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公开(公告)号：CN112001901A
公开(公告)日：2020-11-27
申请号：CN202010832982.6
申请日：2020-08-18
Applicant: 济南大学 , 山东商业职业技术学院
Abstract: 本公开提供了一种基于卷积神经网络的苹果缺陷检测方法及系统，属于水果缺陷检测技术领域，所述方法包括以下步骤：获取苹果的图像数据；对获取的图像数据进行预处理；将预处理后的图像数据输入到预设卷积神经网络模型中，得到苹果缺陷检测结果；其中，对获取的图像数据进行预处理包括：采用最大类间方差法去除苹果背景，并调整图像分辨率为预设像素；本公开降低了花梗和花萼对缺陷检测精确度的影响，能够实现苹果的高效和准确的缺陷识别。
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公开(公告)号：CN111814825B
公开(公告)日：2022-11-11
申请号：CN202010499390.7
申请日：2020-06-04
Applicant: 济南大学 , 山东商业职业技术学院
Abstract: 本公开公开了基于遗传算法优化支持向量机的苹果检测分级方法及系统，包括：获取待检测苹果的图像；对待检测苹果的图像进行预处理；将预处理后得到的数据输入到预先训练好的分类器中，分类器输出待检测苹果的等级；其中，所述分类器是基于遗传算法优化的支持向量机。本公开通过遗传算法优化支持向量机，基于优化的支持向量机对苹果的等级进行分级，并且在分级的过程汇中考虑了苹果的外部品质特征并对其进行分级，具有较高的工程应用价值。
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公开(公告)号：CN111814825A
公开(公告)日：2020-10-23
申请号：CN202010499390.7
申请日：2020-06-04
Applicant: 济南大学 , 山东商业职业技术学院
Abstract: 本公开公开了基于遗传算法优化支持向量机的苹果检测分级方法及系统，包括：获取待检测苹果的图像；对待检测苹果的图像进行预处理；将预处理后得到的数据输入到预先训练好的分类器中，分类器输出待检测苹果的等级；其中，所述分类器是基于遗传算法优化的支持向量机。本公开通过遗传算法优化支持向量机，基于优化的支持向量机对苹果的等级进行分级，并且在分级的过程汇中考虑了苹果的外部品质特征并对其进行分级，具有较高的工程应用价值。
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公开(公告)号：CN119175719A
公开(公告)日：2024-12-24
申请号：CN202411700279.4
申请日：2024-11-26
Applicant: 济南大学
IPC: B25J9/16
Abstract: 本公开提供了一种基于动作映射的人形机器人控制方法及系统，涉及人形机器人技术领域，包括：根据待控制的人形机器人的舵机分布，构建人形机器人动画模型，并进行骨骼绑定；获取待复现动作的人体可视化动捕数据，对人体可视化动捕数据和人形机器人动画模型进行关节级动作映射，得到映射后人形机器人模型的动作数据；对人形机器人躯干、手臂和腿部进行任务优先级分级，结合平滑后的动作数据，通过逆动力学求解关节力矩；关节力矩作为前馈量，对人形机器人进行动作的复现控制；本发明通过人体可视化动捕数据和人形机器人动画模型，显著提升了人形机器人拟人化动作生成效率，解决了多自由度人形机器人在连贯动作映射中的技术难题，降低了设计难度。
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公开(公告)号：CN116386129A
公开(公告)日：2023-07-04
申请号：CN202310072228.0
申请日：2023-01-28
Applicant: 济南大学
IPC: G06V40/20 , G09B21/00 , G06V20/40 , G06V20/70 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06N3/08 , G06V10/778
Abstract: 本发明公开了一种基于轻量化GLnet网络的手语识别方法及系统，该方法包括：将N×M个标注手语词汇的手语视频作为训练样本集；对训练样本集中的手语视频进行预处理，获取每一手语视频对应的L帧手语连续帧图像；构建基于轻量化GLnet网络的手语识别模型，该GLnet网络为引入改进的Ghost模块的CNN‑LSTM网络；利用训练样本集训练手语识别模型；将待识别的手语视频进行预处理后输入至训练完成的手语识别模型中，输出识别结果。本发明在CNN‑LSTM网络的基础上引入改进的Ghost模块，构建轻量化GLnet网络，大幅降低网络模型的体积和计算量，实现高识别率的手语识别。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112539746B
