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公开(公告)号：CN118097127A
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202311733360.8
申请日：2023-12-15
Applicant: 河南理工大学
IPC: G06V10/26 , G06V10/82 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/09 , G06N3/096
Abstract: 本发明属于图像处理技术领域，涉及一种无参数且高效率的实例分割方法,该方法通过在ResNet50主干网络中融合视觉注意网络，实现自我注意中的自适应和长程相关性，使得模型能够准确地确定目标位置并有效的检测分割出目标，分割部分引入U‑Net网络，通过逐步上采样和下采样的方式对图像进行处理，使得网络对像素掩码的分割精度更加准确，提出的参数连接损失函数用来简化模型训练调参的复杂性，进一步提升模型的检测分割性能，从而解决了实例分割任务中，对于检测目标小、纹理特征提取困难、图像背景复杂的应用场景中分割得到的结果不够精细，对样本的位置关注度不高及算法的性能下降的问题。
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公开(公告)号：CN115793442A
公开(公告)日：2023-03-14
申请号：CN202211411999.X
申请日：2022-11-11
Applicant: 河南理工大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明涉及机械手控制技术领域，公开了一种基于模型参考自适应阻抗的机械手控制器设计方法，包括参考阻抗模型的设计、自适应估计律的设计及机械手控制律的设计；参考阻抗模型的设计通过获取机械手末端触觉力信息建立，实现参考位置输出；自适应估计律的设计通过获取机械手关节位置信息，获取机械手操作空间位置，设计基于滑模变量的自适应估计律；机械手控制律的设计基于自适应估计律，获取机械手关节位置信息，计算基于参考阻抗模型的控制律。本发明具有较高的稳定性及有效性，克服了机械手关节摩擦与物理参数时变特性及不精确的量测带来模型不确定的问题，实现了机械手有效稳定的柔顺性抓取，满足了机械手抓取目标多样性要求。
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公开(公告)号：CN115588238A
公开(公告)日：2023-01-10
申请号：CN202211282001.0
申请日：2022-10-19
Applicant: 河南理工大学
Abstract: 本发明涉及手语识别技术领域，公开了一种基于3D‑ResNet的手语识别方法，包括以下步骤：将图像序列通过3D小卷积残差模块和最大池化层进行输入特征提取；将提取的输入特征依次通过四个池化卷积残差块，提取高层特征信息；将步骤2中最后得出的高层特征信息通过平均池化层和全连接层送入softmax进行分类输出。本发明可以更加有效的提取底层特征，强化了有用特征的权重，弱化了无关特征的影响且在下采样的同时减少信息损失，进一步提高识别准确率，能够有效的进行手语识别。
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公开(公告)号：CN112223242A
公开(公告)日：2021-01-15
申请号：CN202011072198.6
申请日：2020-10-09
Applicant: 河南理工大学
Abstract: 本发明涉及主从式遥操作双边控制技术领域，公开了一种基于皮肤刺激的用于遥操作系统的力反馈装置，包括获取模块、主手控制器、通讯模块、从手控制器、信号处理模块、阵列电极系，所述阵列电极系包括N个贴在操作者手腕的电极片，N个电极片分为若干列排布，每列的电极片均自下而上等间距排布且所有列位于最下方的电极片平齐设置，其中第k列的电极片数量为Qk，满足如下关系：Qk＝Qk‑1+1，其中1≤k≤N，Q1＝1。本发明实现了操作者的力觉感知以及对从机械手的位置信息跟踪，从而实现主从机械手力、位置协同一致的目的，避免了操作者在本地操作过程中对远端操作对象的损坏。
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公开(公告)号：CN112193765A
公开(公告)日：2021-01-08
申请号：CN202011179059.3
申请日：2020-10-29
Applicant: 河南理工大学
Abstract: 本发明公开了种带式输送机机头物料堆积检测系统，包括平行搭接或垂直搭接的第一带式输送机和第二带式输送机，第二带式输送机的上端安装条形激光探头和工业相机，调整条形激光探头位置和激光条纹位置，使得激光条纹垂直于第二带式输送机皮带运行方向；还包括具体检测方法：无物料堆积或堆积较少时，工业相机获取的激光条纹图像为一较为平直或下凹较为平滑的曲线，作为初始参考基准；当有堆煤时，激光条纹投射在物料上，呈现出上凸特性，上凸程度不同反应堆积物料大小；通过实时检测激光条纹形状和提取其形状特征，计算与参考基准值形状之间包围的面积和平均高度偏差，判断当前物料体积大小和煤堆高度，若超过预设阈值，给出报警。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118587167A
公开(公告)日：2024-09-03
申请号：CN202410643541.X
