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公开(公告)号：CN111368759A
公开(公告)日：2020-07-03
申请号：CN202010156120.6
申请日：2020-03-09
Applicant: 河海大学常州校区
Abstract: 本发明采用基于单目视觉的移动机器人语义地图构建系统，其步骤包括：机器人视为一个智能体，单目视觉传感器，计算机，进行图像采集与环境地图构建工作；在构建环境语义地图之前，机器人先利用在线筛选策略来获取可靠的图像数据集，并将该数据集作为50层残差网络模型的输入进行训练，得到场景的分类模型；移动机器人利用改进的ORB_SLAM系统进行环境地图的构建，并得到由关键帧图像组成的环境映射地图；利用场景分类模型将关键帧图像进行分类，获得带有语义标签的关键帧图像，最终生成环境语义地图；移动机器人可以实现语义地图保存、加载功能以及自身重定位功能，大大提高了工作效率。
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公开(公告)号：CN106407927B
公开(公告)日：2019-11-05
申请号：CN201610818023.2
申请日：2016-09-12
Applicant: 河海大学常州校区
Abstract: 本发明公开了一种基于偏振成像的适用于水下目标检测的显著性视觉方法，包括A）采集水下同一位置多角度自配准偏振图像；B）基于偏振信息的水下图像恢复；C）全局纹理特征提取；D）基于全局对比度的颜色特征提取；E）视觉显著性特征融合；F）基于目标中心与灰度重心的显著图优化与目标提取；G）根据最终显著图，并对其进行阈值分割，实现水下目标的检测。本发明利用目标中心概率、图像灰度重心及空间顺滑实现显著度优化，进一步抑制背景、突出前景，既能实现复杂水环境下目标检测的高检出率、高识别率，且满足实时性要求，具有良好的应用前景。
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公开(公告)号：CN110097531A
公开(公告)日：2019-08-06
申请号：CN201910366686.9
申请日：2019-05-05
Applicant: 河海大学常州校区
IPC: G06T5/50
Abstract: 本发明公开了一种用于无人机电力巡检的异构图像融合检测方法，包括如下步骤：首先在电力巡检的无人机上，安装光学成像相机和用热红外成像相机，采集不同角度的可见光图像和热红外图像；（2）、从可见光图像和热红外图像中提取电力巡检异常特征并构建各种故障类型的特征知识库；（3）、从无人机飞行过程中采集到的可见光图像和热红外图像中，提取故障目标，结合特征知识库，分别构造基本信度分配函数；（4）、将获取到的针对同一故障目标的异构图像证据进行融合，不同角度的异构图像证据进行融合，并用综合可信度设定融合权重。本发明克服了利用单一的可见光图像与热红外图像造成的诊断结果不可靠这一弊端。
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公开(公告)号：CN108985219A
公开(公告)日：2018-12-11
申请号：CN201810755712.2
申请日：2018-07-11
Applicant: 河海大学常州校区
Abstract: 本发明公开了一种基于多源信息融合技术的道路撞击报警系统及其方法，系统包括碰撞传感器、振动传感器、轮速传感器、减速度传感器、摄像头、计算机、NB-IoT通讯模组、云端服务器以及终端设备，碰撞传感器、振动传感器、轮速传感器、减速度传感器、摄像头、NB-IoT通讯模组均与计算机相连接，NB-IoT通讯模组与云端服务器无线连接，云端服务器与终端设备无线连接。本发明减少了事故反应所需时间并减少事故损失；利用摄像头获得事故现场的图像，在计算机经过去雾化处理后，能够获得更加清晰的图像，避免了人眼观测带来的误差，具有良好的智能性，提高了检测的正确性；实现了数据信息的自动上传与下发，降低了部署成本与系统功耗。
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公开(公告)号：CN107655483A
公开(公告)日：2018-02-02
申请号：CN201710942048.8
申请日：2017-10-11
Applicant: 河海大学常州校区
Abstract: 本发明公开了一种基于增量式在线学习的机器人导航方法，包括，人为引导机器人在区域内行走一圈，机器人对实时位置信号进行采样，得到机器人的坐标信息，当坐标信息满足预设的条件时，存储该坐标信息；将坐标信息作为输入，随着存储的不断更新，采用增量式在线学习方法，利用按需增长的自组织神经网络模型，建立区域地图；利用区域地图进行目标点定位，利用改进A*算法规划出一条到达目标点的最优路径，完成导航任务。本发明实现迅速导航，大大提高了巡检机器人的工作效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107133612A
公开(公告)日：2017-09-05
申请号：CN201710418486.4
