公开(公告)号：CN115713693A

公开(公告)日：2023-02-24

申请号：CN202211484189.7

申请日：2022-11-24

Applicant: 常州大学

Inventor： 吕继东 ,  王凌云 ,  顾玉宛 ,  孙晓琴 ,  牛亮亮 ,  邹凌 ,  戎海龙

IPC: G06V20/10 ,  G06V10/26 ,  G06V10/82 ,  G06N3/082 ,  G06N3/0464

Abstract: 本发明涉及果树剪枝技术领域，尤其涉及一种基于神经网络和模糊决策的果树剪枝方法及系统，包括：通过AR眼镜采集果树枝干图像；对果树枝干图像进行对暗光增强和曝光纠正；采用ShuffleNetV2的基本单元及网络结构，卷积层部分融入ResNet101的层级分割，对图像进行枝干分割，输出影响果树剪枝决策的特征；将果树剪枝决策的特征输入TSK模糊神经网络，输出枝条的类别。本发明克服了艰难的地形带来的影响，保证在地势险要的地方仍然能够正常作业，灵活完成AR智能识别剪枝点；还克服了一般深度学习神经网络模型需要大量训练集、计算量大、对计算机硬件要求高，识别精度不够高缺点。

公开(公告)号：CN115496979A

公开(公告)日：2022-12-20

申请号：CN202211120206.9

申请日：2022-09-15

Applicant: 常州大学

Inventor： 吕继东 ,  牛亮亮 ,  徐黎明 ,  邹凌 ,  韩颖 ,  戎海龙 ,  许浩 ,  卢文斌 ,  孙晓琴 ,  王凌云 ,  杨洋

IPC: G06V10/80 ,  G06V20/52 ,  G06V20/70 ,  G06T7/90 ,  G06T7/11 ,  G06N3/08 ,  G06N3/04

Abstract: 本发明涉及图像检测技术领域，尤其涉及一种基于多重特征融合的果园幼果生长姿态视觉辨识方法，包括采集果园幼果数据图像，对图像中的目标检测框进行调整；通过标注的数据集进行格式转换，对转换后的数据集进行裁剪预处理；构建幼果生长姿态特征提取模型，并采用Bi‑FPN网络对特征提取模型的浅层特征图与高层特征图进行深度融合；采用姿态预测层对融合处理后的特征图进行姿态框回归，并对目标区域进行提取；通过训练数据集对模型进行训练，保存姿态框的坐标，计算幼果生长姿态角度。本发明在实现智能套袋的机械化、自动化以及智能化以及保证幼果的适时高效率套袋、降低套袋作业费用等方面提供有效的解决方案。

公开(公告)号：CN116382477A

公开(公告)日：2023-07-04

申请号：CN202310330742.X

申请日：2023-03-30

Applicant: 常州大学

Inventor： 吕继东 ,  王凌云 ,  邹凌 ,  黄敬贤 ,  李文杰 ,  周天彤 ,  戎海龙

IPC: G06F3/01 ,  G06N3/08 ,  G06N3/0464 ,  B25J9/16

Abstract: 本发明涉及AR‑脑控技术领域，尤其涉及一种用于作业机器人的AR‑脑控识别方法及系统，包括构建被检测目标数据集，并对被检测目标进行标注；通过改进YOLOv5s模型对被检测目标进行识别，得到被检测目标的检测框的类别概率、得分和检测框位置；对检测框进行不同颜色、粗细和不同频率设置，通过不同频率形成视觉刺激范式。本发明利用YOLOV5s目标检测方法降低计算复杂度和空间复杂度，提高作业机器人的响应速度；同时利用OpenCV函数将目标检测矩形框进行不同频率闪烁，从而形成视觉刺激范式。

公开(公告)号：CN115192048A

公开(公告)日：2022-10-18

申请号：CN202210851305.8

申请日：2022-07-20

Applicant: 常州大学

Inventor： 吕继东 ,  杨洋 ,  牛亮亮 ,  邹凌 ,  毕卉 ,  王凌云 ,  孙晓琴

IPC: A61B5/389 ,  A61B5/397 ,  A61B5/22

Abstract: 本发明涉及SVR算法技术领域，尤其涉及一种用于肌电‑握力预测的改进SVR方法及装置，包括分别采集正常侧手臂的肌电信号和握力信号；对肌电信号和握力信号进行预处理、特征提取，构建特征提取后的肌电信号和握力信号的训练集和测试集；通过训练集数据训练出改进SVR模型。本发明通过正常侧指套装置抓取物体，采集物体对应的握力值与正常侧肌电值，通过麻雀搜索算法对SVR模型改进，建立肌电与握力预测模型；并实时采集患侧抓取物体时的握力，通过比较抓取相同物体时正常侧与患侧握力的差值，对患侧的握力进行补偿。