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公开(公告)号：CN115091482B
公开(公告)日：2023-05-23
申请号：CN202210823214.3
申请日：2022-07-14
Applicant: 湖北工业大学
Abstract: 本发明揭露了一种智能交流机器人，包括壳体，智能交流机器人还包括设置于壳体上的用于安抚用户情绪的情感慰藉模块、用于激励用户的奖赏模块、用于确定用户情绪的情绪捕捉模块、用于与用户交流的情感交互模块、用于帮助用户分析问题且提出建议的情绪支援模块、控制器，控制器分别与情绪慰藉模块、奖赏模块、情绪捕捉模块、情感交互模块、情绪支援模块连接。本发明通过情感慰藉模块可以在用户情绪低迷时及时安抚用户，通过奖赏模块可以及时的激励用户，让用户充满自信，并且通过情感交互模块及情感支援模块可以对用户情绪进行分析评估并给出用户理想化情绪交互及支援的计划，潜意识陪伴用户，让用户扼杀患有抑郁症风险的几率。
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公开(公告)号：CN110766024B
公开(公告)日：2023-05-23
申请号：CN201910948470.3
申请日：2019-10-08
Applicant: 湖北工业大学
IPC: G06V10/44 , G06V10/75 , G06V10/82 , G06N3/0895 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的视觉里程计特征点提取方法及视觉里程计，首先构建深度学习特征点模型，然后优化深度学习特征点模型，接着特征点检测，最后进行特征点匹配；本发明使用深度学习的方法解决图像特征点提取与匹配问题，可以自由灵活的设计角点特征。本发明实时性是视觉里程计性能的重要参考标准之一，使用深度学习特征点法相较于传统方法可以更充分地利用图形显卡硬件资源，从而达到加速目的。本发明相较于传统的特征点法，在视点变化、光度变化场景下，检测精度明显提高，鲁棒性明显增强。
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公开(公告)号：CN110781773B
公开(公告)日：2021-05-18
申请号：CN201910958540.3
申请日：2019-10-10
Applicant: 湖北工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于残差神经网络的道路提取方法，基于残差神经网络，采用了编码器‑解码器的网络结构，同时结合了空洞卷积模块(Dilated Convolutional Module,DCM)，提取更高维的特征信息；还采用多尺度特征融合的方法，学习更多低维和高维的特征，从而分割出准确的道路结构。本发明能显著提高了复杂背景下的道路提取效果。高分辨率遥感图像所包含的地面物体信息十分丰富，尤其对小尺度目标成像更加清晰。本发明能够解决车辆、绿化带和建筑物的阴影与遮挡对道路提取形成的干扰，对于光照不均以及对比度低的高分辨率遥感图像中的道路提取也有很好的效果。
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公开(公告)号：CN108555412B
公开(公告)日：2021-01-15
申请号：CN201810199221.4
申请日：2018-03-12
Applicant: 湖北工业大学
Abstract: 本发明涉及电烙铁技术领域，特指一种自动加焊锡电烙铁，包括电烙铁与焊锡丝，电烙铁由设于电烙铁尾部的橡胶组件、设于电烙铁中部手柄内的传导组件、设于电烙铁头部加热组件连接构成，焊锡丝依次穿过橡胶组件、传导组件以及加热组件，并通过传导组件与加热组件配合设置实现自动加焊锡效果，电烙铁中部手柄内还设有电路板，电路板一端电联接于电源插头，电路板另一端电联接于加热组件。采用这样的结构设置，有效解决使用焊锡焊接堆零件时，必须双手操作的过程繁琐以及焊接零件时，没办法在手持零件时再添加焊锡的问题。
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公开(公告)号：CN110753181A
公开(公告)日：2020-02-04
申请号：CN201910930336.0
申请日：2019-09-29
Applicant: 湖北工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于特征跟踪和网格路径运动的视频稳像方法，首先通过SIFT算法检测视频帧的特征点；再对检测出来的SIFT特征点进行KLT算法特征追踪匹配；然后根据匹配到的特征点，利用RANSAC算法估计相邻帧间的仿射变换矩阵；再将视频帧划分为均匀的网格，选取均匀网格中的一格，把相邻帧间仿射矩阵与前一帧相机运动路径累乘，由此计算视频的运动轨迹。再通过极小化能量函数优化平滑多条网格路径。最后由原相机路径与平滑相机路径的关系，计算相邻帧间的补偿矩阵，利用补偿矩阵对每一帧进行几何变换，从而得到稳定的帧序列。本发明能准确计算相机路径，同时使得抖动视频更加稳定。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110533088A
