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公开(公告)号：CN115116142A
公开(公告)日：2022-09-27
申请号：CN202210899131.2
申请日：2022-07-28
Applicant: 山东大学
Abstract: 本公开涉及机器人视觉技术领域，提出了基于视频监控与机器人的多信息融合行人检索方法与系统，方法包括如下步骤：获取监控摄像头采集的图像数据，利用行人重识别模块进行行人重识别处理，得到行人重识别结果；获取移动机器人采集到的图像数据，对多个移动机器人采集的图像信息进行人脸识别处理；将监控摄像头与移动机器人采集的图像信息处理后进行融合，根据移动机器人与行人位置关系，利用行人所在区域的机器人采集的人脸信息对行人重识别模块的检测结果进行补充，得到目标行人检索结果。利用区域监控视觉传感器与机器人视觉传感器之间相互配合，分别从全局与局部对相关区域进行搜索，弥补单一视觉传感器所带来的问题，实现目标人物的搜索。
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公开(公告)号：CN114937083A
公开(公告)日：2022-08-23
申请号：CN202210586859.X
申请日：2022-05-27
Applicant: 山东大学
IPC: G06T7/73 , G06V10/82 , G06V10/26 , G06V10/764 , G06V10/766 , G06V20/70 , G06N3/04 , G06N3/08 , G01C21/00
Abstract: 本发明属于移动机器人自主定位领域，提供了一种应用于动态环境的激光SLAM系统及方法，采集机器人当前所在位置的周围环境信息，得到当前环境的三维点云数据；对当前环境的三维点云数据进行球面投影，生成规则的顶点图；基于规则的顶点图，利用预先训练好的激光SLAM模型进行位姿估计和地图构建；本发明解决现有技术中的不足，即环境中动态物体的存在会破坏SLAM的静态环境假设、激光里程计环节对深度学习的表的能力应用不充分，只简单地利用深度学习方法增加语义约束、闭环检测环节没有关注到场景中不同物体间的拓扑关系、在运动物体剔除方法中应用全类别语义分割造成信息浪费，增加无用人工标记成本和动态物体分割不完整等问题。
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公开(公告)号：CN113051420A
公开(公告)日：2021-06-29
申请号：CN202110405742.2
申请日：2021-04-15
Applicant: 山东大学
Abstract: 本发明公开了一种基于文本生成视频的机器人视觉人机交互方法及系统，包括：获取待识别的文本信息和源图像；根据文本信息检索动作数据库，选择匹配度最高的动作图像序列；基于源图像生成模型场景信息，结合匹配得到的参考动作图像序列，基于文本生成视频任务的网络模型，生成满足语义信息并含有源图像场景信息的视频/图像序列。本发明将检索与生成模型相结合，提出一种新的基于文本生成视频的方法，用于机器人视觉人机交互，该方法在生成视频的在语义相关性、多样性以及图像真实性方面具有更好的效果，能够提升机器人的视觉交互能力。
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公开(公告)号：CN110488020A
公开(公告)日：2019-11-22
申请号：CN201910734943.X
申请日：2019-08-09
Applicant: 山东大学
Abstract: 本申请提供了一种蛋白质糖化位点鉴定方法，包括：收集蛋白质糖化位点数据，从所述蛋白质糖化位点数据中提取肽链获得肽链样本集，所述肽链以赖氨酸为中心；分别采用单热向量编码所述肽链的每个氨基酸，获得使用单热向量表示的肽链训练集；利用LSTM RNNs训练生产人工肽链样本，构建人工肽链样本集；将所述肽链样本集和人工肽链样本集中各肽链分割成一系列的生物学词，基于所述生物学词分别通过ProtVec构造所述肽链样本集和人工肽链样本集中各肽链的特征；基于CNN训练获得预测器、鉴定蛋白质糖化位点。本申请提供的种蛋白质糖化位点鉴定方法，用于鉴定蛋白质糖化位点，降低特征提取的繁复度，提高蛋白质糖化位点鉴定的准确度。
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公开(公告)号：CN109726510A
公开(公告)日：2019-05-07
申请号：CN201910061890.X
申请日：2019-01-23
Applicant: 山东大学
Abstract: 本申请提供了一种蛋白质糖化位点鉴定方法，收集糖化位点训练数据集，从所述糖化位点训练数据集中提取肽链，利用肽链数字矢量、肽链中氨基酸的可及表面积、肽链中氨基酸的二级结构概率和肽链的灰色关联度来编码表征蛋白质，选用最大相关性最小冗余(mRMR)特征选择算法找到最佳特征集，然后在支持向量机上训练获得预测器，从而进行蛋白质糖化位点鉴定。本申请提供的蛋白质糖化位点鉴定方法，充分考虑肽链中氨基酸序列、肽链中氨基酸的可及表面积、肽链中氨基酸的二级结构概率和肽链的灰色关联度，有助于提高蛋白质糖化位点鉴定的准确性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109615057A
