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公开(公告)号：CN116563609A
公开(公告)日：2023-08-08
申请号：CN202310386561.9
申请日：2023-04-12
Applicant: 南京工程学院
IPC: G06V10/764 , G06V20/60 , G06N3/006 , G06T7/00 , G06T7/136
Abstract: 本发明公开了一种包装缺陷分类方法，属于计算机视觉图片处理技术领域，方法包括：获取包装的灰度图像，并对所述灰度图像进行滤波和增强；采用基于改进鲸鱼优化算法的二维最大熵值法，对经过滤波和增强的灰度图像进行阈值分割；对经过阈值分割的灰度图像进行开运算，并根据开运算结果获取包装的缺陷位置；根据所述缺陷位置，利用预构建的包装缺陷分类模型，对包装进行缺陷分类；其中，所述包装缺陷分类模型根据预获取的包装缺陷所对应的特征向量和缺陷类别，采用朴素贝叶斯分类器训练获取。该方法能够对包装进行缺陷分类，并提高分类效率和精度。
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公开(公告)号：CN110161461B
公开(公告)日：2022-09-27
申请号：CN201910241935.1
申请日：2019-03-28
Applicant: 南京工程学院
IPC: G01S5/30
Abstract: 本发明公开了一种水下传感网络节点自定位方法。本方法先设计出水面信标建模并利用事件触发机制提高其定位精度。在对水下锚节点建模后，进行分阶段定位算法，首先对能够得到四个及以上的信标间距离的水下锚节点定位，再利用已定位的锚节点信息对未定位锚节点定位，直至所有锚节点完成定位。最后为了定位更为精准，运用粒子群优化算法对位置进行进一步优化，并设计水下锚节点事件触发机制来提高实用性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110161461A
公开(公告)日：2019-08-23
申请号：CN201910241935.1
申请日：2019-03-28
Applicant: 南京工程学院
IPC: G01S5/30
Abstract: 本发明公开了一种水下传感网络节点自定位方法。本方法先设计出水面信标建模并利用事件触发机制提高其定位精度。在对水下锚节点建模后，进行分阶段定位算法，首先对能够得到四个及以上的信标间距离的水下锚节点定位，再利用已定位的锚节点信息对未定位锚节点定位，直至所有锚节点完成定位。最后为了定位更为精准，运用粒子群优化算法对位置进行进一步优化，并设计水下锚节点事件触发机制来提高实用性。
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公开(公告)号：CN110728715B
公开(公告)日：2023-04-25
申请号：CN201910831148.2
申请日：2019-09-06
Applicant: 南京工程学院
Abstract: 本发明公开了一种智能巡检机器人摄像机角度自适应调整方法，其步骤为：建立单目移动式视觉测量模型，获取摄像机的内参标定数据，根据机器人初始图像目标点位置，确定后续不同时刻机器人所获取的图像目标点，再结合求解出单应性矩阵，寻找目标点在初始图像中对应的图像匹配点，利用三角测量原理，实现不同时刻机器人获取的同一目标点在摄像机坐标系下的三维位姿信息，最后得到摄像机的偏转角度。本发明解决了智能巡检机器人在工作时目标偏离机器人摄像机视野中心的问题，在机器人定位误差和云台转动误差存在的情况下，可以自适应调整摄像机角度，实现目标的精准定位与准确识别，完成机器人目标的智能巡检、故障诊断、识别和预警。
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公开(公告)号：CN113192569B
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202110511330.7
申请日：2021-05-11
Applicant: 南京工程学院
Abstract: 本发明公开了一种基于改进粒子群和误差反馈神经网络的有害气体监测方法，先利用MQ系列传感器组成气体传感器阵列，安装于轨道交通系统门内，对气体数据进行实时采集；在获取气体数据后，运用改进的粒子群优化算法和误差反馈神经网络方法对采集到的气体数据进行定性识别和定量分析，最后通过与预设阈值比较得出有无有害气体及危害等级，及时向运维人员预警，确保车厢及站台内人员安全。本发明中，运用改进的粒子群优化算法对误差反馈神经网络的权值和阈值进行优化，之后再对误差反馈神经网络进行学习，提升了误差反馈神经网络的收敛速度和精度，减少误差反馈神经网络的训练次数。
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公开(公告)号：CN113192569A
公开(公告)日：2021-07-30
申请号：CN202110511330.7
申请日：2021-05-11
Applicant: 南京工程学院
Abstract: 本发明公开了一种基于改进粒子群和误差反馈神经网络的有害气体监测方法，先利用MQ系列传感器组成气体传感器阵列，安装于轨道交通系统门内，对气体数据进行实时采集；在获取气体数据后，运用改进的粒子群优化算法和误差反馈神经网络方法对采集到的气体数据进行定性识别和定量分析，最后通过与预设阈值比较得出有无有害气体及危害等级，及时向运维人员预警，确保车厢及站台内人员安全。本发明中，运用改进的粒子群优化算法对误差反馈神经网络的权值和阈值进行优化，之后再对误差反馈神经网络进行学习，提升了误差反馈神经网络的收敛速度和精度，减少误差反馈神经网络的训练次数。
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公开(公告)号：CN110728715A
公开(公告)日：2020-01-24
申请号：CN201910831148.2
申请日：2019-09-06
Applicant: 南京工程学院
Abstract: 本发明公开了一种智能巡检机器人像机角度自适应调整方法，其步骤为：建立单目移动式视觉测量模型，获取像机的内参标定数据，根据机器人初始图像目标点位置，确定后续不同时刻机器人所获取的图像目标点，再结合求解出单应性矩阵，寻找目标点在初始图像中对应的图像匹配点，利用三角测量原理，实现不同时刻机器人获取的同一目标点在像机坐标系下的三维位姿信息，最后得到像机的偏转角度。本发明解决了智能巡检机器人在工作时目标偏离机器人像机视野中心的问题，在机器人定位误差和云台转动误差存在的情况下，可以自适应调整像机角度，实现目标的精准定位与准确识别，完成机器人目标的智能巡检、故障诊断、识别和预警。
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