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公开(公告)号:CN116958065A
公开(公告)日:2023-10-27
申请号:CN202310791631.9
申请日:2023-06-30
Applicant: 湘潭大学
Abstract: 本发明公开了一种基于滑动窗口亲和力的芯片载体封装漏装检测方法,包括以下步骤:进行图像采集,对采集到的图像进行目标区域提取和数据增强,以扩充数据;对扩充的图像进行特征提取,并生成对应的特征图;引入深层特征融合模块和滑动亲和力模块,融合特征图多尺度信息;对信息融合后的特征向量进行加权处理;采用Focal Loss函数来平衡信息融合后的特征向量进行加权处理时的正负样本数。本发明通过引入新的数据增强方式和特征信息融合方式,采用深层特征融合模块和滑动亲和力模块相结合,增强了对芯片载体封装小目标的检测性能,减少了目标错检、漏检的情况,增强了检测的鲁棒性。
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公开(公告)号:CN116167919A
公开(公告)日:2023-05-26
申请号:CN202310302567.3
申请日:2023-03-27
Applicant: 湘潭大学
Abstract: 本发明公开了一种基于核岭回归的激光点云数据去畸变方法,包括以下步骤:获取激光雷达采集到的点云信息和IMU采集到的载体运动信息;根据点云信息的时间戳确定相近时间戳的IMU信息,通过插值获得同步的IMU测量值;计算载体运动信息,通过对IMU测量值进行积分解算来获取设备位姿信息;以解算后的多维运动向量作为核岭回归的训练数据,对激光点扫描时刻的旋转运动和平移运动进行回归预测;通过训练后的预测数据对运动量进行补偿,将点云数据统一在同一坐标系下,输出去畸变后的点云坐标。本发明相比于传统的线性插值在非线性数据处理上有很大的优势,对于非匀速运动条件可以得到准确的数据,抗干扰能力强。
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公开(公告)号:CN115729238A
公开(公告)日:2023-03-03
申请号:CN202211420375.4
申请日:2022-11-15
Applicant: 湘潭大学 , 湖南摩高智驾科技有限公司
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明公开了一种用于移动机器人自主避障的动态路径规划方法,包括以下步骤:环境建模;通过改进的A‑Star算法进行移动机器人全局路径的预规划;对预规划的路径中代价函数大的节点通过改进的麻雀搜索算法进行局部的二次规划;基于改进动态窗口法进行移动机器人局部路径规划。本发明基于原有A*算法,首先加入子节点选择规则,再将改进的麻雀搜索算法ISSA与A*算法相结合,利用其能够帮助加速迭代寻优的能力,用来解决传统A*算法中搜索节点太多以及会出现斜切障碍物的问题,从而进行安全、有效的全局参考路径。同时,在局部避障部分,在局部路径规划部分针对DWA算法轨迹评价函数的设计能够有效地对未知动态和静态障碍物进行避让。
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