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公开(公告)号：CN114066960B
公开(公告)日：2022-04-22
申请号：CN202210036903.X
申请日：2022-01-13
Applicant: 季华实验室
Abstract: 本发明涉及数据融合技术领域，具体公开了一种三维重建方法、点云融合方法、装置、设备及存储介质，其中，融合方法包括以下步骤：获取第一点云信息和点云序列信息；根据自注意力机制将点云序列信息转换为由融合参数设定的第二点云信息；根据对抗自监督学习算法设计关于第一点云信息和第二点云信息的对比损失函数；基于反向传播算法利用梯度下降的方式更新融合参数，直至对比损失函数收敛，以确定最佳融合参数；根据最佳融合参数融合第一点云信息和点云序列信息，以获取融合点云信息；该融合方法的融合过程无需对点云信息进行预先标注，实现了无人机采集数据和无人车采集数据融合，简化了点云融合过程，提高了点云融合效率、融合精度。
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公开(公告)号：CN114077197A
公开(公告)日：2022-02-22
申请号：CN202210003909.7
申请日：2022-01-05
Applicant: 季华实验室
IPC: G05B13/04
Abstract: 本申请属于自动化控制技术领域，公开了一种基于全形式动态线性化的数据驱动积分滑模约束控制方法，在给到目标输出量、输入幅值约束和输入速率约束的条件下，采用了全形式动态线性化方法进行控制，并采用离散性扩展状态观测器对外部干扰进行估计，采用基于积分滑模函数的输入补偿器来对输入进行补偿，相比于传统的紧凑型和局部型动态线性化方法更多地保留了前序时刻输入和输出信息，这将为控制过程提供更多的有用信息，提高系统性能；通过输入受限补偿器来抑制输入受限对系统性能的影响，可有效消除跟踪误差稳态的偏移误差，通过引入积分滑模函数，其中所含有的参数能更好地抑制扰动，增强系统的稳定性。
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公开(公告)号：CN113703313A
公开(公告)日：2021-11-26
申请号：CN202111264026.3
申请日：2021-10-28
Applicant: 季华实验室
IPC: G05B13/02
Abstract: 本发明涉及自动化控制技术领域，具体公开了一种基于改进预设性能的无模型自适应滑模约束控制方法，该方法包括步骤：将带有外部扰动的离散非线性系统转换为仿射系统；定义包含补偿向量的跟踪误差，并设计包含预设函数和收敛函数的收敛域，使收敛域的边界随时间变化逐步收敛为对称边界；将受收敛域约束的跟踪误差转化为无约束变量；根据无约束变量设计滑模函数；根据滑模函数和包含补偿向量的跟踪误差设计受限控制器；该方法利用预设函数和收敛函数设计随时间变化逐步收敛为对称边界的收敛域，且在跟踪误差中增加补偿向量，使得跟踪误差稳定时能处于对称边界的中央部分，从而消除跟踪误差因收敛域上边界和下边界不对称引起的偏移误差。
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公开(公告)号：CN113688802A
公开(公告)日：2021-11-23
申请号：CN202111235190.1
申请日：2021-10-22
Applicant: 季华实验室
Abstract: 本发明涉及生物信号处理技术领域，具体公开了一种基于肌电信号的手势识别方法、装置、设备及存储介质，其中，方法包括以下步骤：实时获取肌电信号；获取不同分类器对所述肌电信号的分类结果；根据所述分类结果的一致性获取有效结果；将所述有效结果逐个投入第一投票队列中，获取初始手势识别结果；将所述初始手势识别结果逐个投入第二投票队列中，获取最终手势识别结果；该方法利用不同分类器获取具有一致性的有效结果，去除了肌电信号中难以进行准确分类的数据，然后通过第一投票队列和第二投票队列进行两级投票获取最终手势识别结果，有效去除了因噪声数据和分类器缺陷引起的误判结果，具有数据计算量少、识别准确度高、识别效率高的特点。
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公开(公告)号：CN116051427B
公开(公告)日：2023-07-04
申请号：CN202310331215.0
申请日：2023-03-31
Applicant: 季华实验室
Abstract: 本申请属于数据融合技术领域，公开了一种点云去噪模型获取方法、点云融合方法及其相关设备，基于扩散模型同时对噪声提取模型和点云去噪模型进行迭代训练，以得到训练后的点云去噪模型，可使得到的点云去噪模型能够有效剔除点云数据中的噪声，利用该点云去噪模型对待融合点云数据进行去噪处理后，再进行点云融合，可提高点云融合的精度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115994936B
公开(公告)日：2023-06-30
