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公开(公告)号：CN118155119B
公开(公告)日：2024-09-10
申请号：CN202410331109.7
申请日：2024-03-22
Applicant: 苏州科技大学
IPC: G06V20/40 , G06V10/80 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0475 , G06N3/0895 , G06N5/04
Abstract: 本发明公开了面向智能电梯乘客意图分析的视频分类方法及系统，属于计算机视觉领域。所述方法首先利用自监督模型生成像素级的对象的mask作为以对象为中心的表示，并通过对每个对象的mask进行位置编码获得对象的位置信息；将实例的外观信息和位置信息聚合后的特征在时间维度进行推理，理解不同对象之间的交互和关系，与采用视频编码器提取的RGB视频帧的语义特征进行融合，增强了基于对象的特征和整体视频语义之间的互补性和有效性，可以显著提高模型在行为识别任务中的准确性和鲁棒性，能够更好地适应电梯场景乘客意图识别，更加准确地识别和分析乘客是否有乘坐电梯的需求，提供更智能化的电梯系统。
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公开(公告)号：CN118155119A
公开(公告)日：2024-06-07
申请号：CN202410331109.7
申请日：2024-03-22
Applicant: 苏州科技大学
IPC: G06V20/40 , G06V10/80 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0475 , G06N3/0895 , G06N5/04
Abstract: 本发明公开了面向智能电梯乘客意图分析的视频分类方法及系统，属于计算机视觉领域。所述方法首先利用自监督模型生成像素级的对象的mask作为以对象为中心的表示，并通过对每个对象的mask进行位置编码获得对象的位置信息；将实例的外观信息和位置信息聚合后的特征在时间维度进行推理，理解不同对象之间的交互和关系，与采用视频编码器提取的RGB视频帧的语义特征进行融合，增强了基于对象的特征和整体视频语义之间的互补性和有效性，可以显著提高模型在行为识别任务中的准确性和鲁棒性，能够更好地适应电梯场景乘客意图识别，更加准确地识别和分析乘客是否有乘坐电梯的需求，提供更智能化的电梯系统。
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公开(公告)号：CN115861780B
公开(公告)日：2023-07-21
申请号：CN202211649691.9
申请日：2022-12-21
Applicant: 苏州科技大学
IPC: G06V20/00 , G06V10/25 , G06V10/26 , G06V20/70 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于YOLO‑GGCNN的机械臂检测抓取方法，属于智能机器人领域。所述方法利用YOLOv4深度学习网络对待抓取目标进行训练，得到训练好的模型。在机械臂抓取前，使用深度相机获取抓取平台上无抓取物体的空白深度图像。放置抓取物体后，利用训练好的YOLOv4模型从RGB图像识别出待抓取目标，将识别框作为感兴趣区域，将感兴趣区域对应像素的深度图像部分提取出来，替换掉空白图像的像素对应部分，以此获得一张排除其他干扰物体、只包含抓取目标的深度图像。将这张图像处理后输入GGCNN网络，再进行从图像坐标系到机械臂本体坐标系的转化，最终输出最优机械臂抓取方案，机械臂根据抓取方案依次抓取所要抓取的目标物体。
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公开(公告)号：CN115816460A
公开(公告)日：2023-03-21
申请号：CN202211649680.0
申请日：2022-12-21
Applicant: 苏州科技大学
IPC: B25J9/16 , G06T1/00 , G06T7/13 , G06T7/194 , G06T7/73 , G06V10/82 , G06V10/774 , G06V10/766 , G06N3/045 , G06N3/082
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习目标检测与图像分割的机械手抓取方法，属于智能机器人领域。该方法包括YOLOv4模型训练检测、GrabCut算法图像分割和机械臂抓取位姿计算三部分；通过机械手上深度相机拍摄图像，利用YOLOv4训练模型框选识别出抓取目标。GrabCut算法图像分割部分将YOLOv4检测框中的抓取目标从背景中分割出来，生成最小外接矩，确定机械手抓取点坐标及抓取角度。机械臂抓取位姿计算部分将图像中抓取点的二维平面像素坐标转换为机器人本体坐标系下的三维坐标，通过此坐标和抓取角度实现对物体的抓取。本申请方法可以使得机械臂智能自主的进行抓取目标的识别与抓取，提高智能性与抓取准确率。
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公开(公告)号：CN117270534B
公开(公告)日：2024-08-20
申请号：CN202311229617.6
申请日：2023-09-22
Applicant: 苏州科技大学
IPC: G05D1/43 , G05D1/246 , G05D1/633 , G05D1/644 , G05D105/20
Abstract: 本发明提供了一种基于改进冲突搜索法的多机器人路径规划方法，包括：S1、改进A*算法；将机器人的工作类型分为空载和负载两种类型，对空载机器人的行走路径进行改进，使空载机器人优先选择货架下的路径；S2、引入优先级导向搜索改进CBS算法；根据机器人的工作类型、冲突类型和避让策略三个条件对优先级进行划分，后针对点冲突与边冲突的不同情形，提出消解策略，确定扩展节点数以及优先导向；S3、结合S1中的改进A*算法以及S2中的优先级导向搜索的改进CBS算法确定多机器人路径规划流程。本发明能够解决多机器人路径之间的冲突，面向智能仓储场景，降低整体路径重叠现象，提出针对不同冲突情形的优先级导向搜索，减少CBS算法节点扩展，提高算法效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117505589A