公开(公告)日：2019-12-03
申请号：CN201910759386.7
申请日：2019-08-16
Applicant: 湖北工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于区分式卷积神经网络的场景文字语种识别方法，传统的图像分类方法往往对图像进行整体性分析，缺少对细节的明确捕捉，不能良好地处理此类问题。为了解决上述技术问题，提出了一种名为“区分式卷积神经网络”的模型以及相应方法，通过“区分式聚类”(discriminative clustering)算法，在图像的深度卷积特征上学习到一组“区分性图样"(discriminative patterns)，即有区分性的局部特征。最后，图像的总体表示用两层全连接网络层进行分类。本发明能明显改进之前的传统的图像分类方法在字体、噪声、光照等条件因素下识别存在一些不足。
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公开(公告)号：CN116189380B
公开(公告)日：2024-08-02
申请号：CN202211671985.1
申请日：2022-12-26
Applicant: 湖北工业大学
Abstract: 本说明书提供一种机械设备人机安全交互方法，该方法由控制设备执行，包括：获取机械设备在第一时间段的第一位置以及用户对机械设备的控制指令信息；获取用户在第一时间段的第二位置以及机械设备与用户的交互信息；基于第一位置、控制指令信息、第二位置以及交互信息，确定安全值；判断安全值是否低于安全预警阈值，响应于安全值低于安全预警阈值，向用户发出预警。
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公开(公告)号：CN110781895B
公开(公告)日：2023-06-20
申请号：CN201910957201.3
申请日：2019-10-10
Applicant: 湖北工业大学
IPC: G06V10/26 , G06V10/82 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种基于卷积神经网络的图像语义分割方法，选择ResNet101作为骨架网络进行特征提取，提出了一个JFP模型将ResNet101输出的后三层进行联合，完善ResNet101对特征的提取，解决图像信息丢失的问题；然后将JFP的输出接入ASPP模型进一步提取图像的空间尺度信息，这部分作为编码结构能够更好的对图像信息进行提取；最后应用简单的解码结构将神经网络的输出图像恢复为原始大小，完成对图像的语义分割；同时，本发明设计了一个注意力模型，将这个模型的损失函数与语义分割网络的损失函数结合，辅助网络进行训练，提升训练模型的效果。本发明显著提高了复杂情景下的图像语义分割效果，能够适用于多种场景，具有对包20多种物体类别图像的语义分割处理能力。
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公开(公告)号：CN111666843B
公开(公告)日：2023-04-28
申请号：CN202010451903.7
申请日：2020-05-25
Applicant: 湖北工业大学
IPC: G06V40/20 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/047 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于全局特征和局部特征拼接的行人重识别方法，首先构建行人重识别网络；然后采用多损失函数策略对行人重识别网络分支有针对性的进行分开约束；接着采用多损失函数策略对行人重识别网络进行训练，通过对行人重识别网络结构的参数进行优化训练，得到训练好的行人重识别模型；最后在行人查询集中随机选取某个指定对象，将该对象的图像输入至训练好的行人重识别模型中，计算该指定对象和候选集中的每个对象的欧式距离，接着对计算得到的距离进行升序排序，从而获得行人重识别结果。本发明采用多损失函数策略对模型进行约束，通过对损失函数针对性的选择以提高模型的泛化能力。
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公开(公告)号：CN115015712A
公开(公告)日：2022-09-06
申请号：CN202210639189.3
申请日：2022-06-07
Applicant: 湖北工业大学 , 南方电网科学研究院有限责任公司
Abstract: 本发明涉及一种确定球—板长间隙操作冲击放电电压方法，上述方法包括：获取预估电压值；调节所述预估电压值，并施加至球—板间隙模型的高压电极，直到调节后生成的电子总数满足第一预设条件，得到第一电压值；根据波形参数和所述第一电压值，确定有效电子数量，其中，所述波形参数为施加至球—板间隙模型形成的电压波形的参数，且根据所述第一电压值进行确定；调节所述第一电压值，直到所述有效电子数量满足第二预设条件，确定球—板长间隙操作的冲击放电电压。本发明基于电晕起始的物理过程，考虑空间光电离作用，高效快速地确定球—板长间隙操作冲击放电电压，减轻试验工足量，同时为外绝缘精细化设计提供依据。
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