申请日：2024-05-23
Applicant: 河南理工大学
IPC: G06T7/00 , G06V10/764 , G06V10/44 , G06V20/17 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/088 , G06V10/82
Abstract: 本发明实施例公开了一种风电叶片表面损伤检测方法、装置、电子设备及存储介质，其方法包括以下步骤：建立PaDiM无监督检测模型；所述PaDiM无监督检测模型采用ConvNeXt模型作为嵌入向量的特征提取主干，所述ConvNeXt模型的下采样层包括抗混叠技术的核心组件，所述核心组件采用可学习的模糊核进行下采样；对风电叶片图像进行切片预处理，得到待检图像；将待检图像输入所述PaDiM无监督检测模型，定位出风电叶片表面的损伤区域。本发明实施例在损伤检测的准确性和稳健性方面表现出色，相较于原始PaDiM算法，显著提升了在叶片损伤检测中的准确性。
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公开(公告)号：CN108387865B
公开(公告)日：2021-08-10
申请号：CN201810186034.2
申请日：2018-03-07
Applicant: 河南理工大学
IPC: G01S3/14
Abstract: 本发明公开了阵列信号处理中的一种基于向量误差模型的波达方向估计方法，对于含有M个传感器的均匀线阵，基于向量误差模型VEM构建波达方向估计模型，并利用局部粒子群算法LPSO对所建立的模型进行求解：首先，参数通过随机赋值的方式在值域范围内([‑90,90])进行初始化；然后，根据初始化的参数构造方向向量cT(θi)；将cT(θi)输入向量误差模型，计算得到根据向量的2‑范数，计算每个参数对应的误差最后，采用小区域粒子群算法对所有的参数进行优化求解，根据线阵接收到的数据Z(t)计算得到所有的信号源入射角估计值直到所有的参数都聚集在若干局部最优值的附近。
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公开(公告)号：CN111318461A
公开(公告)日：2020-06-23
申请号：CN202010166228.3
申请日：2020-03-11
Applicant: 河南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于机器视觉的煤矸石分拣系统，包括：物料进料系统、机器视觉系统和煤矸石分拣、分类系统，物料进料系统包括进料料斗、排队机构和带式输送机，用于进行待分拣物料的进料、排队和传输；机器视觉系统设置在带式输送机上，机器视觉系统包括箱式机器视觉光源系统和工业相机，箱式机器视觉光源系统包括箱式壳体、机器视觉光源和延长仓；煤矸石分拣、分类系统包括机器人抓手及控制系统，控制系统包括数据输入输出控制器、服务器和显示终端。本发明提供的基于机器视觉的煤矸石分拣系统，结合材料技术、光源技术、图像处理技术和机器人技术，提高了煤矸石分拣效率，自动化水平高，避免了人工分拣对人体健康的影响。
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公开(公告)号：CN103863087A
公开(公告)日：2014-06-18
申请号：CN201410111695.0
申请日：2014-03-25
Applicant: 河南理工大学
CPC classification number: Y02T10/623 , Y02T10/6243
Abstract: 本发明涉及一种基于发动机最优工作线的插电式混合动力汽车节能预测控制方法，特别涉及一种实时最优的插电式混合动力汽车控制方法，第一步为确定发动机最优工作线，第二步为车辆建模，第三步为公式化控制策略，第四步为在线最优控制，第五步为权重参数调节，第六步为是否满足目标判断，无需知道车辆未来全部行驶工况，而能在线调整优化插电式混合动力汽车能量流动。不同于传统方法的需知道车辆未来全部行驶工况；采用尽量使用蓄电池能量的控制策略，以更好地利用插电式混合动力汽车蓄电池容量大的特点，回收更多的免费再生制动能量；插电式混合动力汽车的各种运行模式：电动模式，再生制动模式，发动机充电模式，发动机电动机无级变速混合驱动模式，均可利用所提出算法实现；运用本方法能够大幅度提高混合动力汽车燃油经济性和排放性能。
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公开(公告)号：CN117058074A
公开(公告)日：2023-11-14
申请号：CN202310901075.6
申请日：2023-07-18
Applicant: 河南理工大学
Abstract: 本发明属于煤矸石检测技术领域，涉及基于Transformer和CNN的煤矸石检测方法，其在YOLOv5s模型的主干网络中加入Transformer模型中的MHSA模块，用来提升算法对全局信息的感知能力；引入轻量级Ghost模块优化MHSA‑YOLOv5模型的主干网络和特征融合层，得到MHSA‑YOLOv5s‑Light轻量化模型，以降低模型复杂度，提高煤矸石目标检测模型的速度。本发明对真实工业生产中拍摄的煤矸石图像进行目标检测时，能够提高对大型煤和矸石检测的置信度、减少漏检和误检的情况，且目标定位更加精准，完全能满足实效性工业检测的要求，且在针对煤矸石的目标检测中能够表现出更优越的鲁棒性。
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