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公开(公告)号：CN114719858A
公开(公告)日：2022-07-08
申请号：CN202210408660.8
申请日：2022-04-19
Applicant: 东北大学秦皇岛分校
Abstract: 本发明公开了一种基于IMU和楼层高度目标补偿的3维定位方法，涉及传感器检测领域；利用改进的扩展卡尔曼滤波(EKF)和目标楼层高度补偿多传感器融合算法对轮式机器人运动过程中的高度进行校正,结合航位推算定位算法，实时，精准的提供轮式机器人乘坐电梯过程中楼层变更情况，得到了轮式机器人的三维定位；无须在工作环境布置额外传感器，降低了气压变化对轮式机器人高度定位的干扰，提高了轮式机器人3维定位过程中垂直定位的准确性，为轮式机器人在多楼层间运动的推广提供了坚实的基础。有效减少轮式机器人在乘坐电梯时气压突然变化引起的高度变化，解决了轮式机器人在资源有限的情况下进行三维定位的问题。
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公开(公告)号：CN113158854B
公开(公告)日：2022-03-22
申请号：CN202110376832.3
申请日：2021-04-08
Applicant: 东北大学秦皇岛分校
Abstract: 本发明提供一种多模态信息融合的自动监测列车安全运行方法，涉及铁路交通管理、信息融合技术领域。本发明通过通过计算机图像处理技术、音频信息处理技术，对监控区间内采集的列车行驶视频帧和轮轨冲击音频信号进行融合分析，计算出列车运行状态信息，自动监测列车的运行状态。该系统包括铁路现场安装的摄像机，以及一种多模态信息融合处理算法。本系统可以对不同光照环境下运行的列车进行自动检测和信息分析处理，有效地保障了列车的安全运行。
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公开(公告)号：CN114066849A
公开(公告)日：2022-02-18
申请号：CN202111353224.7
申请日：2021-11-16
Applicant: 东北大学秦皇岛分校
IPC: G06T7/00 , G06T7/11 , G06T7/187 , G06T5/00 , G06T5/30 , G06K9/62 , G06V10/26 , G06V10/28 , G06V10/30 , G06V10/44 , G06V10/774 , G06V10/764
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的电接口缺陷检测方法，涉及图像处理与深度学习领域，适用于大批量小目标的电接口缺陷检测，通过对电接口图像进行大批量采样；对采集到的大批量电接口图像进行切割和图像尺寸重置，重置后的图像作为检测系统的数据集与定位标志并引入改进的深度学习的分类网络模型进行训练得到损失和精度曲线；采用高精度工业相机对待检测电接口进行采样；引入改进的后的分类算法对拍摄的大批量小电接口故障进行分类检测；返回的检测结果上传到PyQt5搭建的检测开发平台与批量待检测物对比并进行筛选；改进了工业生产中对电接口的缺陷检测生产流程，提高生产合格率。
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公开(公告)号：CN113158854A
公开(公告)日：2021-07-23
申请号：CN202110376832.3
申请日：2021-04-08
Applicant: 东北大学秦皇岛分校
Abstract: 本发明提供一种多模态信息融合的自动监测列车安全运行方法，涉及铁路交通管理、信息融合技术领域。本发明通过通过计算机图像处理技术、音频信息处理技术，对监控区间内采集的列车行驶视频帧和轮轨冲击音频信号进行融合分析，计算出列车运行状态信息，自动监测列车的运行状态。该系统包括铁路现场安装的摄像机，以及一种多模态信息融合处理算法。本系统可以对不同光照环境下运行的列车进行自动检测和信息分析处理，有效地保障了列车的安全运行。
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公开(公告)号：CN109814707A
公开(公告)日：2019-05-28
申请号：CN201811560037.4
申请日：2018-12-19
Applicant: 东北大学秦皇岛分校
IPC: G06F3/01 , G06F3/0346 , G06F3/038 , G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种基于智能指环的虚拟输入方法及系统，其中，所述方法包括：智能指环采集击键发生时刻的运动数据，其中，运动数据包括加速度数据、角速度数据和磁场数据；智能指环将运动数据通过无线传输方式发送到输入识别终端；输入识别终端采用角度互补滤波算法对运动数据进行姿态解算，得到姿态角数据，并通过角速度数据提取运动波形中的活动段；在活动段的中间时刻对姿态角数据进行特征提取，得到姿态角特征值；输入识别终端对加速度数据进行特征提取，得到加速度特征值；输入识别终端采用支持向量机对姿态角特征值和加速度特征值进行按键识别。与现有技术相比，本发明的操作灵活、便携性好、识别快速准确，且易于手指穿戴，智能指环线路简单、成本较低，应用场景广泛。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115265390B
公开(公告)日：2025-03-25
申请号：CN202210956865.X
申请日：2022-08-10
Applicant: 东北大学秦皇岛分校
