一种基于在线自学习的相机曝光控制方法

    公开(公告)号:CN119012017A

    公开(公告)日:2024-11-22

    申请号:CN202310575705.5

    申请日:2023-05-22

    Abstract: 本发明提出一种基于在线自学习的相机自动曝光控制方法,其模块包括:公开数据集、深度学习预训练模型、深度强化学习迭代模型、深度强化学习部署模型、实时视频流;其具体流程包括:预训练、奖励建模、在线自学习、回传经验、部署策略、采集、曝光补偿。本发明极大程度上解决了传统相机曝光方法处理中广泛使用场景适应性不强,以及缺乏针对不同用户使用的个性化曝光能力等问题;可以在手机、个人电脑、工业相机等领域为使用者提供针对其特定使用场景的最优曝光补偿,对提高用户使用体验,满足用户丰富的曝光要求,以及工业场景中提高拍摄图像质量起到重要作用。

    一种轮足可切换多模态轮腿机器人

    公开(公告)号:CN118545183A

    公开(公告)日:2024-08-27

    申请号:CN202410884189.9

    申请日:2024-07-03

    Abstract: 本发明涉及一种轮足可切换多模态轮腿机器人,包括机身、腿部组件和轮足转换组件,其中腿部组件设于机身两侧,轮足转换组件包括行走轮,且行走轮中部设有轮轴与设于腿部组件下端的行走轮电机固连,足部支撑座设于腿部组件下端和行走轮之间,并且足部支撑座上部设有插槽、下部设有轴套转动套装于轮轴上,足式模块设于行走轮的胎面外侧并与滑动连接件固连,滑动连接件设有插接板插装于所述插槽中,并且插接板两侧通过弹簧与所述轴套连接,滑动连接件上设有挂接轴,腿部组件下端设有可移动的挂钩,模态转换时所述挂接轴置于所述挂钩中。本发明可以根据不同的地形环境进行足式模态和轮式模态的转换,从而能够更好地满足作业要求。

    基于知识图谱和机器学习的三维CAD生成式设计方法

    公开(公告)号:CN117235929B

    公开(公告)日:2024-06-04

    申请号:CN202311246840.1

    申请日:2023-09-26

    Abstract: 本发明公开了基于知识图谱和机器学习的三维CAD生成式设计方法,通过构建知识图谱自动抽取先前大量的产品设计经验进行知识整理,使用机器学习算法,训练生成式模型并采用云端容器化部署。通过NLP技术对持续反馈的用户设计需求进行分析,获取最优的设计参数和优化目标,直到输出符合用户设计要求的3D CAD模型。本发明的系统具有自动化设计功能,能够提高设计效率,降低设计难度。同时,本发明系统可与3D打印技术相结合,实现产品的结构设计制造一站式服务。该方法和系统具有高效、准确、灵活、智能等优点,可以广泛应用于各个领域的产品设计和制造中,有着广泛的应用前景和市场价值。

    一种基于模型的工业边云协同系统和方法

    公开(公告)号:CN113467771B

    公开(公告)日:2024-04-16

    申请号:CN202010235284.8

    申请日:2020-03-30

    Abstract: 本发明涉及一种基于模型的工业边云协同系统和方法,边缘侧,用于基于统一协议库实现工业协议转换,基于容器运行时构建工业模型运行环境,基于模型管理实现工业模型属性定义以及方法映射,基于模型解析引擎对云侧构建的工业app和工业模型进行解析和执行;云侧,用于与边缘侧进行工业模型同步,实现工业模型管理并构建工业APP。本发明支持在云侧基于模型编写业务逻辑并生成工业app,将工业app通过模型管理下发给边缘侧,边缘侧基于模型解析引擎和数据关联引擎对工业app进行解析,通过模型管理模块进行执行,基于此可通过该协同方法快速构建工业APP。

    一种利用事理图谱推理3D模型结构的方法与系统

    公开(公告)号:CN117236446A

    公开(公告)日:2023-12-15

    申请号:CN202311246848.8

    申请日:2023-09-26

    Abstract: 本发明提供了一种利用事理图谱推理3D模型结构的方法与系统,包括:S1、基于机械设计手册和说明书的专家规则,使用自然语言处理技术自动提取与人工调整修正相结合的方式把专家规则转化为三元组结构化数据;S2、将结构化数据通过规定的规则模式转化为事理图谱,并对图谱可视化呈现,系统支持专家进一步微调修正规则;S3、基于构建的事理图谱,系统将图谱转化为专家系统;S4、实现推理3D模型的功能,事理图谱和专家系统都支持独立完成3D模型结构推理;S5、输入待设计的机械结构的要求,系统进行推理,输出3D模型结构参数。本发明为机械设计推理3D模型结构提供了高可解释性的推理支持,减少领域专家的培养时间和工作负担,实现3D模型结构设计的智能化。

    基于知识图谱和机器学习的三维CAD生成式设计方法

    公开(公告)号:CN117235929A

    公开(公告)日:2023-12-15

    申请号:CN202311246840.1

    申请日:2023-09-26

    Abstract: 本发明公开了基于知识图谱和机器学习的三维CAD生成式设计方法,通过构建知识图谱自动抽取先前大量的产品设计经验进行知识整理,使用机器学习算法,训练生成式模型并采用云端容器化部署。通过NLP技术对持续反馈的用户设计需求进行分析,获取最优的设计参数和优化目标,直到输出符合用户设计要求的3D CAD模型。本发明的系统具有自动化设计功能,能够提高设计效率,降低设计难度。同时,本发明系统可与3D打印技术相结合,实现产品的结构设计制造一站式服务。该方法和系统具有高效、准确、灵活、智能等优点,可以广泛应用于各个领域的产品设计和制造中,有着广泛的应用前景和市场价值。

    一种基于深度强化学习的地面机器人路径规划方法

    公开(公告)号:CN116625369A

    公开(公告)日:2023-08-22

    申请号:CN202310519669.0

    申请日:2023-05-09

    Abstract: 本发明属于属于机器人路径规划领域,公开了一种基于深度强化学习的地面机器人路径规划方法。基于深度强化学习,并结合机器人动力学模型,旨在提出一种能在野外环境下的安全可靠的路径。本方法首先构建三维场景,并对三维场景进行预处理,并对机器人进行动力学建模,构建一个深度强化学习模型,该模型使用Asynchronous Advantage Actor‑Critic方法学习最优路径规划策略和最优状态价值函数,设计考虑地形和路程奖励函数,根据机器人与不同地形的相互作用设计探索策略,最后对深度卷积神经网络模型进行训练,驱使机器人在运行过程中获得最大的奖励值。该方法综合考虑了地形和机器人的动力学信息,为三维场景中机器人规划处安全可靠的路径。

    一种针对球墨铸铁管承口的自适应扫描方法与系统

    公开(公告)号:CN116408769A

    公开(公告)日:2023-07-11

    申请号:CN202111662060.6

    申请日:2021-12-31

    Inventor: 王译笙 王挺 王宇

    Abstract: 本发明涉及一种针对球墨铸铁管承口的自适应扫描方法与系统,设计了一种基于机器人、PLC、2D/3D相机、传感器的,能够针对于球墨铸铁管承口进行自适应扫描的方法与系统。方法包括机器人动作的设计方法、自适应的机器人轨迹生成方法,系统即基于该方法选取合适硬件设备进行整体搭建。本发明解决了在传统的对球墨铸铁管承口的扫描方法中,机器人示教工作繁琐的问题,大大减少了调试工作量和后期维护的工作量,且该系统能够在铸管生产线上复用,同时具备推广到其他行业中类似场景的可能性。

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