-
公开(公告)号：CN100520377C
公开(公告)日：2009-07-29
申请号：CN200510031958.8
申请日：2005-08-02
Applicant: 湖南大学
IPC: G01N21/896 , G06F19/00 , B07C5/34
Abstract: 本发明公开了一种适用于高速自动化生产流水线上的多种透明或半透明空瓶进行质量和清洁度检测的多视觉空瓶检测机器人，主要包括箱体、贯穿于箱体内的产品传送带、光电传感器、工业级高清晰度摄像系统、主控计算机和次品剔出装置，其主要是在箱体内的顶部和侧面都设置有光电传感器和工业级高清晰度摄像系统，采集到瓶口和瓶身的图像给主控计算机进行处理、判断产品是否合格，该检测设备检测速度快、精度高，大大提高了生产率，降低了生产成本。
-
公开(公告)号：CN101430293A
公开(公告)日：2009-05-13
申请号：CN200810143992.8
申请日：2008-12-17
Applicant: 湖南大学
Abstract: 本发明提出一种大型凝汽器污垢变化趋势的预测方法，其步骤为：1)建立支持向量机预测结构，两个子网分别用于预测软垢和硬垢的变化趋势；2)将凝汽器的当前工况、历史污垢程度、清洗周期等与比例因子的乘积作为支持向量机的输入，通过支持向量机求取软垢和硬垢的预测值，然后软垢与硬垢之和乘以比例因子作为最终污垢预测结果。比例因子可以通过在线学习算法调整，以适应不同情况。本发明能够克服污垢难以用精确数学模型描述的困难、适用于不同工况下的预测、适用于不同容量凝汽器机组的预测、能满足不同时间长度的预测、具有自学习能力，从而实现准确预测凝汽器的污垢变化趋势。
-
公开(公告)号：CN101430176A
公开(公告)日：2009-05-13
申请号：CN200810143704.9
申请日：2008-11-25
Applicant: 湖南大学
Abstract: 本发明公开了一种凝汽器智能移动清洗机器人，可用于大型清洗设备领域，包括履带行走机构、清洗机构和电气控制机构；喷枪连接在清洗臂的喷枪旋转支架上，喷枪上装有水下摄像机，喷枪通过连通软管与清洗介质源相连；清洗臂通过驱动轴与清洗臂行走支架组件相连，清洗臂驱动轴与电动推杆相连；清洗臂行走支架组件安装于回转支承上，回转支承通过行走支架组件装设在履带行走机构上；喷枪顶部正前端、回转支承的支撑板前后端和履带机架的前后位置安装有声纳传感器。本发明机器人关节少，结构简单，加工装配方便，同时能在凝汽器水室中自主移动完成凝汽器铜管的精确定位和高效清洗，其适用范围广，自动化程度高。
-
公开(公告)号：CN100479074C
公开(公告)日：2009-04-15
申请号：CN200610031261.5
申请日：2006-02-23
Applicant: 湖南大学
Abstract: 一种星形-梯形接线三相变两相平衡变压器，铁心为三相柱式或三相壳式；一次侧绕组由三相绕组AN、BN和CN组成，采用星形接线，允许中性点接地；二次侧绕组由A相绕组ad，B相绕组ba和ed，以及C相绕组eb组成，采用梯形接线；绕组ad、ba、eb和ed依次相连构成一个闭合的梯形，其连接点依次为a、b、e和d；一次侧A、B和C构成三相系统；二次侧引出a、e和b、d构成两相系统，可同时或单独向外供电；二次侧绕组中，ad和eb的匝数均为W2，ba的匝数为W3，ed的匝数为W4；二次侧绕组的匝数关系为，。绕组短路阻抗应满足一定关系。本变压器结构简单，材料利用率为100%，适合于需要两相电源或单相电源的应用场合。
-
公开(公告)号：CN100449291C
公开(公告)日：2009-01-07
申请号：CN200610031161.2
申请日：2006-01-19
Applicant: 湖南大学
IPC: G01M17/007
Abstract: 本发明公开了一种混合电动汽车运行性能参数的测试装置，该方法是在混合电动汽车的运行过程中，利用控制装置实时采集、存储整车运行过程中的各种相关性能参数，并通过存储介质保存下来，然后利用MATLAB软件将采集到的参数拟合成与各性能相应的曲线，通过该曲线来综合评价整车性能指标。本发明的装置包括内嵌CAN控制器、A/D转换模块和I/O模块的中央控制器以及串口通信模块、LIN总线模块相连，RTC实时时钟模块、USB模块、CPLD模块等。本发明不仅能够对整车运行过程中性能参数进行采集，合成相关实际曲线后与理论仿真曲线进行比较，从而验证车载网络通信协议的合理性和可靠性，综合评价整车性能，而且能够对混合电动汽车进行实时的精确控制。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN1563690A
公开(公告)日：2005-01-12
申请号：CN200410022999.6
申请日：2004-03-19
Applicant: 湖南大学
