-
公开(公告)号：CN115223206B
公开(公告)日：2022-12-27
申请号：CN202211137967.5
申请日：2022-09-19
Applicant: 季华实验室
IPC: G06V40/10 , G06N3/04 , G06V10/25 , G06V10/774 , G06V10/82
Abstract: 本申请属于图像识别技术领域，公开了一种工作服穿戴情况检测方法、装置、电子设备及存储介质，通过获取待检测图像；把所述待检测图像输入预先训练好的AT_YOLOv5网络模型，得到所述AT_YOLOv5网络模型输出的预测框数据；所述AT_YOLOv5网络模型根据包括多个标注图像的数据集训练得到，所述标注图像包含延伸至人员膝盖处的衣服标注框；采用Ad‑NMS算法对所述预测框数据进行筛选处理，以得到人员工作服穿戴情况的检测结果；从而对人群密集区域的人员工作服穿戴情况的检测准确性较高。
-
公开(公告)号：CN113524200B
公开(公告)日：2021-12-14
申请号：CN202111044877.7
申请日：2021-09-07
Applicant: 季华实验室
IPC: G06Q10/06
Abstract: 本发明涉及机械臂技术领域，具体公开了一种机械臂调度系统、方法、替换方法、装置、设备及介质，其中，系统包括：脑电采集模块、处理标定模块、调度中心模块和机械臂模型；所述调度中心模块用于根据每个所述机械臂完成子任务的情况赋予对应所述机械臂模型相应的奖励信息，并用于根据所述奖励信息赋予机械臂模型一替换概率，以使机械臂模型根据所述替换概率进行替换；该系统在机械臂逐步完成子任务的过程中，使机械臂模型根据奖励信息获得一替换概率，以使机械臂模型根据替换概率进行替换，使得机械臂能顺利完成相同或类似的作业运动时具有足够多的优秀样本驱使机械臂模型逐步完善进化，确保机械臂群体中的机械臂模型能共同学习进化。
-
公开(公告)号：CN113524200A
公开(公告)日：2021-10-22
申请号：CN202111044877.7
申请日：2021-09-07
Applicant: 季华实验室
Abstract: 本发明涉及机械臂技术领域，具体公开了一种机械臂调度系统、方法、替换方法、装置、设备及介质，其中，系统包括：脑电采集模块、处理标定模块、调度中心模块和机械臂模型；所述调度中心模块用于根据每个所述机械臂完成子任务的情况赋予对应所述机械臂模型相应的奖励信息，并用于根据所述奖励信息赋予机械臂模型一替换概率，以使机械臂模型根据所述替换概率进行替换；该系统在机械臂逐步完成子任务的过程中，使机械臂模型根据奖励信息获得一替换概率，以使机械臂模型根据替换概率进行替换，使得机械臂能顺利完成相同或类似的作业运动时具有足够多的优秀样本驱使机械臂模型逐步完善进化，确保机械臂群体中的机械臂模型能共同学习进化。
-
公开(公告)号：CN115223206A
公开(公告)日：2022-10-21
申请号：CN202211137967.5
申请日：2022-09-19
Applicant: 季华实验室
IPC: G06V40/10 , G06N3/04 , G06V10/25 , G06V10/774 , G06V10/82
Abstract: 本申请属于图像识别技术领域，公开了一种工作服穿戴情况检测方法、装置、电子设备及存储介质，通过获取待检测图像；把所述待检测图像输入预先训练好的AT_YOLOv5网络模型，得到所述AT_YOLOv5网络模型输出的预测框数据；所述AT_YOLOv5网络模型根据包括多个标注图像的数据集训练得到，所述标注图像包含延伸至人员膝盖处的衣服标注框；采用Ad‑NMS算法对所述预测框数据进行筛选处理，以得到人员工作服穿戴情况的检测结果；从而对人群密集区域的人员工作服穿戴情况的检测准确性较高。
-
公开(公告)号：CN114879702A
公开(公告)日：2022-08-09
申请号：CN202210789163.7
申请日：2022-07-06
Applicant: 季华实验室
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明涉及智能巡检技术领域，具体公开了一种多智能体巡检控制方法、装置、系统、设备及介质，其中，方法包括以下步骤：根据各个所述智能体获取的图像信息分析获取安防检测结果；根据各个所述智能体获取的空间信息加权整合获取空间信息地图，并根据所述安防检测结果、空间信息地图进行种群遗传信息迭代以生成各个所述智能体的规划轨迹信息；根据环境信息生成局部导航信息，以使各个所述智能体能沿规划轨迹信息进行局部避障移动；该方法实现了多智能体巡检的共同检测、高效协同控制，并基于环境信息生成局部导航信息以控制对应的智能体进行局部避障移动，使得多个智能体能在巡检范围进行自动化的安防检测、巡检任务协同跟派。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114066960B
公开(公告)日：2022-04-22
