公开(公告)号：CN117784805A

公开(公告)日：2024-03-29

申请号：CN202311541023.9

申请日：2023-11-17

Applicant: 河南大学

Inventor： 张德华 ,  孟磊 ,  王宇辰 ,  王德臣 ,  于长成 ,  孙宇 ,  张妮娜 ,  梁琳琳 ,  秦春斌 ,  周燕龙

IPC: G05D1/46 ,  G05B13/04

Abstract: 本发明公开了基于隐蔽通信以及最优控制的无人机跟踪控制方法及系统，包括以下步骤：通过无人机搭载的双目相机，雷达等传感器，获取外界信息，将信息分类，秘密信息通过隐蔽通信技术隐藏在公开信息中实现无人机与地面的隐蔽通信，同时定位与建图的有效信息进行处理，搜索路径，规划最佳飞行路径，通过ADP算法，实现最优跟踪控制，将无人机在追踪控制任务中，实现最优控制与通信信息的安全传递。本发明通过采用自适应动态规划策略，针对动态时变的路径，对无人机的视觉伺服进行基于自适应动态规划的最优控制，使无人机可以实时精确进行追踪控制任务。

公开(公告)号：CN116665040A

公开(公告)日：2023-08-29

申请号：CN202310427204.2

申请日：2023-04-20

Applicant: 河南大学

Inventor： 韩现伟 ,  孙宇 ,  张一民 ,  高伟 ,  赵春喜

IPC: G06V20/10 ,  G06T7/00 ,  G06V10/40 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种高分辨率遥感影像建筑物变化检测方法，包括以下步骤：首先收集数据，然后对数据进行处理，再对处理完的数据建立数据集，读取数据并进行数据增强，搭建网络模型并训练，最后将测试图像输入网络得到建筑物变化检测结果图。本发明以孪生Unet为基础，添加多尺度输入模块和多尺度输出模块，增加对建筑特征信息的利用，并添加注意力模块，增强对小目标建筑的检测能力，提高网络的检测精度。实验表明，本算法相比一些先进的算法而言，具有更高的检测精度和F1值，并在建筑边缘的细节变化信息利用上更为强大。

公开(公告)号：CN114254747A

公开(公告)日：2022-03-29

申请号：CN202111584901.6

申请日：2021-12-22

Applicant: 河南大学

Inventor： 高伟 ,  娄伟普 ,  韩现伟 ,  张一民 ,  孙宇

IPC: G06N3/08 ,  G06N3/04

Abstract: 本发明公开了一种基于变分数阶随机梯度下降法的BP神经网络优化方法，包括以下步骤：步骤一、初始化神经网络拓扑结构：步骤二、初始化模型参数：步骤三、前向传播：步骤三、前向传播：步骤五、反向传播：步骤六、变分数阶随机梯度下降，步骤七、判断是否满足结束条件。本发明充分利用了迭代积分下限和截断高阶项的分数阶微分在不同阶数下的优点收敛特性，在初始训练时使用较高的分数阶阶次，提高学习速度，随着训练的进行，阶次迅速降低，在靠近极值点时会有更稳定的收敛过程，提高了BP神经网络在图像处理中训练数据集的学习速度和精确度。

公开(公告)号：CN116310839A

公开(公告)日：2023-06-23

申请号：CN202310426990.4

申请日：2023-04-20

Applicant: 河南大学

Inventor： 韩现伟 ,  孙宇 ,  张一民 ,  高伟 ,  杨光辉

IPC: G06V20/10 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06T7/00 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于特征增强网络的遥感影像建筑物变化检测方法，包括以下步骤：第一步：准备数据集;第二步：进行数据增强；第三步：搭建网络模型并训练，第四步：建筑物变化检测。本发明通过引入视觉transformer结构、空间和通道注意力、u形残差模块和增强特征提取模块以及自注意力特征融合模块，以实现不同建筑信息的充分融合，它可以更好地区分不同规则形状和大小的建筑物，以防止错误检测和漏检，同时提高对不同形状的建筑物及其边缘细节的特征提取能力。本发明与不同的先进算法相比，比如BIT、Changeformer等，具有更高的F1分数和Kappa系数。

公开(公告)号：CN115018802A

公开(公告)日：2022-09-06

申请号：CN202210680335.7

申请日：2022-06-16

Applicant: 河南大学

Inventor： 韩现伟 ,  高伟 ,  张一民 ,  张世超 ,  赵春喜 ,  孙宇

IPC: G06T7/00 ,  G06T7/73 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  H04N5/232

Abstract: 本发明公开了一种高精度筛网缺陷智能检测系统及方法，包括上位机、下位机、线阵工业相机、高分辨率定焦镜头、面光源、放卷轴和筛网回收装置，所述的高分辨率定焦镜头固定设置在线阵工业相机镜头上，所述的高分辨率定焦镜头垂直设置在面光源的上方，所述的放卷轴和筛网回收装置分别设置在面光源的两侧。本发明通过采用图像采集部分、驱动控制部分和筛网传送部分实时采集筛网图像，并将采集的图像传送到上位机。使用改进后的卷积神经网络对图像进行缺陷检测，实现筛网的快速检测和缺陷的准确定位。本发明中图像采集部分、驱动控制部分和筛网传送部分等都采用模块化，根据检测要求这些机构可以方便的安装和卸载，从而扩大了本检测系统的应用范围。

公开(公告)号：CN217397587U

公开(公告)日：2022-09-09

申请号：CN202221505124.1

申请日：2022-06-16

Applicant: 河南大学

Inventor： 高伟 ,  韩现伟 ,  张一民 ,  李彬 ,  孙宇 ,  赵春喜

IPC: B65G27/04 ,  B65G27/34 ,  B65G47/34

Abstract: 本实用新型公开了一种汽车饰件V型卡扣自动送料振动盘，包括振动盘圆振、振动盘直振、传感器和限位装置；振动盘直振的直线送料轨上端面中间设置有凸部；所述凸部上距离两端一个V型卡扣宽度距离的中间部分水平横向设置有延伸耳；直线送料轨出料口端部设置磁铁，传感器固定设置在直线送料轨出料口处。本发明通过V型装饰卡扣的结构特征搭配与其配合的振动盘圆振和振动盘直振的机械结构，可以使卡扣在直线送料轨上有序移动，且不会使卡扣大幅度震动，能保持卡扣姿势的正确性，防止卡扣歪斜和堆叠，搭配限位装置和姿势纠正装置能为下道夹取卡扣工序做好准备，提高夹取卡扣的成功率，降低了工人劳动强度和返工成本，提高了汽车饰件产品的生产效率。