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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN102393908B
公开(公告)日：2013-07-17
申请号：CN201110179444.2
申请日：2011-06-29
Applicant: 湖南大学
Abstract: 本发明公开了一种混合生产线上的基于机器视觉检测的三种瓶体识别方法，利用数字图像处理技术对检测对象进行预处理后，采取自适应阈值的归一化水平扫描和垂直扫描获取目标的几何特征信息，同时结合目标的不变矩特性构成模式特征矢量，再经过结合单层感知器和改进型BP神经网络的分类器处理，对产品实现准确识别。本发明中将带有自适应阈值的归一化投影技术用于求取检测对象的几何特征，简化了计算步骤，耗时较少，具有较广泛的适用性，可推广到各类型检测对象几何特征的提取。同时分类器结合了单层感知器和BP神经网络两种类型的神经网络，根据特征矢量的不同选择不同的网络结构，自适应较强，提高了识别分类的精确度。
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公开(公告)号：CN102289824A
公开(公告)日：2011-12-21
申请号：CN201110188065.X
申请日：2011-07-06
Applicant: 湖南大学
Abstract: 本发明公开了一种冷凝器管口图像的平面质心定位方法，包括步骤：(1)对摄像机进行标定；(2)控制机器人手眼机构沿摄像机的光轴运动，连续拍摄待清洗管板区域的灰度鸟瞰图，在其中选择清晰的图像进行预处理，得到多个管口和背景呈“黑白”对照的二值图像，待清洗管板区域中的管口呈横纵错列式分布；(3)绘制列像素灰度值累加和曲线S1和行像素灰度值累加和曲线S2；统计S1中“列波谷”处的局部极小值点集的横坐标以及S2中“行波谷”处的局部极小值点集的纵坐标，得到一质心粗略坐标集合；(4)剔除伪质心，完成多目标的质心粗略定位。本发明具有精度高、计算量小的优点。
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公开(公告)号：CN102009046A
公开(公告)日：2011-04-13
申请号：CN201010509595.5
申请日：2010-10-15
Applicant: 湖南大学
Abstract: 本发明公开了一种智能移动清洗机器人，其特征在于，在行走机构上设置有底座，大臂的一端通过大臂驱动轴与底座连接，大臂的另一端依次通过中臂、小臂和连接臂与喷枪机构连接，所述的喷枪机构包括喷枪基座和喷枪体，为喷枪体供水的进水管接到智能移动清洗机器人上，智能移动清洗机器人上还设有控制机构。该智能移动清洗机器人结构简单、清洗效率高、适用范围广、自动化程度高。
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公开(公告)号：CN118269094A
公开(公告)日：2024-07-02
申请号：CN202410460143.4
申请日：2024-04-17
IPC: B25J9/16
Abstract: 本发明公开了一种适用于蛇形臂机器人的避障路径规划方法，首先建立工作环境的碰撞检测模型；其次在空间中以特定方式撒点，引导路径生长网络在空间中有效扩展探索；进一步，采用角度约束、生长方向修正与网状连接的方式，限制路径生长网络中相邻路径段间的夹角，同时保证搜索效率；通过这种改进的使用于蛇形臂机器人的RRT避障路径规划方法，保证了路径的可通过性，提高了路径的搜索效率，降低了后续路径进一步优化的难度。
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公开(公告)号：CN117831127A
公开(公告)日：2024-04-05
申请号：CN202410004603.2
申请日：2024-01-02
Applicant: 湖南大学
IPC: G06V40/20 , G06V10/774 , G06V10/762 , G06N3/088 , G06V20/40 , G06V10/82
Abstract: 本申请提供的基于精细化伪标签的行人重识别方法、装置、设备及介质，首先获取待训练数据集，然后基于待训练数据集中具有相同目标特征数据的数据集进行聚类划分，得到目标聚类数据集；其中，目标特征数据用于表征待训练数据集中具有同一行人特征的数据；再基于目标聚类数据集生成目标伪标签；最后根据所述目标伪标签训练无监督领域模型。本申请实现了在目标领域生成精细化的伪标签，并且所生成的精细化伪标签可应用于现有的基于伪标签聚类的无监督领域自适应行人重识别算法，用于提升无监督领域自适应行人重识别算法的识别精度，对无监督领域自适应行人重识别技术在实际应用的落地和推广，具有较高的价值。
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