测领域，旨在解决目前的缺陷检测方法中存在的人工劳动强度大、检测效率低等问题。具体检测流程包括：获取PCB板深度图像，通过OBB包围盒和MAD算法判断深度图中的焊线轮廓并提取轮廓内的深度数据，将深度数据转为点云，得到焊线的点云数据；对点云预处理和曲面分割，完成焊线曲面的精确提取；构建缺陷分类模型，完成焊线缺陷的检测和缺陷模式识别；最后，对正常缺陷焊线计算曲率，完成正常焊线的曲率评估。
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公开(公告)号：CN111552298B
公开(公告)日：2023-04-25
申请号：CN202010455521.1
申请日：2020-05-26
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明提出一种基于鼠脑海马空间细胞的仿生定位方法，通过该方法机器人可实现定位功能。本方法属于仿生学领域。首先，机器人对空间环境进行探索，通过光电编码器采集速度信息和方向信息，速度细胞模型及头朝向细胞模型分别对线速度和角速度进行处理；然后，建立网格细胞和位置细胞间的双向连接网络，一方面，网格细胞接受上游皮层的兴奋性输入、网格细胞间的抑制性输入及位置细胞的反馈输入，另一方面，网格细胞的投射信息驱动位置细胞放电；最后，构建位置细胞的环境表达计算模型，计算位置细胞和输入细胞之间连接强度的相关性，选取和输入细胞相关性最高的位置细胞作为最终的获胜细胞，并将该细胞的放电信息与位置点关联，存储关联信息。
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公开(公告)号：CN113703322A
公开(公告)日：2021-11-26
申请号：CN202110999152.7
申请日：2021-08-28
Applicant: 北京工业大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明提出一种基于鼠脑视觉通路与内嗅—海马认知机理的情景记忆模型构建方法，属于机器人环境认知与导航技术领域，主要应用于智能移动机器人的环境认知和导航，完成环境认知地图构建及面向目标导航等任务。采集环境的图像信息及机器人的角度与速度，角度与速度输入内嗅—海马CA3神经计算模型得到机器人的精确位置、方向信息；视觉信息输入视觉通路计算模型得到当前机器人视野内的情景信息。将上述两路信息融合并存储在具有拓扑结构关系的记忆单元模型中。利用情景信息对机器人探索过程中的路径积分误差进行纠正，进而构建环境表达的情景认知地图。
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公开(公告)号：CN113239716A
公开(公告)日：2021-08-10
申请号：CN202110176544.3
申请日：2021-02-09
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明涉及一种基于机器视觉的聋哑人手语识别语音输出方法，用于精确识别并匹配释义聋哑人手语，并转化为语音进行输出，解决手语翻译困难的问题，具体内容包括手语数据采集与预处理，基于Faster R‑CNN的手语识别及匹配模型的设计构建与训练，以及将手语手势语义信息转化为声音进行输出；本方法减小了数据计算量，与传统的手势识别方法依靠肤色信息与单张图想进行标注的方式，创新性地提出依靠骨骼点组合进行手语识别的方法，并利用掩膜层对处理过程进行了优化，提高了处理精度并减小了内存。此外，还提出了利用滤波器来处理帧间的点跳变，解决了识别错误的问题。比之以往方法，在精度、计算速度以及数据集简化程度上都有较大提高。
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公开(公告)号：CN112741535A
公开(公告)日：2021-05-04
申请号：CN202110059472.4
申请日：2021-01-15
Applicant: 北京工业大学
IPC: A47L5/12 , A47L9/00 , A47L9/28 , B62D57/024
Abstract: 本发明公开了一种光伏幕墙空腔清洁机器人，由机器人本体装置、清洁装置、运动控制系统、远程遥控系统四部分组成。机器人本体采用两组导轨搭建十字框架型结构，包括移动机构、伸缩气缸等，能够实现机器人在光伏幕墙空腔狭小的空间内自主移动、清洁、避障等功能。清洁装置分为吸附面清洁和非吸附面清洁，吸附面和非吸附面的清洁方式都采用直流吸尘装置清洁，能够实现光伏幕墙空腔双侧全方位清洁的功能。在机器人本体结构上，安装了测距传感器等多种传感器，控制器能够对采集的光伏幕墙空腔环境信息进行分析和处理，进而控制清洁机器人完成自主移动、清洁、避障等工作。清洁机器人包括无线传输模块，能够实现机器人的远程监督和控制。
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