Abstract: 本发明公开了一种可调节的多通孔数据采集系统及孔径孔距测量方法，涉及机器视觉测量技术领域；采用可调节、非接触式对生产流水线上的被测设备所有通孔进行实时测量。所述系统包括机架组件模块、水平横梁模块、条形光源模块、工业相机、陶瓷标定板、电源模块和上位机系统；通过工业相机采集被测设备的通孔图像和陶瓷标定板图像，陶瓷标定板图像用来标定工业相机的内参矩阵、外参的旋转矩阵和平移矩阵，对采集的通孔图像进行灰度化处理、二值化处理、膨胀、腐蚀、双边滤波操作，通过霍夫圆边缘拟合计算通孔孔径、通过两点圆心之间距离计算通孔孔距，根据通孔的孔径及孔距判断被测设备是否符合设定标准。
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公开(公告)号：CN119044291A
公开(公告)日：2024-11-29
申请号：CN202411162861.X
申请日：2024-08-23
Applicant: 东北大学秦皇岛分校
IPC: G01N27/48 , G01N27/327 , G01N33/543 , G01N33/536 , G06N20/00
Abstract: 本发明公开了一种基于人工智能的电化学免疫测定方法，涉及疾病诊断、食品安全、环境监测等技术领域，解决的技术问题在于利用电化学数据，实现对目标分析物快速、准确的自动化检测。本发明创新的将人工智能与电化学免疫检测结合，形成一种能够高效、精确分析电化学信号的检测体系。首先，构建基于免疫传感器的电化学检测系统，通过固定在电极片表面的抗体捕获目标分析物；然后使用循环伏安法测得目标分析物的电流曲线，并提取循环伏安曲线的8个特征参数；最后利用机器学习算法对提取的特征参数进行训练和建模，从而预测分析物的浓度。通过引入机器学习算法，实现了全自动化检测，精确的数据模型拟合显著提高了预测的准确性，并有效减少了抗体特异性引起的检测不一致性问题，增强了检测的可靠性和重复性。本发明解决了传统免疫测定方法无法兼顾灵敏度、操作简便性、检测时间、成本的不足，扩展了检测的线性范围，达到了提高检测效率和准确性的效果且成本低，为临床诊断、环境监测和食品安全检测等领域提供了广泛应用前景。
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公开(公告)号：CN118887698A
公开(公告)日：2024-11-01
申请号：CN202410844874.9
申请日：2024-06-27
Applicant: 东北大学秦皇岛分校
IPC: G06V40/10 , A61B5/11 , A61B5/16 , A61B5/00 , G06V20/40 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/82 , G16H10/20 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于3D‑CNN和Transformer的运动勇气测量方法，涉及运动心理学和计算机视觉技术领域，该方法利用卷积运算和自注意力机制的优势互补来增强表示学习，并具备时间和空间，局部和全局，轮廓和关键点的建模能力。本方法的实施包括：SCS‑31测定运动勇气水平，运动数据采集，建立数据集，模型的构建与训练评估。本发明解决了传统方法在运动勇气测量中的准确性不足问题，达到了对运动勇气精准测量的效果，具有深入理解运动勇气与运动表现关系的理论价值。该方法的应用前景广泛，对运动心理学领域的研究以及运动员心理素质的提升具有重要作用。
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公开(公告)号：CN114719858B
公开(公告)日：2024-05-07
申请号：CN202210408660.8
申请日：2022-04-19
Applicant: 东北大学秦皇岛分校
Abstract: 本发明公开了一种基于IMU和楼层高度目标补偿的3维定位方法，涉及传感器检测领域；利用改进的扩展卡尔曼滤波(EKF)和目标楼层高度补偿多传感器融合算法对轮式机器人运动过程中的高度进行校正,结合航位推算定位算法，实时，精准的提供轮式机器人乘坐电梯过程中楼层变更情况，得到了轮式机器人的三维定位；无须在工作环境布置额外传感器，降低了气压变化对轮式机器人高度定位的干扰，提高了轮式机器人3维定位过程中垂直定位的准确性，为轮式机器人在多楼层间运动的推广提供了坚实的基础。有效减少轮式机器人在乘坐电梯时气压突然变化引起的高度变化，解决了轮式机器人在资源有限的情况下进行三维定位的问题。
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公开(公告)号：CN117115246A
公开(公告)日：2023-11-24
申请号：CN202310826980.X
申请日：2023-07-07
Applicant: 东北大学秦皇岛分校
IPC: G06T7/73 , G06V10/25 , G06V10/764 , G06V10/766 , G06V10/80 , G06V10/82 , G01C11/04
Abstract: 本发明公开了一种无人机水平姿态识别方法及识别控制系统，水平姿态识别方法包括：摄像装置连续采集多帧无人机的飞行图像；对采集的飞行图像进行预处理，提取仅包含无人机起落架区域的图像；对所述图像进行姿态识别，提取所述图像的飞行姿态特征；确定无人机起落架朝向，并根据起落架朝向判断无人机的飞行方向。识别控制系统包括：图像采集单元、存储单元、图像处理单元、姿态识别单元、实时输出单元。本发明免去了传感器和陀螺仪安装在无人机机身时，由外界因素和物理因素导致的计算偏差，仅通过图像就能够判断无人机飞行的水平姿态；而且采用只识别无人机的飞行方向而不识别无人机运动轨迹的处理方法，使系统的处理速度得到很大提升。
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