Abstract: 一种电子节气门智能控制器，其特征在于它是通过在与节气门相联的减速器上设置传感器，由该传感器采集的节气门位置信号通过线性隔离电路和由CAN总线来的控制信号通过CAN总线隔离电路进入中央控制器，中央控制器通过输入的CAN信号或加速踏板信号进行计算输出PWM信号，经高速隔离驱动电路送给H桥式电路，由H桥式电路控制驱动电机转动，从而控制节气门启闭。本发明中央控制器可以接收来自其他控制器的CAN信号也可以直接接收来自加速踏板的信号，实现了节气门的准确控制，提高了运行的可靠性，为提高其控制精度，优化能源分配，节省燃油消耗等提供了一种有效途径。本发明具有通用性，可用在普通燃油车中，也可用在混合动力汽车中，接口方便。
-
公开(公告)号：CN119723062B
公开(公告)日：2025-05-09
申请号：CN202510208849.6
申请日：2025-02-25
Applicant: 湖南大学
IPC: G06V10/25 , G06N3/0464 , G06V10/44 , G06V10/80 , G06V10/82
Abstract: 本发明公开了一种基于前景感知增强的多模态目标检测系统及检测方法，充分结合了二维图像和三维点云的优势，并解决了前景点关注度低的问题。本发明通过前背景掩码机制以及焦点卷积模块，在二维和三维特征中分别强化前景信息，并通过通道和空间注意力模块进一步优化特征表达。最终，经过通道级联的增强融合特征经过区域建议网络和置信度前馈网络，筛选出置信度较高的检测结果。根据其目标类别确定不同的初始权重，计算预测边界框和真实边界框内前背景点的数量差异和位姿差异来进行损失聚合，并进行反向传播，以进一步优化预测边界框的位置精度，前景感知的聚合损失函数在训练过程中提供有效监督，进一步提升了模型的鲁棒性和准确性。
-
公开(公告)号：CN119910662A
公开(公告)日：2025-05-02
申请号：CN202510397569.4
申请日：2025-04-01
Applicant: 湖南大学
IPC: B25J9/16 , B25J11/00 , G06V20/56 , G06N3/082 , G06N3/084 , G06N3/096 , G06V10/26 , G06V10/40 , G06V10/774 , G06V10/82
Abstract: 本发明公开了一种电力巡检机器人检测及部署方法、系统和计算机设备，获取待检测道路场景的高低线束三维点云数据，分别输入到教师模型和学生模型中，提取得到BEV特征，利用焦点模块对师生模型的三维特征进行蒸馏处理，创建前景和背景掩码，并计算前景特征的损失；引入焦点关系蒸馏模块，提取前景位置九个角点的特征并进行高斯相似度的计算，提升模型在不同类别前景特征学习中的均衡性；应用全局蒸馏模块，提升整体性能，模型训练完成后进行模型剪枝，优化模型性能；将剪枝优化后的模型转换为ONNX格式，并在TensorRT上进行部署和加速，进一步提升推理效率。有效解决了低线束雷达检测精度低和模型实际部署困难的问题。
-
公开(公告)号：CN119359815B
公开(公告)日：2025-04-08
申请号：CN202411945356.2
申请日：2024-12-27
Applicant: 湖南大学
IPC: G06T7/73 , G06T7/00 , G06T7/10 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种多尺度零部件抓取姿态估计方法及系统，获取场景图像并进行标注得到数据集；搭建姿态估计神经网络模型；将数据集输入至图像切块编码模块输出编码特征序列；将编码特征序列输入至滑动窗口保留注意力特征编码模块中分别以不同大小的感知窗口进行序列分割并分别应用保留注意力机制映射到高维特征输出；将高维特征输入多尺度空间金字塔感知模块并优化输出优化后的特征序列；窗口保留注意力特征解码模块接收优化特征序列输出抓取姿态；设置损失函数并依据梯度情况更新网络参数，得到训练好的姿态估计神经网络模型，完成工业真实抓取作业场景图像的抓取姿态估计，完成抓取作业任务。提高了抓取效率和准确性，降低了硬件成本。
-
公开(公告)号：CN119357647B
公开(公告)日：2025-04-08
申请号：CN202411945629.3
申请日：2024-12-27
Applicant: 湖南大学
IPC: G06F18/213 , G06F18/214 , G06F18/25 , G06F18/22 , G06N3/0442 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种用于机器人作业的大模型特征融合哈希自注意力方法，获取目标操作环境下多种复杂操作任务的示教数据；采集操作场景中的多模态信息；构建基于大模型的视觉‑文字精炼及对齐模块，将多模态信息中的声音信号和视觉信号输入，得到最终提取的视觉特征和最终预测的文字特征；采用特征提取器将最终得到的视觉特征和文字特征转换为特征相同的维度，利用设计的哈希交互机器人技能学习模块进行特征交互并进行特征提取，预测相应的机器人的动作；基于示教数据和预设的损失函数对哈希交互机器人技能学习模块进行训练，用于根据实时的视觉和文字输入预测机器人的动作。提高机器人在复杂处理操作环境下的自主学习、技能泛化和精准控制能力。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
930
records
(took 0.053 seconds)
