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公开(公告)号：CN116187111B
公开(公告)日：2023-07-11
申请号：CN202310474773.2
申请日：2023-04-28
Applicant: 中北大学
Abstract: 本发明公开了基于气体传感器的瓦斯浓度预测方法、系统、终端及介质，所述方法包括：获取多个原始瓦斯浓度，对同一时刻的原始瓦斯浓度进行自适应加权融合算法计算得到融合后的浓度估计值‑时间序列；对浓度估计值‑时间序列进行一阶处理构建浓度灰色预测模型，基于浓度灰色预测模型得到白化模型，对浓度估计值‑时间序列进行二阶处理构建ARIMA模型；分别将浓度估计值‑时间序列输入白化模型和ARIMA模型进行计算得到下一时刻的第一预测值和第二预测值，并对第一预测值和第二预测值进行加权平均求和得到下一时刻的最终瓦斯浓度预测值。本发明通过结合浓度灰色预测模型和ARIMA模型实现对瓦斯浓度精确的实时预测，且所需计算量较少。
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公开(公告)号：CN115063447A
公开(公告)日：2022-09-16
申请号：CN202210639984.2
申请日：2022-06-08
Applicant: 中北大学
Abstract: 本发明公开一种基于视频序列的目标动物运动追踪方法及相关设备，所述方法包括：抽取第一图像和双目摄像头拍摄到的第二图像后，作增强处理得到经过增强后的第三图像，再输入到优化后的YOLOv4‑Tiny模型中得到参数模型，对第二图像进行数据标注得到第一标注文件；将采集拍摄到的第四图像进行预处理后，输入到参数模型中得到检测框；将分别拍摄到的第四图像进行像素点匹配得到第五图像，并和检测框进行匹配，再将匹配成功的第五图像和检测框输入到改进后的Deep SORT算法模型中。通过优化YOLOv4‑Tiny训练模型，以便利用得到的参数模型共同输出目标物体的运动行为信息，实现保证分析精度时轻便化神经网络模型。
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公开(公告)号：CN116147609A
公开(公告)日：2023-05-23
申请号：CN202310179793.7
申请日：2023-02-27
Applicant: 中北大学
IPC: G01C21/00
Abstract: 本发明公开了一种基于声光数据融合的机器人室内定位方法，所述方法包括：获取预测坐标序列；根据预测坐标序列和真实坐标序列，得到训练数据集和测试数据集；构建神经网络模型；通过训练数据集对神经网络模型进行训练，得到训练完成的神经网络模型；将新采集的光源定位数据和声源定位数据输入到训练完成的神经网络模型中，得到声光数据融合后的坐标预测值；对所述声光数据融合后的坐标预测值进行卡尔曼滤波，得到最终坐标预测值。本发明考虑到室内光照受到遮挡的情况，使用基于到达时延差的声源定位方法作为补偿，利用BP神经网络模型实现声光两种方法的融合，在保证定位实时性的情况下，实现高精度的室内电力巡检机器人定位。
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公开(公告)号：CN115471491A
公开(公告)日：2022-12-13
申请号：CN202211213572.9
申请日：2022-09-30
Applicant: 中北大学 , 太原青禾之道科技有限公司
Abstract: 本发明公开一种基于多目标追踪的生猪健康状态判断方法及相关设备，所述方法包括：将采集到的有关待检测生猪的视频数据拆分为预设时长的视频序列后，进行预处理操作；将预处理后的视频序列输入到预先训练后逐的目帧标的检数测据模关型联中操；作，将得根到据输的检出测的数每据一输帧入检到测数De据ep中SO帧RT编号追、踪待模检型测后生进行猪ID号和对应ID号待检测生猪的位置信息，计算每一个待检测生猪的五类运动指标后组成五个第一数据矩阵；对第一数据矩阵进行降维处理后，将得到的第二数据矩阵输入到异常检测模型中，输出待检测生猪的异常健康状态，从而利用多目标追踪技术获取的五类运动指标等生猪运动信息，实现对于生猪异常健康进行检测。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115063447B
公开(公告)日：2024-12-03
申请号：CN202210639984.2