公开(公告)日：2024-02-06
申请号：CN202311576406.X
申请日：2023-11-24
Applicant: 苏州科技大学
Abstract: 本发明公开了一种应用于激光多曲度弯曲成形的在线测量辅助工装，涉及到测量辅助工装领域，包括底板，底板的上端左后侧边角处固定设置有升降机构并通过升降机构连接有板夹，底板的上端另外三个边角处均固定设置有剪叉升降台。本发明通过设置在升降机构和板夹能够对板材一角的XYZ三个方向的位移进行限制，再通过弹性轴和支撑片能够对板材的一角进行弹性支撑，使其能在保持支承的同时，通过底部弹性轴的纵方向压缩和横向变位始终贴合金属板材，还通过两个滚珠对金属板材的另外两个角进行支撑，不会限制金属板材在激光弯曲中的滑移，始终保持Z方向的支承，最后，采用可调距离的测量组件，能够实时采集距离数据，便于人们使用。
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公开(公告)号：CN117270534A
公开(公告)日：2023-12-22
申请号：CN202311229617.6
申请日：2023-09-22
Applicant: 苏州科技大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明提供了一种基于改进冲突搜索法的多机器人路径规划方法，包括：S1、改进A*算法；将机器人的工作类型分为空载和负载两种类型，对空载机器人的行走路径进行改进，使空载机器人优先选择货架下的路径；S2、引入优先级导向搜索改进CBS算法；根据机器人的工作类型、冲突类型和避让策略三个条件对优先级进行划分，后针对点冲突与边冲突的不同情形，提出消解策略，确定扩展节点数以及优先导向；S3、结合S1中的改进A*算法以及S2中的优先级导向搜索的改进CBS算法确定多机器人路径规划流程。本发明能够解决多机器人路径之间的冲突，面向智能仓储场景，降低整体路径重叠现象，提出针对不同冲突情形的优先级导向搜索，减少CBS算法节点扩展，提高算法效率。
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公开(公告)号：CN115816460B
公开(公告)日：2023-06-09
申请号：CN202211649680.0
申请日：2022-12-21
Applicant: 苏州科技大学
IPC: B25J9/16 , G06T1/00 , G06T7/13 , G06T7/194 , G06T7/73 , G06V10/82 , G06V10/774 , G06V10/766 , G06N3/045 , G06N3/082
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习目标检测与图像分割的机械手抓取方法，属于智能机器人领域。该方法包括YOLOv4模型训练检测、GrabCut算法图像分割和机械臂抓取位姿计算三部分；通过机械手上深度相机拍摄图像，利用YOLOv4训练模型框选识别出抓取目标。GrabCut算法图像分割部分将YOLOv4检测框中的抓取目标从背景中分割出来，生成最小外接矩，确定机械手抓取点坐标及抓取角度。机械臂抓取位姿计算部分将图像中抓取点的二维平面像素坐标转换为机器人本体坐标系下的三维坐标，通过此坐标和抓取角度实现对物体的抓取。本申请方法可以使得机械臂智能自主的进行抓取目标的识别与抓取，提高智能性与抓取准确率。
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公开(公告)号：CN115861780A
公开(公告)日：2023-03-28
申请号：CN202211649691.9
申请日：2022-12-21
Applicant: 苏州科技大学
IPC: G06V20/00 , G06V10/25 , G06V10/26 , G06V20/70 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于YOLO‑GGCNN的机械臂检测抓取方法，属于智能机器人领域。所述方法利用YOLOv4深度学习网络对待抓取目标进行训练，得到训练好的模型。在机械臂抓取前，使用深度相机获取抓取平台上无抓取物体的空白深度图像。放置抓取物体后，利用训练好的YOLOv4模型从RGB图像识别出待抓取目标，将识别框作为感兴趣区域，将感兴趣区域对应像素的深度图像部分提取出来，替换掉空白图像的像素对应部分，以此获得一张排除其他干扰物体、只包含抓取目标的深度图像。将这张图像处理后输入GGCNN网络，再进行从图像坐标系到机械臂本体坐标系的转化，最终输出最优机械臂抓取方案，机械臂根据抓取方案依次抓取所要抓取的目标物体。
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公开(公告)号：CN119426894A
公开(公告)日：2025-02-14
申请号：CN202411824356.7
申请日：2024-12-12
Applicant: 苏州科技大学 , 苏州帝奥电梯有限公司
IPC: B23K37/04
Abstract: 本发明公开了电梯用C型槽与挂片自动化焊接辅助工装装置，包括夹具机构和移动机构，所述夹具机构包括立板夹具机构和平板夹具机构，所述平板夹具机构一侧通过短连接固定片固定连接立板夹具机构，另一侧固定连接有长连接固定片；所述移动机构包括连杆滑块机构、齿轮齿条机构和凸轮拨杆机构，齿轮齿条机构顶部固定安装连杆滑块机构，齿轮齿条机构底部固定安装凸轮拨杆机构，长连接固定片一端固定连接平板夹具机构，另一端固定连接在连杆滑块机构上；本发明可以同时满足横置和竖立挂片两种不同的固定需求，单次固定多个挂片稳定性好，提高了生产效率。
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