公开(公告)日：2019-04-12
申请号：CN201811444668.X
申请日：2018-11-29
Applicant: 山东大学
Abstract: 本发明公开了群机器人觅食中基于动态响应阈值的自组织任务分配方法，包括：在觅食任务开始时，所有机器人都聚集在巢穴中处于等待状态，当等待时间超过给定时间后，使用动态响应阈值模型计算觅食概率，基于觅食概率，机器人决定是否开始觅食，即从等待状态切换到搜索状态；其中，动态响应阈值模型中，使用交通流密度，即一段时间内机器人的平均避障次数及觅食机器人密度，作为动态变化的阈值来衡量环境中机器人运动的交通状况，群机器人对环境的变化做出适当的响应，产生自组织的任务分配。构造了基于交通流密度的动态响应阈值模型使群机器人系统能够产生自组织的任务分配，从而减少了机器人之间的物理交互，提高了群机器人的觅食效率。
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公开(公告)号：CN109407518A
公开(公告)日：2019-03-01
申请号：CN201811563693.X
申请日：2018-12-20
Applicant: 山东大学
IPC: G05B13/04
CPC classification number: G05B13/042 , G05B13/027
Abstract: 本发明公开了家庭服务机器人运行状态自主认知方法及系统，包括：采集机器人内部运行数据和机器人外部环境数据；基于采集的数据对机器人运行状态进行自主评估；根据自主评估结果，对机器人做出相应的决策和规划；根据决策和规划发出控制指令，完成机器人预定的服务任务；所述对机器人运行状态进行自主评估，是指过构造多线程神经网络对机器人运行状态数据中的时空特征进行自适应学习，完成对机器人运行状态自主认知模型的训练和构建，通过决策层的多级融合策略实现对机器人运行状态的识别。
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公开(公告)号：CN104986241A
公开(公告)日：2015-10-21
申请号：CN201510368506.2
申请日：2015-06-29
Applicant: 山东大学(威海)
IPC: B62D57/032
Abstract: 本发明公开了四足机器人及其步态规划方法；它包括：机器人的躯干，所述机器人的躯干前端的上方通过机器人颈部连接机器人头部，所述机器人躯干的下方连接四条腿：第一、第二、第三和第四条腿；其中第一、第二条腿安装在机器人躯干的前端，第三、第四条腿安装在机器人躯干的后端；每条腿均包括从下而上依次连接的小腿、大腿、垂直杆和水平杆四个部分；所述躯干上设有控制装置，控制装置用于控制机器人的行走。本发明的机器人具有平稳行走、自动避障等功能。
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公开(公告)号：CN119026666A
公开(公告)日：2024-11-26
申请号：CN202411130661.6
申请日：2024-08-16
Applicant: 山东大学
IPC: G06N3/092 , G06N3/0442 , G06N3/045
Abstract: 本发明属于多智能体控制技术领域，具体涉及一种基于深度强化学习的多智能体协同控制方法及系统；其中，基于深度强化学习的多智能体协同控制方法包括：获取智能体个体的状态空间和动作空间；考虑智能体个体的隐式奖励函数，构建最优互惠避障可行域；采用添加双向门控循环单元的多智能体近端策略优化算法进行多智能体的深度强化学习，优化智能体个体的动作空间和状态空间，得到多智能体的动态状态估计值；根据所得到的动态状态估计值，规划智能体个体的最优路径，完成多智能体的协同控制。针对智能体个体之间如何协同控制的难题进行了深入研究，结合多智能体避障与路径规划在动态环境中实现智能体之间的协同与竞争，实现多种场景下的路径规划。
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公开(公告)号：CN118312832A
公开(公告)日：2024-07-09
申请号：CN202410530788.0
申请日：2024-04-29
Applicant: 山东大学
Abstract: 本发明公开了基于特征选择的旋转机械智能故障诊断方法及系统，其中方法，包括：获取待诊断旋转机械的运行数据；基于待诊断旋转机械的运行数据，提取出若干个手工特征，所述手工特征，包括：时域特征、频域特征和时频域特征；将待诊断旋转机械的运行数据，输入到训练后的深度神经网络中，得到若干个深度特征；将所有手工特征和所有深度特征进行合并，得到初始特征集合；对初始特征集合进行优化筛选，筛选出最优特征子集；将所述最优特征子集，输入到训练后的故障诊断分类模型中，输出故障诊断结果。
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