申请日：2017-06-06
Applicant: 河海大学常州校区
IPC: G06K9/00 , G06K9/34 , G06K9/46 , G06K9/62 , G06T7/254 , G06T7/45 , G10L15/04 , G10L15/10 , G10L25/21 , G10L25/45 , G06F19/00 , H04L29/08 , G08B21/04
Abstract: 本发明公开了一种基于图像处理与语音识别技术的智能病房及其运行方法，通过信息采集终端采集病房、病人的语言和图像信息以及医疗设备运行状态，再通过以太网传输到信息处理中心服务器，中心服务器利用图像处理与语音识别技术对所采集到的图像信息和语音信息进行智能分析处理，信息处理中心服务器交互分析结果信息于客户端，将护士的巡查工作交予服务器完成，处理效率高，可靠性好，降低了人力资源的投入，提高了服务质量；能实时获取病房与病人的状态，极大地降低了意外发生的几率；利用物联网技术将病人及病房状态信息及时发送给医护人员，为医患双方都带来了极大的便利。
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公开(公告)号：CN103886566B
公开(公告)日：2017-03-15
申请号：CN201410100083.1
申请日：2014-03-18
Applicant: 河海大学常州校区
Abstract: 本发明公开了一种恶劣天气下基于图像融合的城市交通调度系统及方法，系统包括交通调度中心和搭载在卫星上的合成孔径雷达及光学遥感雷达；交通调度中心包括用于对实时照片进行处理得到道路实时车流量等级的图像处理子中心和用于将道路的实时车流量等级发布给车辆群的信息发布子中心。方法包括卫星实时拍摄城市SAR图与PAN图的图像序列、图像传送与预处理、SAR图和PAN图的图像融合、道路车流量等级划分和道路信息发布等步骤。本发明利用图像融合对城市道路交通情况进行识别并评估每条道路车流量级别，通过交通调度中心实时广播信息给车辆，从而实现城市交通调度，有效防止因恶劣天气引起的交通拥堵。
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公开(公告)号：CN111324146B
公开(公告)日：2023-06-13
申请号：CN202010156115.5
申请日：2020-03-09
Applicant: 河海大学常州校区
IPC: G05D1/10
Abstract: 本发明公开了一种水下巡检机器人的轨迹跟踪控制方法。包括如下步骤：（1）、预设水下巡检机器人轨迹跟踪的参考轨迹，参考轨迹用导航路径规划算法得到从起始点到目标点的最优路径，将其作为机器人轨迹跟踪的预设参考轨迹；（2）、结合参考轨迹与运动学模型设计轨迹跟踪的运动学控制器；（3）、对水下巡检机器人作受力分析，建立动力学模型，并设计轨迹跟踪的动力学控制器；（4）、将运动学控制器的控制值作为动力学控制器的输入，得到满足轨迹跟踪所需的推力及转矩，实现水下巡检机器人平滑稳定的轨迹跟踪控制。本发明通过设计动态的目标函数，不仅解决了速度跳变问题，还减小了实际轨迹与参考轨迹之间的滞后，在目标函数中加入的最短跟踪步长优化函数项，减小了实际轨迹的路径长度，进而降低了轨迹跟踪能耗；此外还考虑实际水下环境对轨迹跟踪的影响，最终实现了平滑稳定的轨迹跟踪控制。
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公开(公告)号：CN111882502A
公开(公告)日：2020-11-03
申请号：CN202010751839.4
申请日：2020-07-30
Applicant: 河海大学常州校区
Abstract: 本发明公开了一种水下降质光学图像特性判断与恢复方法，涉及水下图像增强研究技术领域，包括：判断水下降质光学图像具有亮度不均匀特性、信噪比低特性、图像动态范围窄特性、颜色失真特性的至少一种特性；对亮度不均匀特性、信噪比低特性、图像动态范围窄特性、颜色失真特性的至少一种特性进行重构融合恢复。为进一步开展降质图像恢复研究提出了相应的理论支撑。
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公开(公告)号：CN110147772A
公开(公告)日：2019-08-20
申请号：CN201910434440.0
申请日：2019-05-23
Applicant: 河海大学常州校区
Abstract: 本发明公开了水下图像目标识别技术领域的一种基于迁移学习的水下坝体表面裂缝识别方法，旨在解决现有技术中将深度学习的方法运用到水下复杂环境的裂缝检测中，由于水下样本数据难以大量获取，进而影响识别准确率的技术问题。所述方法包括如下步骤：基于水上坝体表面裂缝图像和水下坝体表面裂缝图像，构建混合样本集；利用混合样本集训练深度卷积神经网络模型，获取预训练网络模型；利用深度卷积神经网络模型和预训练网络模型，获取目标网络模型；将水下坝体表面裂缝图像输入目标网络模型，根据目标网络模型输出的标签类别，识别坝体表面损毁程度。
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