公开(公告)号：CN116309306A

公开(公告)日：2023-06-23

申请号：CN202310040512.X

申请日：2023-01-12

Applicant: 重庆大学

Inventor： 于畅 ,  伍星 ,  冯路飞 ,  邓秋菊 ,  何中市

IPC: G06T7/00 ,  G06V10/75 ,  G06V10/774 ,  G06V10/44 ,  G06V10/25

Abstract: 本发明公开一种多视角螺钉缺失检测方法及系统，包括S1：获取每个螺钉的多视角图像，多视角图像包括多个单一视角图像；S2：采集每个螺钉的无缺失图像并进行预处理得到模板图像，标记模板螺钉和模板关键点，计算第一夹角和第一边的长度；S3：对S1中待测螺钉的多视角图像进行识别，用第一标记将其中的螺钉标记，用第二标记将两个关键点标记；S4：计算模板螺钉在待测螺钉的单一视角图像中的位置i，并以i为圆心、r为半径确定待测区域，若待测区域内有第一标记存在，则认为螺钉未缺失，否则认为螺钉缺失；S5：对待测螺钉的多个单一视角图像的检测结果进行统计，得到多视角检测结果。

公开(公告)号：CN117330072A

公开(公告)日：2024-01-02

申请号：CN202311247856.4

申请日：2023-09-26

Applicant: 重庆大学

Inventor： 冯路飞 ,  伍星 ,  何中市 ,  邓秋菊 ,  汪成亮 ,  杨再林 ,  刘耀

IPC: G01C21/20 ,  G06V10/764 ,  G06V10/774 ,  G06V10/42 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G01C21/16

Abstract: 本发明属于机器人视觉导航技术领域，具体公开了一种基于目标驱动和内在动机探索的视觉导航方法及系统，该方法包括如下步骤：S1，生成离线数据集；S2，将当前时刻的观测图像和目标图像输入特征提取模块中，提取当前时刻的特征向量；S3，将特征向量输入A3C网络，预测最优导航动作，和环境交互，得到下一时刻的观测图像和外部奖励；S4，将观测图像、目标图像和S2步骤中的特征向量输入到内在奖励计算模块，得到内在奖励，结合外部奖励计算出损失值，更新特征提取模块和深度强化学习模型的网络参数。采用本技术方案，通过预测观测图像、目标图像的深度图和语义分割图，提高在仿真室内环境的导航能力，解决导航中的奖励稀疏问题，提高模型的收敛速度。