公开(公告)号：CN117789012A

公开(公告)日：2024-03-29

申请号：CN202311857021.0

申请日：2023-12-29

Applicant: 中北大学

Inventor： 韩慧妍 ,  李婉佞 ,  况立群 ,  熊风光 ,  贾彩琴

IPC: G06V20/00 ,  G06V10/82 ,  G06V10/774 ,  G06V10/80 ,  G06V20/70

Abstract: 本发明属于计算机视觉技术领域，具体涉及一种基于YOLOv7的室内物品检测方法。针对复杂环境中可能存在的检测精度较低、模型参数量大等问题提出了解决方法。首先，在主干网络后加入无参数注意力机制(SimAM)，同时在颈部网络中引入了轻量化加权双向特征金字塔网络Short‑BiFPN，更好地实现了多尺度特征融合，增强了网络对目标区域的注意力与提取特征的能力，从而减少复杂环境对室内物品检测的干扰；使用部分卷积PConv替换骨干网络中的ELAN模块里的3×3卷积，对骨干网络作轻量化处理，减少算法参数量；最后，在颈部使用GSConv卷积和VoVGSCSP模块，使得在降低算法计算复杂度的同时保持精度。

公开(公告)号：CN117148381A

公开(公告)日：2023-12-01

申请号：CN202311152005.1

申请日：2023-09-07

Applicant: 中北大学

Inventor： 韩慧妍 ,  王嘉琦 ,  况立群 ,  李婉佞 ,  薛红新

IPC: G01S17/93

Abstract: 本发明公开了一种基于SAC的智能机器人路径规划方法，属于机器人路径规划技术领域。针对现有强化学习技术，训练过程缓慢且不稳定，规划路径曲折不符合机器人运动规律以及对于“陷阱”环境极易陷入局部最优点而无法到达目标点等问题，通过使用卷积处理优化后的雷达信息，对于连续的动作空间增加机器人运动属性限制；增加兴趣点探索机制；分别考虑导航、避障、平滑运动轨迹以及在“陷阱”环境中脱困等方面设计全局奖励以及局部奖励；基于SAC算法以及优化后的空间状态信息设计满足静动态避障环境的Actor与Critic网络结构。