公开(公告)号：CN111415471A

公开(公告)日：2020-07-14

申请号：CN202010204112.4

申请日：2020-03-21

Applicant: 哈尔滨工程大学

Inventor： 钱华明 ,  白如云 ,  丁鹏 ,  褚帅 ,  冯帅 ,  黄亚军 ,  田洋 ,  周易鹏 ,  李洋阳 ,  赵文敬

IPC: G07F17/12

Abstract: 本发明提供的是一种智能超容自取快递柜。包括柜状快递柜，在柜状快递柜的上部设置有圆柱体式快递柜，所述圆柱体式快递柜包括圆柱式柜体，在圆柱式柜体的中心设置中心轴，中心轴上设置悬挂连接杆，中心轴的下端设置驱动电机，圆柱式柜体的底部开有取件门、侧壁开有存件门。本发明打破传统的柜式以及固定空间式的局限性，采取圆柱体式的存放袋状快递结合柜体式存放盒装快递的方法。快递柜以单个存储柱体为单元，可以进行多个储存空间的串接，增大储存空间。柜式仿照以往柜式快递柜，组合在柱式下部。

公开(公告)号：CN116242369A

公开(公告)日：2023-06-09

申请号：CN202310298754.9

申请日：2023-03-24

Applicant: 哈尔滨工程大学

Inventor： 钱华明 ,  褚帅 ,  王文娜 ,  阎淑雅 ,  周易鹏

IPC: G01C21/24 ,  G01C21/20 ,  G01C1/00

Abstract: 本发明公开了一种模型不确定性下的用于航天器姿态估计的鲁棒滤波方法，包括步骤1、采集航天器运行时星敏感器和陀螺的输出数据，将其作为量测量；步骤2、建立具有乘法噪声、未知量测干扰和相关噪声的航天器姿态估计系统模型；步骤3、假设k时的状态估计值为误差方差上界为Ωk|k‑1，计算得到预测增益Jk，根据Jk得到一步预测估计和预测误差方差上界Ωk+1|k；步骤4、根据预测误差方差上界Ωk+1|k计算得到滤波增益Kk+1，根据Kk+1得到状态估计和误差方差上界Ωk+1|k+1；步骤5、判断是否达到设定的系统运行时间N，若k＝N，则姿态估计完成，输出估计结果若k

公开(公告)号：CN117409355A

公开(公告)日：2024-01-16

申请号：CN202310765008.6

申请日：2023-06-27

Applicant: 哈尔滨工程大学

Inventor： 钱华明 ,  丁鹏 ,  周易鹏 ,  鲍家兵 ,  冯士宝 ,  于爽

IPC: G06V20/50 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06V10/764 ,  G06V10/77 ,  G06N3/0464

Abstract: 本发明公开了一种基于改进YOLOv4的轻量化多目标检测方法，提出的L‑YOLOv4模型比传统YOLOv4更轻量。本发明的网络基于YOLOv4进行改进,选择MobileNeXt替换CSPDarknet53，采用轻量级骨干网络提高特征提取效率，降低模型复杂度；提出一种改进的ReceptiveFieldBlocksmaller(RFB‑s)模块，采用非对称空洞卷积和SE模块来增强网络特征提取能力，增大感受野；提出一种融合深度可分离卷积与ECA模块的DSC‑ECA模块替换传统YOLOv4中的标准卷积，进一步降低模型参数量与计算量，并弥补了精度损失。本发明提出的L‑YOLOv4模型在VOC数据集上的精度为74.85％，在COCO数据集上的精度为25.28％。L‑YOLOv4在保证检测精度的前提下，参数量降低了77.23％，计算量仅为YOLOv4的16％，在3060Ti上的检测速度为45.2fps，达到了媲美先进算法的性能，并实现了模型的轻量化与实时性检测。

公开(公告)号：CN116071672A

公开(公告)日：2023-05-05

申请号：CN202310032881.4

申请日：2023-01-10

Applicant: 哈尔滨工程大学

Inventor： 钱华明 ,  丁鹏 ,  周易鹏 ,  阎淑雅 ,  鲍家兵 ,  冯士宝

IPC: G06V20/17 ,  G06V10/25 ,  G06F9/50

Abstract: 本发明公开了一种基于轻量化目标检测方法的巡逻机器人辅助系统，基于YOLOv4模型，在此基础上使用比传统YOLOv4更加轻量的YOLOv4‑lite网络，使参数量降低到传统YOLOv4的13％且在TianX上的运行速度达到41.82fps，是YOLOv4的1.7倍。本发明的网络基于YOLOv4进行改进，利用轻量级的MobileNetV3网络替换原先的CSPDarknet53主干网络，减少模型的参数量和计算量；采用深度过参数化卷积(DO‑Conv)替换传统的3×3标准卷积,在不增加网络层的情况下进一步提高网络的特征提取能力；采用ReLU6替换原网络中的Leaky ReLU，使得模型在移动端低精度情况下也能有很好的数值分辨率。本发明在降低算法参数量的同时能很好的保证速度与检测精度之间的平衡，满足巡逻机器人辅助系统实时高效的检测要求。

公开(公告)号：CN115752483A

公开(公告)日：2023-03-07

申请号：CN202211526391.1

申请日：2022-11-30

Applicant: 哈尔滨工程大学

Inventor： 钱华明 ,  褚帅 ,  王文娜 ,  阎淑雅 ,  周易鹏

IPC: G01C21/24 ,  G01C21/20 ,  G06F17/10

Abstract: 本发明的目的在于提供一种自适应鲁棒容积卡尔曼滤波航天器姿态估计新方法，包括如下步骤：应用航天器运行过程中星敏感器和陀螺的输出数据，将其作为量测量；选取四元数用作姿态描述参数，并建立基于四元数的星敏感器和陀螺的非线性姿态估计系统模型；基于MCC建立非线性回归模型，提出基于MCC的代价函数；基于新息序列和残差序列推导自适应衰落因子，根据自适应衰落因子对过程噪声进行校正，从而调节过程噪声统计信息不足对系统带来的影响；将得到的鲁棒滤波器及自适应因子代入容积卡尔曼滤波器框架中。本发明解决了噪声非高斯的问题，用于推导鲁棒滤波器的代价函数中常用的高斯核函数用柯西核函数进行替代，可以防止在算法运行过程中出现奇异矩阵。