申请号：CN202310291154.X
申请日：2023-03-23
Applicant: 季华实验室
Abstract: 本申请属于数据融合技术领域，公开了一种点云融合模型获取方法、装置、电子设备及存储介质，所述方法包括：获取训练数据集；初始化点云融合模型的网络参数；利用训练数据集，根据改进梯度下降法迭代更新点云融合模型的网络参数，直到损失函数或网络参数收敛；每次迭代过程中，根据点云融合模型的输入样本和各网络模块的输出数据对损失函数的影响系数更新学习效率；从而可加速点云融合模型的网络参数收敛速度，进而提高点云融合模型的训练效率。
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公开(公告)号：CN112114670B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202010947182.9
申请日：2020-09-10
Applicant: 季华实验室
IPC: G06F3/01 , G06F18/213 , G06F18/24
Abstract: 本发明公开一种基于混合脑机接口的人机共驾系统及其控制方法，可实现机器人完全脑控和人机共驾两种模式控制，在机器人控制中突出人核心作用，充分利用人经验智慧和智能机器人精确感知实行决策，辅助用户进行安全控制，用户可接收反馈信息，且系统可不断学习用户操作模式，不断积累操作数据和VR场景进行训练时数据均可用于提升系统性能，使人机交互更安全高效，增强人机交互耦合，在人机共驾和智能机器人方面具有重要应用价值；相较于单一模态BCI系统，本混合BCI系统具有多种控制指令、更好操作性和鲁棒性，操作控制更多样，人机交互模式更符合实际应用，解决脑控机器人操作模式单一和控制命令过于简单问题。
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公开(公告)号：CN115272439B
公开(公告)日：2023-01-31
申请号：CN202211182424.5
申请日：2022-09-27
Applicant: 季华实验室
Abstract: 本发明涉及三维重建技术领域，具体公开了一种三维重建模型的融合方法、重建方法、装置、设备及介质，其中，三维重建模型的融合方法包括以下步骤：获取多个关于第一点云序列集的优质点云融合模型；根据多个优质点云融合模型基于等值权重融合生成辅助评价模型；根据每个优质点云融合模型的第一输出与辅助评价模型的第二输出的范数差建立损失函数；更新优质点云融合模型的参数至损失函数收敛；根据收敛后的损失函数设置每个优质点云融合模型的融合权重，并根据融合权重融合多个优质点云融合模型以获取融合重建模型；该方法获取的融合重建模型能基于各个优质点云融合模型的优势来进行点云融合而实现三维重建，有效提高三维重建的重建精度、鲁棒性。
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公开(公告)号：CN114549608B
公开(公告)日：2022-10-18
申请号：CN202210426803.8
申请日：2022-04-22
Applicant: 季华实验室
Abstract: 本申请属于数据处理技术领域，提供一种点云融合方法、装置、电子设备及存储介质，包括以下步骤：获取第一点云数据及第二点云数据；基于多头自注意力机制对第一点云数据与第二点云数据进行初步融合，得到初步融合结果；计算第一点云数据的权重衰减量及第二点云数据的权重衰减量；根据第一点云数据的权重衰减量及第二点云数据的权重衰减量反向传播分别对第一点云数据的融合参数及第二点云数据的融合参数进行更新，直至第一点云数据融合权重的更新变化率及第二点云数据融合权重的更新变化率分别小于预设阈值，停止迭代，得到最优融合参数。本申请点云融合方法、装置、电子设备及存储介质降低了融合过程中的计算复杂度，提高了点云融合的效率和精度。
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公开(公告)号：CN114549608A
公开(公告)日：2022-05-27
申请号：CN202210426803.8
申请日：2022-04-22
Applicant: 季华实验室
Abstract: 本申请属于数据处理技术领域，提供一种点云融合方法、装置、电子设备及存储介质，包括以下步骤：获取第一点云数据及第二点云数据；基于多头自注意力机制对第一点云数据与第二点云数据进行初步融合，得到初步融合结果；计算第一点云数据的权重衰减量及第二点云数据的权重衰减量；根据第一点云数据的权重衰减量及第二点云数据的权重衰减量反向传播分别对第一点云数据的融合参数及第二点云数据的融合参数进行更新，直至第一点云数据融合权重的更新变化率及第二点云数据融合权重的更新变化率分别小于预设阈值，停止迭代，得到最优融合参数。本申请点云融合方法、装置、电子设备及存储介质降低了融合过程中的计算复杂度，提高了点云融合的效率和精度。
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