申请号：CN202210036903.X
申请日：2022-01-13
Applicant: 季华实验室
Abstract: 本发明涉及数据融合技术领域，具体公开了一种三维重建方法、点云融合方法、装置、设备及存储介质，其中，融合方法包括以下步骤：获取第一点云信息和点云序列信息；根据自注意力机制将点云序列信息转换为由融合参数设定的第二点云信息；根据对抗自监督学习算法设计关于第一点云信息和第二点云信息的对比损失函数；基于反向传播算法利用梯度下降的方式更新融合参数，直至对比损失函数收敛，以确定最佳融合参数；根据最佳融合参数融合第一点云信息和点云序列信息，以获取融合点云信息；该融合方法的融合过程无需对点云信息进行预先标注，实现了无人机采集数据和无人车采集数据融合，简化了点云融合过程，提高了点云融合效率、融合精度。
-
公开(公告)号：CN114863562B
公开(公告)日：2025-02-18
申请号：CN202210499382.1
申请日：2022-05-09
Applicant: 季华实验室
IPC: G06V40/20 , G06V40/10 , G06V20/40 , G06V10/34 , G06V10/62 , G06V10/82 , G06V10/40 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/084
Abstract: 本发明涉及机器人运动控制技术领域，具体公开了一种多足机器人的运动学习方法、装置、电子设备及存储介质，其中，方法包括以下步骤：获取关于足式生物运动的不同视频信息；根据视频信息提取运动关键信息生成骨架序列图片，并根据视频信息提取场景序列图片；根据骨架序列图片提取骨架特征信息以生成骨架分析函数，并根据场景序列图片提取场景特征信息以生成动作决策函数；根据骨架分析函数及动作决策函数的相关性建立损失函数；更新损失函数至收敛以获取足部决策模型；该方法建立的损失函数能反映骨架分析函数及动作决策函数的相似程度，使得基于损失函数收敛生成的足部决策模型能针对场景决策出最接近于真实动作的动作。
-
公开(公告)号：CN114995162B
公开(公告)日：2022-11-08
申请号：CN202210917080.1
申请日：2022-08-01
Applicant: 季华实验室
Abstract: 本发明涉及机器人控制技术领域，具体公开了一种多机器人的任务分配方法、装置、电子设备及存储介质，其中，方法包括以下步骤：根据分配比值设定自适应参数；以自适应参数作为万有引力常量，以任务的优先级或复杂性为任务质量，并仿照万有引力定律获取任务和机器人之间的关系作为引力信息；根据引力信息对机器人进行任务分配以生成任务分配集合；根据任务分配集合更新自适应参数，直至自适应参数的迭代更新次数达到预设的迭代次数；以最后获取的任务分配集合作为最优任务分配集合；该方法能针对多种不同机器人数量和任务数量的情况进行任务分配，摆脱了传统方法局部最优的缺陷，从而减少分配方法对机器人初始分布的依赖。
-
公开(公告)号：CN115272439A
公开(公告)日：2022-11-01
申请号：CN202211182424.5
申请日：2022-09-27
Applicant: 季华实验室
Abstract: 本发明涉及三维重建技术领域，具体公开了一种三维重建模型的融合方法、重建方法、装置、设备及介质，其中，三维重建模型的融合方法包括以下步骤：获取多个关于第一点云序列集的优质点云融合模型；根据多个优质点云融合模型基于等值权重融合生成辅助评价模型；根据每个优质点云融合模型的第一输出与辅助评价模型的第二输出的范数差建立损失函数；更新优质点云融合模型的参数至损失函数收敛；根据收敛后的损失函数设置每个优质点云融合模型的融合权重，并根据融合权重融合多个优质点云融合模型以获取融合重建模型；该方法获取的融合重建模型能基于各个优质点云融合模型的优势来进行点云融合而实现三维重建，有效提高三维重建的重建精度、鲁棒性。
-
公开(公告)号：CN114543831B
公开(公告)日：2022-10-18
申请号：CN202210404091.X
申请日：2022-04-18
Applicant: 季华实验室
Abstract: 本发明涉及智能导航技术领域，具体公开了一种基于驾驶风格的路径规划方法、装置、设备及存储介质，其中，方法包括以下步骤：获取全局路径信息、车辆位置信息及驾驶风格类型；建立深度神经网络模型；生成多条形状不同的备选局部路径信息；选择一条备选局部路径信息作为试探执行路径；跟踪试探执行路径，并根据驾驶风格类型评价试探执行路径以生成反馈奖励信息；利用时序差分采样法根据反馈奖励信息更新深度神经网络模型；输出深度神经网络模型作为期望驾驶风格模型以进行路径规划。该方法获取的期望驾驶风格模型更加贴近人类的驾驶习惯、倾向，并有效提高了模型的训练和收敛速度。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
22
records
(took 0.019 seconds)