申请日：2022-06-08
Applicant: 中北大学
IPC: G06T7/246 , G06T7/70 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06T5/50 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开一种基于视频序列的目标动物运动追踪方法及相关设备，所述方法包括：抽取第一图像和双目摄像头拍摄到的第二图像后，作增强处理得到经过增强后的第三图像，再输入到优化后的YOLOv4‑Tiny模型中得到参数模型，对第二图像进行数据标注得到第一标注文件；将采集拍摄到的第四图像进行预处理后，输入到参数模型中得到检测框；将分别拍摄到的第四图像进行像素点匹配得到第五图像，并和检测框进行匹配，再将匹配成功的第五图像和检测框输入到改进后的Deep SORT算法模型中。通过优化YOLOv4‑Tiny训练模型，以便利用得到的参数模型共同输出目标物体的运动行为信息，实现保证分析精度时轻便化神经网络模型。
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公开(公告)号：CN116187111A
公开(公告)日：2023-05-30
申请号：CN202310474773.2
申请日：2023-04-28
Applicant: 中北大学
Abstract: 本发明公开了基于气体传感器的瓦斯浓度预测方法、系统、终端及介质，所述方法包括：获取多个原始瓦斯浓度，对同一时刻的原始瓦斯浓度进行自适应加权融合算法计算得到融合后的浓度估计值‑时间序列；对浓度估计值‑时间序列进行一阶处理构建浓度灰色预测模型，基于浓度灰色预测模型得到白化模型，对浓度估计值‑时间序列进行二阶处理构建ARIMA模型；分别将浓度估计值‑时间序列输入白化模型和ARIMA模型进行计算得到下一时刻的第一预测值和第二预测值，并对第一预测值和第二预测值进行加权平均求和得到下一时刻的最终瓦斯浓度预测值。本发明通过结合浓度灰色预测模型和ARIMA模型实现对瓦斯浓度精确的实时预测，且所需计算量较少。
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公开(公告)号：CN210555239U
公开(公告)日：2020-05-19
申请号：CN201921041680.6
申请日：2019-07-05
Applicant: 中北大学
IPC: B62D57/024
Abstract: 本实用新型的目的在于提供一种停留时能够保持自锁状态的爬杆机器人，其完全利用自身结构实现自锁，不消耗额外能源，且自锁状态不会阻碍爬杆机器人的正常爬升。本实用新型采用的技术方案如下：一种停留自锁爬杆机器人，其包括一个长方形主体框架，两个U型框架，主体框架一侧面的四个角分别固定连接有L型连接件，主体框架上下两端的两个L型连接件之间各安装有轮轴，轮轴两端安装有轮子，两个U型框架的一条开口边分别通过合页与主体框架上下横梁连接在一起，每个U型框架的另一条开口边内侧通过L型连接件安装有轮轴和轮子，两个U型框架远离主体框架的开口边之间连接有电动伸缩杆。
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公开(公告)号：CN308014434S
公开(公告)日：2023-05-02
申请号：CN202330077224.2
申请日：2023-02-27
Applicant: 中北大学 , 太原青禾之道科技有限公司
Abstract: 1.本外观设计产品的名称：带有摄像头的电路板（尺寸测量装置）。
2.本外观设计产品的用途：在电路板上设置摄像头，主要作为尺寸测量装置使用，用于无接触的情况下测量尺寸。
3.本外观设计产品的设计要点：在于形状。
4.最能表明设计要点的图片或照片：立体图1。-
公开(公告)号：CN308035019S
公开(公告)日：2023-05-12
申请号：CN202330098724.4
申请日：2023-03-07
Applicant: 中北大学 , 太原青禾之道科技有限公司
Abstract: 1.本外观设计产品的名称：带有摄像头的PCB板。
2.本外观设计产品的用途：在PCB板上设置摄像头，主要作为身份识别与体温测量的装置使用，用于自动识别人员身份及用于体温测量。
3.本外观设计产品的设计要点：在于形状。
4.最能表明设计要点的图片或照片：立体图1。
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