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公开(公告)号：CN101957757A
公开(公告)日：2011-01-26
申请号：CN201010503302.2
申请日：2010-09-30
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06F9/44
Abstract: 本发明涉及一种适用于软件可视化过程的图形布局方法，属于软件可视化技术领域。首先设定画布的左上角为坐标原点，其次对软件可视化过程中得到的待处理有向图进行深度搜索，根据搜索结果获得每个节点边框的左上角的坐标；此外根据每个节点上已设定好的文本的内容和样式，得到每个节点的边框长宽信息；根据每个节点边框的左上角的坐标及每个节点边框长宽信息即得到边框矩形的中心点坐标。本发明在图中的节点较多时，可尽量减少图中的交叉线；并且充分考虑到与某一个节点相连接的其它多个节点在几何空间上的布局，使这些节点在图中的位置相对集中，使层次化系统结构图的可读性比好。
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公开(公告)号：CN113326722B
公开(公告)日：2023-06-02
申请号：CN202010578384.0
申请日：2020-06-23
Applicant: 湖南超能机器人技术有限公司 , 北京理工大学
IPC: G06V40/10 , G06V10/44 , G06V10/56 , G06V10/82 , G06N3/0464
Abstract: 本发明提供一种基于序列模式的图像模糊检测方法、设备及计算机可读存储介质，属于图像处理与分析技术领域。获得RGB彩色图像；将RGB彩色图像转换为灰度图像；将灰度图像使用Sobel算子求取水平和垂直方向的边缘检测算子的卷积因子；使用Tenengrad算法计算分数；将本图像的分数减去上一张图像的分数，利用分数差结果来判断当前图像处于哪一个模式；根据不同的模式使用不同的判断方法来存储清晰的图像；实时推送图像或手动调用各个模式中存储清晰的图像。总之，本发明提供的基于序列模式的图像模糊检测方法通过序列图像的相邻图像来判断选取相对而言最清晰的图片，同时采取对应不同模式的判断方法判断图像清晰度，在保证检测准确性的基础上达成了实时性的要求。
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公开(公告)号：CN113326722A
公开(公告)日：2021-08-31
申请号：CN202010578384.0
申请日：2020-06-23
Applicant: 湖南超能机器人技术有限公司 , 北京理工大学
Abstract: 本发明提供一种基于序列模式的图像模糊检测方法、设备及计算机可读存储介质，属于图像处理与分析技术领域。获得RGB彩色图像；将RGB彩色图像转换为灰度图像；将灰度图像使用Sobel算子求取水平和垂直方向的边缘检测算子的卷积因子；使用Tenengrad算法计算分数；将本图像的分数减去上一张图像的分数，利用分数差结果来判断当前图像处于哪一个模式；根据不同的模式使用不同的判断方法来存储清晰的图像；实时推送图像或手动调用各个模式中存储清晰的图像。总之，本发明提供的基于序列模式的图像模糊检测方法通过序列图像的相邻图像来判断选取相对而言最清晰的图片，同时采取对应不同模式的判断方法判断图像清晰度，在保证检测准确性的基础上达成了实时性的要求。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113326721A
公开(公告)日：2021-08-31
申请号：CN202010578148.9
申请日：2020-06-23
Applicant: 湖南超能机器人技术有限公司 , 北京理工大学
Abstract: 本发明提供一种基于滑窗再模糊的图像模糊检测方法、设备及计算机可读存储介质，属于图像处理与分析技术领域。对所采集的图像进行手掌区域判断；对目标图像进行再模糊处理，获得再模糊图像；将目标图像和所述再模糊图像转换为灰度图像；对得到的两个灰度图像分别进行边缘检测，得到各自的边缘图像；对得到的两个边缘图像分别进行滑窗分块处理，计算两者的结构相似度；将结构相似度同预设阈值进行比较，若相似度大于等于预设阈值，则判断目标图像清楚，否则判断为模糊。总之，本发明提供的基于滑窗再模糊的图像模糊检测方法针对嵌入式应用场景，可一次性提取图像边缘信息，自由设置滑窗尺寸，在保证检测准确性的基础上达成了实时性的要求。
