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公开(公告)号：CN113486818B
公开(公告)日：2022-05-20
申请号：CN202110777966.6
申请日：2021-07-09
Applicant: 吉林大学
IPC: G06V20/50 , G06V10/25 , G06V10/30 , G06V10/34 , G06V10/82 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08 , G01D21/02
Abstract: 本发明适用于装载机技术领域，具体公开了基于机器视觉的满斗率预测系统和方法，本发明实施例提供的基于机器视觉的满斗率预测方法通过以多个融合数据作为训练样本，训练得到卷积神经网络模型；将所述图片信息输入卷积神经网络模型，得到第一满斗率数据；将所述图片信息、位置与速度信息、物料信息和温湿度信息通过图像处理算法推算，得到第二满斗率数据；将所述第一满斗率数据和第二满斗率数据融合对比，得到满斗率预测数据。能够在装载机铲掘过程中训练卷积神经网络模型，并与相应满斗率数据生成模块生成的相应满斗率数据融合，得到满斗率预测数据，便于装载机或操作人员及时调整铲掘策略，使每次铲掘都能达到要求，提高工作效率。
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公开(公告)号：CN114819256A
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN202210232441.9
申请日：2022-03-08
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明适用于智能挖掘机相关技术领域，提供了一种反铲式挖掘机连续实时轨迹规划方法，该方法包括以下步骤：步骤1：挖掘任务决策；步骤2：构建物理信息神经网络，使用传统优化算法进行单次挖掘轨迹规划，并获得训练数据集；步骤3：利用物理信息神经网络对步骤2中所获得的训练数据集进行训练，获得训练好的神经网络；步骤4：将步骤3中训练好的神经网络嵌入在线轨迹规划模型中，并从实际现场获取在线规划模型所需的输入，从而生成挖掘机的挖掘轨迹，本方法规划轨迹所耗费的时间非常短，能够满足实时作业的需求，对实现反铲式液压挖掘机的无人化与智能化具有十分重要的意义。
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公开(公告)号：CN113486818A
公开(公告)日：2021-10-08
申请号：CN202110777966.6
申请日：2021-07-09
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明适用于装载机技术领域，具体公开了基于机器视觉的满斗率预测系统和方法，本发明实施例提供的基于机器视觉的满斗率预测方法通过以多个融合数据作为训练样本，训练得到卷积神经网络模型；将所述图片信息输入卷积神经网络模型，得到第一满斗率数据；将所述图片信息、位置与速度信息、物料信息和温湿度信息通过图像处理算法推算，得到第二满斗率数据；将所述第一满斗率数据和第二满斗率数据融合对比，得到满斗率预测数据。能够在装载机铲掘过程中训练卷积神经网络模型，并与相应满斗率数据生成模块生成的相应满斗率数据融合，得到满斗率预测数据，便于装载机或操作人员及时调整铲掘策略，使每次铲掘都能达到要求，提高工作效率。
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公开(公告)号：CN114819256B
公开(公告)日：2024-10-18
申请号：CN202210232441.9
申请日：2022-03-08
Applicant: 吉林大学
IPC: G06F30/27 , G06Q10/047 , G06F18/214 , G06N3/0464 , G06N3/006 , G06F30/15 , G06F119/14
Abstract: 本发明适用于智能挖掘机相关技术领域，提供了一种反铲式挖掘机连续实时轨迹规划方法，该方法包括以下步骤：步骤1：挖掘任务决策；步骤2：构建物理信息神经网络，使用传统优化算法进行单次挖掘轨迹规划，并获得训练数据集；步骤3：利用物理信息神经网络对步骤2中所获得的训练数据集进行训练，获得训练好的神经网络；步骤4：将步骤3中训练好的神经网络嵌入在线轨迹规划模型中，并从实际现场获取在线规划模型所需的输入，从而生成挖掘机的挖掘轨迹，本方法规划轨迹所耗费的时间非常短，能够满足实时作业的需求，对实现反铲式液压挖掘机的无人化与智能化具有十分重要的意义。
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