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公开(公告)号：CN118097485A
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202311668674.4
申请日：2023-12-07
Applicant: 南开大学
IPC: G06V20/40 , G06V10/82 , G06V10/764
Abstract: 本发明属于目标检测技术领域，具体为一种基于图像序列的目标检测方法。该方法包括以下步骤：步骤一：将视频数据转换成图像序列，利用YOLOv4算法得到当前帧与历史帧的目标特征提取层数据，然后对该数据上的每个目标与历史帧中的目标进行相似匹配以构造每个目标的序列数据；步骤二：将每个目标的序列数据输入到LSTM网络中，对当前帧的目标特征提取层数据进行预测；步骤三：将YOLOv4算法得到的目标特征提取层数据和LSTM网络预测的当前帧目标特征提取层数据分别输入到各自的YOLOv4解码预测模块，分别得到基于当前帧检测与基于历史帧预测的关于目标的类别置信度，然后利用D‑S证据融合规则，将两数据的置信度进行融合，得到新的目标检测结果。
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公开(公告)号：CN117990089A
公开(公告)日：2024-05-07
申请号：CN202410155046.4
申请日：2024-02-04
Applicant: 南开大学
Abstract: 本发明提供了一种动态实时视觉里程计实现方法、装置和存储介质，涉及感知与定位技术领域，包括：获取实时图像；定义物体类别和运动概率；检测实时图像中的特征点，赋予特征点对应像素的物体类别和运动概率；筛选特征点并进行位姿解算；基于几何方法计算特征点的运动概率；融合几何方法得到的运动概率以及深度学习方法得到的运动概率；更新相机位姿和地图点。通过提出运动概率和物体类别两种强化语义信息，将深度学习与几何方法紧耦合到视觉里程计中，提高了视觉里程计对场景中动态物体的抗干扰能力，增强了系统鲁棒性。
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公开(公告)号：CN117576218B
公开(公告)日：2024-03-29
申请号：CN202410066053.7
申请日：2024-01-17
Applicant: 南开大学
IPC: G06T7/73 , G06N3/0464 , G06T5/00 , G06T7/246 , G06V10/75 , G06V10/82 , G01C21/00 , G01C21/16 , G01C22/00
Abstract: 本发明涉及视觉惯导里程计优化技术领域，提供一种自适应的视觉惯导里程计输出方法。包括：采集数据；对视觉图像特征进行前端跟踪对齐；选取相邻两帧视觉图像组成第一图像集并进行特征点法匹配与直接法对齐，获得第一结果集；对其中一帧图像进行模糊处理与光照变化处理，与另一帧组成第二图像集，再次特征点法匹配与直接法对齐，获得第二结果集；将两结果集进行深度学习，获得自适应融合网络；在滑动窗口内以视觉特征残差、惯导数据残差及先验残差为多目标组建目标函数，并通过自适应融合网络进行数据融合及求解；根据优化结果，视觉惯导里程计进行位姿输出。本发明不仅能够自适应调整特征点法及直接法融合的权重，并且提升了定位精度。
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公开(公告)号：CN113468706B
公开(公告)日：2022-03-15
申请号：CN202110845733.5
申请日：2021-07-26
Applicant: 南开大学
IPC: G06F30/18 , G06F30/25 , G06N3/00 , G06F111/08 , G06F113/04
Abstract: 本发明属于电力机器人领域，更具体地，涉及一种配网带电作业机器人的激光点云输电线引线拟合方法。该方法包括以下步骤，S1、获取输电线引线三维点云，采用欧式距离滤波器进行处理；S2、对滤波后的数据，采用自组织分层粒子群优化算法进行点云降采样；S3、输入降采样之后的点云，基于控制点迭代优化的B样条曲线拟合；S5、控制点融合，输出最终B样条曲线。
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公开(公告)号：CN102662410B
公开(公告)日：2014-04-02
申请号：CN201210166740.3
申请日：2012-05-24
Applicant: 南开大学
IPC: G05D3/12
Abstract: 本发明公开了一种面向运动目标追踪的视觉系统及其控制方法，涉及视觉系统领域，摄像机实时采集图像，并将图像传输给车载计算机，车载计算机对图像进行处理，获取平台的运动方向、距离和速度，并将运动方向、距离和速度传输给控制电路，控制电路将运动方向转换为电压信号、速度转换为方波信号，距离转换为控制时间，在控制时间内将电压信号和方波信号传输给与步进电机相连接的驱动电路，驱动电路将电压信号和方波信号转换为驱动信号，通过驱动信号控制步进电机的转动。通过本发明使得被跟踪目标保持在移动机器人的有效观察范围内，从而达到准确跟踪目标的目的。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN101551250A