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公开(公告)号：CN113326720A
公开(公告)日：2021-08-31
申请号：CN202010578133.2
申请日：2020-06-23
Applicant: 湖南超能机器人技术有限公司 , 北京理工大学
Abstract: 本发明提供一种基于轮廓深度学习的图像模糊检测方法，属于图像处理技术领域。具体为：输入待考察的目标图像；对目标图像进行高斯模糊滤波除去噪声；使用边缘检测算子Canny设置阈值对目标图像进行边缘轮廓提取得到目标边缘轮廓图像；定义目标边缘轮廓图像；建立深度卷积神经网络模型CNN并初始化，使用四种卷积层、不同大小的卷积核、步长为一的滑动窗口对输入图像进行处理，获得不同大小的特征图，特征提取获得边缘轮廓特征；sigmoid函数分类器进行二值分类，过滤模糊图片。本发明针对嵌入式平台的不同应用场景，一次性提取手掌特征轮廓图像信息，合理设置轮廓阈值，在保证模糊检测准确性的基础上减少了计算资源的损耗，达成了实时性的要求。
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公开(公告)号：CN113297882A
公开(公告)日：2021-08-24
申请号：CN202010578411.4
申请日：2020-06-23
Applicant: 湖南超能机器人技术有限公司 , 北京理工大学
Abstract: 本发明公开一种智能晨检机器人、身高测量方法及应用。所述身高测量方法包括步骤：摄像头数据标定；待检人员站立于第一指定位置；获取待检人员体重的同时触发所述摄像头获取待检人员人脸图像数据并进行人脸识别；数据传输；利用opencv开源库获取所述待检人员人脸头顶位置；身高计算；身高体重结果显示。所述身高测量方法应用于智能晨检机器人，测量效率高、检测准确，有利于设备结构的简化、体积减小，有利于推动所述智能晨检机器人快速取代幼儿园传统的手工晨检方式。
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公开(公告)号：CN101957757B
公开(公告)日：2012-11-14
申请号：CN201010503302.2
申请日：2010-09-30
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06F9/44
Abstract: 本发明涉及一种适用于软件可视化过程的图形布局方法，属于软件可视化技术领域。首先设定画布的左上角为坐标原点，其次对软件可视化过程中得到的待处理有向图进行深度搜索，根据搜索结果获得每个节点边框的左上角的坐标；此外根据每个节点上已设定好的文本的内容和样式，得到每个节点的边框长宽信息；根据每个节点边框的左上角的坐标及每个节点边框长宽信息即得到边框矩形的中心点坐标。本发明在图中的节点较多时，可尽量减少图中的交叉线；并且充分考虑到与某一个节点相连接的其它多个节点在几何空间上的布局，使这些节点在图中的位置相对集中，使层次化系统结构图的可读性比好。
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公开(公告)号：CN212766551U
公开(公告)日：2021-03-23
申请号：CN202021176957.9
申请日：2020-06-23
Applicant: 湖南超能机器人技术有限公司 , 北京理工大学
Abstract: 本实用新型涉及一种移动平台运动系统，属于机器人导航技术领域。所述系统包括活动连接的行驶机构、主体结构和壳体，所述行驶机构包括前轮部分、后轮部分、单铰点悬臂，所述单铰点悬臂两端分别连接所述前轮部分和所述后轮部分；所述前轮部分包含转向电机和前轮，所述转向电机控制所述前轮进行自由转向；所述后轮部分包括驱动桥、后轮和驱动电机，所述后轮连接所述驱动桥，在所述驱动电机的控制下通过所述驱动桥带动所述后轮转动；所述单铰点悬臂为含有唯一铰点的悬臂梁，所述悬臂梁通过所述铰点连接所述后轮部分。本发明采用后轮差速、前轮控制转向设计，精确控制平台转向，可有效避免了因差速带来的轮胎与地面的非滚动摩擦磨损。
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