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公开(公告)号:CN118024253A
公开(公告)日:2024-05-14
申请号:CN202410295945.4
申请日:2024-03-14
Applicant: 上海交通大学宁波人工智能研究院
Abstract: 本发明公开了一种基于去噪扩散模型的物品抓取方法,涉及机器人技术领域,包括:S100、场景点云数据处理;S200、正向过程的加噪网络训练;S300、点云数据补全;S400、物体抓取模拟;S500、特征聚合;S600、聚合特征加噪;S700、特征热图抓取;S800、最终抓取姿态矩阵计算。本发明实现了用于平行夹爪的六自由度多样性抓取姿势的生成,提高了抓取的成功率和准确性、多样性。
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公开(公告)号:CN117253472B
公开(公告)日:2024-01-26
申请号:CN202311526608.3
申请日:2023-11-16
Applicant: 上海交通大学宁波人工智能研究院
IPC: G10K11/178 , G06N3/0475 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G10L25/30 , B60R16/037
Abstract: 本发明公开了一种基于生成式深度神经网络的多区域声场重建控制方法,涉及多区域声场重建和汽车分区域声场控制领域,包括:步骤1、设置若干个多区域声场重建控制的目标区域,测量得到最终的传递函数矩阵;步骤2、为每个目标区域设置通过扬声器阵列模拟出来的虚拟声源,得到每个目标区域的期望声场;步骤3、设计包括编码器、解码器和隐向量层的生成式深度神经网络,其中,隐向量层位于编码器和解码器之间,通过控制隐向量层得到扬声器阵列的滤波器或者驱动信号;步骤4、将目标区域的期望声场作为输入,对生成式深度神经网络进行训练;步骤5、使
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公开(公告)号:CN117351215A
公开(公告)日:2024-01-05
申请号:CN202311663912.2
申请日:2023-12-06
Applicant: 上海交通大学宁波人工智能研究院
IPC: G06V10/26 , G06V20/70 , G06V20/64 , G06V10/30 , G06V10/44 , G06V10/52 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06T17/00 , G06T7/00 , G16H30/40 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/08 , A61F2/40
Abstract: 本发明公开了一种人工肩关节假体设计系统,涉及医学三维分割与建模技术领域,包括影像增强模块、二维分割模块、三维分割模块和排除假阳性模块,影像增强模块与二维分割模块、三维分割模块分别通信连接,三维分割模块与排除假阳性模块通信连接。本发明还公开了一种人工肩关节假体设计方法,包括S100、数据转换,S200、图像去噪,S300、区域增强,S400、数据拼合,S500、二维分割,S600、三维分割,S700、效果优化,S800、制作假阳性三维标签,S900、设计肩关节假体样本。本发明解决了现有的人工肩关节假体不够贴合周围软组织的问题,采用对于肩关节周围三块骨骼和四块肌肉的精细三维建模的方法,构建更为精准适合患者的假体模型,辅助人工肩关节手术。
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公开(公告)号:CN117283534A
公开(公告)日:2023-12-26
申请号:CN202311006715.3
申请日:2023-08-10
Applicant: 上海交通大学宁波人工智能研究院
Abstract: 本发明公开了一种基于二维码的调整操作平行度的装置,涉及机器人技术领域,包括AGV模块、机械臂模块、末端模块、视觉信息处理模块、通信模块和总控模块。本发明还公开了一种基于二维码的调整操作平行度的方法,包括S100、构建地图;S200、放置二维码;S300、粗调观测姿态;S400、细调观测姿态;S500、调整操作平行度。本发明具有稳定性高、自适应强、适用范围广、泛化性强、效果显著等特点,能够更加高效地满足复杂场景的需求。
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公开(公告)号:CN117193101A
公开(公告)日:2023-12-08
申请号:CN202311254264.5
申请日:2023-09-26
Applicant: 上海交通大学宁波人工智能研究院 , 中控技术股份有限公司
IPC: G05B19/042
Abstract: 本发明公开了一种基于稀疏识别的间歇反应过程预测控制方法,涉及过程控制领域,所述方法包括以下步骤:步骤1、记录间歇反应过程中的生产数据,包括生产数据的批次数I、变量数J以及每一批次的采样点总数K,其中,变量数J=nx+nu,nx为状态个数,nu为控制输入个数,并对生产数据进行阶段分割;步骤2、基于SINDY和FNN建立间歇反应过程的混合模型;步骤3、设计模型预测控制器,将步骤2建立的混合模型作为模型预测控制器中的预测模型;步骤4、基于误差触发机制在线更新混合模型,并采用移动窗口误差度量Eh来表示混合模型在t=tk时刻的预测精度。设定误差限Et,如果满足Eh>Et,则进行混合模型的在线更新。
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公开(公告)号:CN117172120A
公开(公告)日:2023-12-05
申请号:CN202311155016.5
申请日:2023-09-08
Applicant: 上海交通大学宁波人工智能研究院
IPC: G06F30/27 , H02J3/28 , G06Q30/0201 , G06Q50/06 , G06F111/04 , G06F111/08 , G06F119/04 , G06F119/06 , G06F113/04