公开(公告)日：2023-05-26
申请号：CN202011132559.1
申请日：2020-10-21
Applicant: 济南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多频卡尔曼滤波的机器人视觉/INS组合定位方法及系统，包括：分别通过视觉单元和惯性导航系统获取机器人在东方向和北方向上的位置差，速度差值以及机器人在东方向和北方向速度和位置数据；构建第一观测方程和第二观测方程；通过第二观测方程估计出机器人在东方向和北方向上位置的最优误差值；利用所述最优位置误差值校正惯性导航系统输出的机器人位置，最终得到机器人位置的最优滤波值，实现对机器人的定位。本发明将视觉与惯性导航系统进行组合导航定位，相对于单一的视觉导航系统和单一的惯性导航功能系统，组合导航的定位精度得到提高。
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公开(公告)号：CN111855825B
公开(公告)日：2023-02-07
申请号：CN202010598093.8
申请日：2020-06-28
Applicant: 济南大学 , 中国铁路济南局集团有限公司济南工务段 , 山东麦港数据系统有限公司
Abstract: 本公开提供了一种基于BP神经网络的轨头核伤检测方法及系统，通过对采集的B显数据进行简单的适当分割；并对B显数据样本集进行解压、解析和恢复；使用颜色标记法区分样本集中的轨头核伤和正常回波；建立基于BP神经网络的轨头核伤检测模型；通过训练集进行神经网络的学习，优化网络结构和参数，获取权重参数表；将待识别的B显数据输入检测模型中，输出钢轨轨头核伤的伤损位置信息。
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公开(公告)号：CN112539746A
公开(公告)日：2021-03-23
申请号：CN202011132559.1
申请日：2020-10-21
Applicant: 济南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多频卡尔曼滤波的机器人视觉/INS组合定位方法及系统，包括：分别通过视觉单元和惯性导航系统获取机器人在东方向和北方向上的位置差，速度差值以及机器人在东方向和北方向速度和位置数据；构建第一观测方程和第二观测方程；通过第二观测方程估计出机器人在东方向和北方向上位置的最优误差值；利用所述最优位置误差值校正惯性导航系统输出的机器人位置，最终得到机器人位置的最优滤波值，实现对机器人的定位。本发明将视觉与惯性导航系统进行组合导航定位，相对于单一的视觉导航系统和单一的惯性导航功能系统，组合导航的定位精度得到提高。
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公开(公告)号：CN109269498B
公开(公告)日：2020-09-22
申请号：CN201810886540.2
申请日：2018-08-06
Applicant: 济南大学
Abstract: 本发明公开了面向具有数据缺失UWB行人导航的自适应预估EKF滤波算法及系统，包括：通过UWB系统和惯性导航器件INS系统分别测量参考节点到目标节点之间的距离；在此基础上，将两种系统测量得到的距离信息作差，差值作为数据融合算法所使用的滤波模型的观测量；在此基础上，对传统的自适应EKF滤波算法进行改进，引入变量表示第i个信道的距离信息是否可用。一旦距离信息不可用，则对不可用的距离信息进行预估，以弥补不可用的距离信息，保证滤波器对位置误差的预估；在此基础上，将惯性导航器件INS测量得到的行人位置与EFIR滤波器得到的位置误差预估作差，最终得到当前时刻最优的行人位置预估。
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公开(公告)号：CN108759825B
公开(公告)日：2020-05-05
申请号：CN201810885930.8
申请日：2018-08-06
Applicant: 济南大学
Abstract: 本发明公开了面向有数据缺失INS/UWB行人导航的自适应预估Kalman滤波算法，包括：通过UWB系统和惯性导航器件INS系统分别测量参考节点到目标节点之间的距离；在此基础上，将两种系统测量得到的距离信息作差，差值作为数据融合算法所使用的滤波模型的观测量；在此基础上，对传统的自适应Kalman滤波算法进行改进，引入变量引入变量表示第i个信道的距离信息是否可用。一旦距离信息不可用，则对不可用的距离信息进行预估，以弥补不可用的距离信息，保证滤波器对位置误差的预估；在此基础上，将惯性导航器件INS测量得到的行人位置与EFIR滤波器得到的位置误差预估作差，最终得到当前时刻最优的行人位置预估。
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