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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109978949B
公开(公告)日：2023-04-28
申请号：CN201910236562.9
申请日：2019-03-26
Applicant: 南开大学
Abstract: 本发明针对如何在农作物自动化采摘过程中识别并定位农作物这一问题，提出了一种基于计算机视觉技术的YOLOv3算法与点云图像坐标法相结合的农作物识别定位方法。本发明首先利用Kinect v2深度相机获取场景的RGB图像以及深度图像，再通过YOLOv3算法对RGB图像中的多种类目标农作物进行识别，选择合适的方法确定目标农作物的特征点，最后通过点云图像确定特征点的三维坐标。实验结果表明，使用本发明方法识别出的农作物准确度高，空间位置定位误差小，与RGB图像分割法和LTLS坐标变换法相比，不仅精度高，且实现方法简单，便于操作，可为接下来使用机械臂对农作物执行采摘操作奠定良好的基础。
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公开(公告)号：CN112036000A
公开(公告)日：2020-12-04
申请号：CN202010557112.2
申请日：2020-06-18
Applicant: 南开大学
IPC: G06F30/20 , G06F17/16 , G06F17/15 , G06F111/10
Abstract: 本发明公开了一种基于矩阵填充的环境温湿度多时隙数据采集方法。该方法包括结构化随机稀疏采样方法和一种基于低秩和改进二阶水平全变分正则化的数据恢复算法。通过采用结构化随机稀疏采样方法，较大程度地减少数据感测和传输的数量，从而延长了无线传感器网络的使用寿命。利用无线传感器网络数据的低秩和时间稳定性，构建基于时间稳定性的核范数最小化模型，并采用交替方向法对该模型进行优化求解。通过采用本发明中的结构化随机稀疏采样方法，可以对基于矩阵填充的数据恢复算法有一定的增强作用。与此同时，本发明中的数据恢复方法通过较好地平衡低秩性和时间稳定性对恢复效果的影响，从而能够较大程度的提升恢复性能和重构精度。
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公开(公告)号：CN112836368A
公开(公告)日：2021-05-25
申请号：CN202110122583.5
申请日：2021-01-29
Applicant: 南开大学
IPC: G06F30/20 , G06F17/16 , G06F111/04 , G06F119/08
Abstract: 本发明公开了一种基于低秩张量填充(LRTC)的温室大棚模型构建及恢复方法。该方法主要针对大规模且环境参数变化缓慢的多属性无线传感器网络(WSNs)，由于该网络监测到的温室大棚数据张量具有固有相关性：低秩性和时间维度上的平滑特性，因此构建基于时间平滑性的张量核范数正则化(TNN)最小化模型，并采用交替方向乘子法(ADMM)对该模型进行优化求解。通过较好地平衡数据张量的低秩性和时间平滑性，本发明所提出的数据恢复方法在稳定性和恢复精度两方面都有较大程度的提升。
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公开(公告)号：CN110609976A
公开(公告)日：2019-12-24
申请号：CN201910861167.X
申请日：2019-09-11
Applicant: 南开大学
Abstract: 本发明公开了一种基于矩阵填充(Matrix Completion，MC)的环境温湿度数学模型构建及恢复方法。本发明主要是针对大规模且环境温湿度变化缓慢的无线传感器网络(Wireless Sensor Network，WSNs)，由于该网络监测到的温湿度数据具有低秩性和短时稳定性，因此在模型构建的过程中融入这两方面。本发明采用加速近似梯度奇异值阈值(Accelerated Proximal Gradient Singular Value Thresholding，abbreviated APG)算法对构建的模型进行求解。基于低秩性和短时稳定性的数据恢复方法通过较好地平衡两者对恢复效果的影响，从而能够较大程度的提升对大规模无线传感器网络温湿度数据的恢复性能和重构精度。
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公开(公告)号：CN109978949A
公开(公告)日：2019-07-05
申请号：CN201910236562.9
申请日：2019-03-26
Applicant: 南开大学
Abstract: 本发明针对如何在农作物自动化采摘过程中识别并定位农作物这一问题，提出了一种基于计算机视觉技术的YOLOv3算法与点云图像坐标法相结合的农作物识别定位方法。本发明首先利用Kinect v2深度相机获取场景的RGB图像以及深度图像，再通过YOLOv3算法对RGB图像中的多种类目标农作物进行识别，选择合适的方法确定目标农作物的特征点，最后通过点云图像确定特征点的三维坐标。实验结果表明，使用本发明方法识别出的农作物准确度高，空间位置定位误差小，与RGB图像分割法和LTLS坐标变换法相比，不仅精度高，且实现方法简单，便于操作，可为接下来使用机械臂对农作物执行采摘操作奠定良好的基础。
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