Abstract: 本发明公开了一种基于深度强化学习的光储联合电站运行优化方法,涉及能量管理领域,所述方法包括以下步骤:步骤1、构建光储联合电站参与电力市场的最优收益模型;步骤2、将光储联合电站的运行策略建模为马尔可夫决策过程;步骤3、使用PPO求解光储联合电站的马尔可夫决策过程;步骤4、使用训练好的PPO用于光储联合电站的实时运行控制。本发明将光储联合电站参与多种电力市场交易,提升了储能利用率,增加了电站收益,并利用超级电容功率密度大、循环寿命长的特点,不仅可以提高调频市场预留的功率容量,提高调频收益,还可以降低电池循环退化成本;使用的PPO算法能够自适应地调整策略更新的幅度,性能稳定、收敛速度快。
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公开(公告)号:CN117074415A
公开(公告)日:2023-11-17
申请号:CN202311031858.X
申请日:2023-08-16
Applicant: 上海交通大学宁波人工智能研究院
IPC: G01N21/88 , G06T7/00 , G06T7/73 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/0475 , G06N3/047 , G06N3/048 , G06N3/094 , G06N3/084 , G06N3/0985 , G01N21/01
Abstract: 本发明公开了一种基于transformer的小样本断丝检测方法及系统,涉及计算机视觉技术领域,所述方法包括以下步骤:步骤1、实时采集经编机的成圈机构钩针处的毛毯编织图像,构成缺陷检测数据集,并通过样本生成丰富数据集;步骤2、使用智能断丝检测模型对采集的毛毯编织图像进行实时断丝缺陷检测;步骤3、通过串口通信将步骤2中得到的检测结果发送至上位机;步骤4、根据检测结果判断是否有缺陷产生,若是,则通过单片机输出一个开关量给经编机的开关电路,让机器停止运作,并通知现场操作员根据缺陷种类进行补线或换针;否则,返回继续执行步骤2,监测经编机的生产状况。所述系统包括图像获取模块、图像处理模块以及上位机检测模块。
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公开(公告)号:CN113837087B
公开(公告)日:2023-08-29
申请号:CN202111121113.3
申请日:2021-09-24
Applicant: 上海交通大学宁波人工智能研究院
IPC: G06V40/20 , G06V20/40 , G06V20/52 , G06V10/80 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于YOLOv3的动物目标检测系统,涉及计算机视觉技术领域,包括摄像头模块、背景建模模块、YOLOv3主干模块和目标检测模块,并且通信连接。本发明还公开了一种基于YOLOv3的动物目标检测方法,包括S100、动物标注;S200、背景建模;S300、特征提取训练;S400、目标检测;S500、训练完成;S600、健康状况分析。本发明提供了一种动态的注意力目标检测方法,利用背景建模技术,通过残差注意力机制,再通过YOLOv3的深度学习网络对目标进行检测,实现了对畜牧业中动物的动态监测。
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公开(公告)号:CN116630623A
公开(公告)日:2023-08-22
申请号:CN202310581737.6
申请日:2023-05-19
Applicant: 上海交通大学宁波人工智能研究院
IPC: G06V10/26 , G06V10/764 , G06V10/762 , G06V10/77 , G06V10/80 , G06V10/28 , G06V10/40 , G06T7/00 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种面向工业场景的工件点云实例分割方法,涉及3D机器视觉和深度学习技术领域,包括:步骤1、进行图像采集与数据转换,获得工件的点云数据;步骤2、点云预处理,滤除点云数据中的无效点和工作台平面;步骤3、点云标注,对预处理后的点云数据进行实例标注得到标注文件;标注文件和点云数据构成模型训练所需的点云实例分割数据集;步骤4、数据增强;步骤5、点云实例分割模型构建;步骤6、点云实例分割模型训练;步骤7、点云实例分割模型预测,使用训练好的点云实例分割模型进行推理,输入验证集中的数据,输出并显示预测得到的实例类别及点云组成。
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公开(公告)号:CN116453682A
公开(公告)日:2023-07-18
申请号:CN202310226747.8
申请日:2023-03-06
Applicant: 上海交通大学宁波人工智能研究院 , 宁波工业互联网研究院有限公司
IPC: G16H50/20 , G16H50/70 , G16H20/40 , G06F18/23213 , G06F16/25 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种基于多模态信息的血液透析智慧辅助诊疗方法与系统,涉及诊疗系统领域,所述方法包括以下步骤:步骤1、收集处方数据和体征数据,存入血液透析知识库,并对处方数据和体征数据进行ETL预处理,分别生成透析日志和体征日志;步骤2、借助LDA主题模型训练处方数据,得到功效主题对应的参数和药物分布、每次透析的功效主题分布;步骤3、使用K‑means++算法对每次透析的功效主题分布进行聚类分析,将每次透析的功效主题分布转变为一个功效组合标签序列;步骤4、确定卷积神经网络的参数和权重;步骤5、输出患者透析处方推荐。所述系统包括知识获取模块、推理模块、解释模块和人机交互模块,也包含基于多模态信息的血液透析智慧辅助诊疗方法。
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