公开(公告)日：2009-10-07
申请号：CN200810052592.6
申请日：2008-04-02
Applicant: 南开大学
Abstract: 本发明涉及一种用于移动机器人探索未知环境的陆标动态配置方法及装置。陆标是机器人定位与导航的指示，在未知环境下不存在预先设置的陆标，也难以从环境中提取自然特征作为陆标，本发明解决上述问题的方案是：机器人自带可动态配置陆标进入未知环境进行探索，根据定位与建图的需要，自主在线动态配置陆标(通过车载投放装置实现，见摘要附图)，并利用配置的陆标完成机器人定位与环境建图。可动态配置陆标定位装置基于超声测距原理实现机器人定位，基于唯一身份方法实现陆标识别，基于射频通信实现数据交互，具有精度高、体积小、功耗低等优点。本发明可以应用于军事、反恐、极限环境作业等需要智能设备在未知环境下进行自主作业的领域。
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公开(公告)号：CN115131417B
公开(公告)日：2024-07-30
申请号：CN202210847890.4
申请日：2022-07-19
Applicant: 南开大学
Abstract: 本发明属于电力系统配网带电技术领域，更具体地，涉及一种激光点云2D‑3D双模态交互增强不规则电线检测方法。该方法包括以下步骤：步骤S1、由激光雷达扫描获得作业环境的三维点云；步骤S2、对点云进行预处理，除去干扰部分的点云，获取作业区域的点云；步骤S3、双模态交互增强不规则电线检测；步骤S4、输出电线结构检测结果。本发明降低了配网带电任务中人工的参与度，提高了作业安全性，填补了针对引线这一目标的识别方法的空白，通过自动识别引线，可以为后续操作引线提供基础，省去了人工操作机械臂的劳动，省时省力。
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公开(公告)号：CN118111447B
公开(公告)日：2024-06-25
申请号：CN202410523550.5
申请日：2024-04-28
Applicant: 南开大学
Abstract: 本发明提供了一种面向狭窄环境的无人机运动规划方法、装置和存储介质，涉及无人机导航领域，包括：设定起点和终点；在三维占据地图上进行路径搜索，得到一条无碰撞情况的初始路径；生成远离障碍物的骨架路径：首先确定路点沿远离障碍物方向推动的方向向量，然后沿着方向向量并以三维占据地图的分辨率为步长推动路点，当存在一个最近障碍物在推动方向上时，推动过程结束；生成最优路径：结合弹性能带与骨架引导目标函数，迭代凸优化得到最优路径；分配最优时间：沿最优路径进行含速度与加速度约束的最优时间分配和梯形速度分配，得到运动轨迹。有利于无人机在杂乱且狭窄受限的洞穴等环境中安全且高效地完成巡检和勘探等任务。
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公开(公告)号：CN117367412B
公开(公告)日：2024-03-29
申请号：CN202311667140.X
申请日：2023-12-07
Applicant: 南开大学
Abstract: 本发明提出了一种融合捆集调整的紧耦合激光惯导里程计与建图方法，通过提取激光点云平面和边缘特征，优化激光雷达里程计与IMU预积分因子，实时更新包括位姿、速度和偏置在内的状态量，实现紧耦合激光惯导里程计，结合本发明提出的利用IMU辅助的自适应体素地图初始化方法，能够在移动机器人实时定位和建图过程中，通过紧耦合多源传感器数据输入，利用高效的后端激光雷达点云BA优化(Bundle Adjustment，捆集调整)策略，提高了机器人定位与建图精度，增强了结构特征缺失和快速运动情形下的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN116382307A
公开(公告)日：2023-07-04
申请号：CN202310654646.0
申请日：2023-06-05
Applicant: 南开大学
Abstract: 本发明公开了基于未知连通区域质心的多机器人自主探索方法及系统，涉及多机器人协同自主探索技术领域，所述方法包括：使用维诺图划分即将探索的未知区域，为机器人分配负责探索的维诺图分区；在机器人团队周围和每一个机器人周围分别选择全局探索窗口和局部探索窗口；提取所有探索窗口的未知连通区域；计算未知连通区域的质心；利用设计的无参效用函数的值确定机器人的探索区域。本发明在多机器人协同自主探索过程中，利用基于维诺图的多机器人协同策略以及基于未知连通区域质心引导的探索策略，通过设计的无参效用函数评估质心，提高了多机器人自主探索效率。
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