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公开(公告)号：CN110210432A
公开(公告)日：2019-09-06
申请号：CN201910492676.X
申请日：2019-06-06
Applicant: 湖南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于智能安防机器人非受限条件下的人脸识别方法，首先，利用HOG特征对图像进行人脸检测，然后提取人脸区域图像用于后续处理；然后，利用CNN卷积神经网络训练一个对清晰图像和模糊图像进行二分类的分类器，之后再对分类出来的模糊图像进行去模糊处理，清晰图像则跳过这一步骤；接着，再利用Lucy-Richardson算法对运动图像帧序列进行去模糊处理；再使用SRCNN图像超分辨算法将图像归一化到同一大小尺度；再将经过以上步骤处理的图像输入到训练好的CNN卷积神经网络中提取特征向量；最后，通过SVM对提取出的特征向量进行分类，从而实现人脸识别。本发明具有有效地提高智能安防机器人在巡逻过程中识别人脸的效率和精度的优点。
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公开(公告)号：CN109934859A
公开(公告)日：2019-06-25
申请号：CN201910201443.X
申请日：2019-03-18
Applicant: 湖南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于特征增强多维权重描述子的ICP配准方法，所述方法包括以下步骤：S1、通过滤波器对3D相机获取两副点云进行滤波处理，然后提取点云中的特征增强多维权重描述子；S2、将提取的特征增强多维权重描述子分成两个特征点对集，并从中找出具有相同多维权重描述子的点对构成两个点对集，然后从两个点对集中取出两对具有相同多维权重描述子的对应点对进行点云粗配准，得到点云粗配准的变换矩阵；S3、计算经过变换矩阵变换后的变换点云与另一幅点云之间的最近邻点，并构成最近邻点对，通过建立约束条件筛除粗配准过程中的误配准对，最后采用ICP迭代法实现场景点云的精配准。本发明有效克服了噪声干扰，使得点云拼接的精度更高，且实施性更强。
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公开(公告)号：CN109389626A
公开(公告)日：2019-02-26
申请号：CN201811179788.1
申请日：2018-10-10
Applicant: 湖南大学
IPC: G06T7/30
Abstract: 本发明公开了一种基于采样球扩散的复杂异形曲面点云配准方法，步骤S100：获取点云源点云和目标点云；步骤S200：源点云构造采样球；步骤S300：目标点云构造采样球；步骤S400：对两个采样球的两点与球心构成的夹角进行判断；步骤S500：在源点云构造的采样球选取若干个采样点，并计算其FPFH特征；步骤S600：在目标点云构造的采样球查找与采样点具有相似FPFH特征的对应点；步骤S700：判断是否找到足够多的对应点；步骤S800：完成对源点云和目标点云粗配准；步骤S900：重新构造采样球和通过改变采样球的半径构造新的采样球进行扩散；步骤S1000：对对应点对进行变换，若不满足预设阈值则继续扩散，反之则停止扩散。减少了迭代次数，降低时间复杂度，提高鲁棒性和配准精度。
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公开(公告)号：CN106052792B
公开(公告)日：2019-02-26
申请号：CN201610329264.0
申请日：2016-05-18
Applicant: 湖南大学 , 佛山市湘德智能科技有限公司
Inventor： 王耀南 , 郑叶欣 , 蒋笑笑 , 周显恩 , 彭玉 , 王海洲 , 冯明涛 , 范涛 , 严佳栋 , 黄森林 , 刘学兵 , 黄志鸿 , 毛建旭 , 朱青 , 刘远强 , 刘芳 , 李明军
Abstract: 本发明公开了一种基于机器视觉的PET瓶液位检测方法及装置，该装置采用一台相机、两个面光源、五个反射镜面以及工业控制机和PLC控制单元，通过五个镜面的搭配使用，获取PET瓶多角度图像，该装置具有结构简单、调试方便、成本低以及速度快的优点；该检测方法采用简单高效的投影梯度法获取液位信息，实现PET瓶液位的检测，本发明所述的检测方法精度高、运算快，快速准确的实现了PET瓶的液位检测。
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公开(公告)号：CN102832973B
公开(公告)日：2013-10-16
申请号：CN201210347112.5
申请日：2012-09-19
Abstract: 本发明公开了一种自动抄表系统入网方法，先由集中器侧的OFDM模块上电启动组建网络，然后电能表侧的OFDM模块上电加入该网络。本发明中OFDM模块采用双向认证加入网络机制，解决了S-FSK电力载波自动抄表系统加入网络不可靠的问题；本发明由主模块维护表档案，解决了现有技术集中器需要实时维护表档案工作的问题；同时，由于设置通信超时时长，在加入错误网络时可以自动脱离，从而有效解决现有技术中电能表加入错误网络时，不能自动脱离的问题。跟现有技术相比，本发明彻底有效的解决了现有技术存在的几大弊端，提供了一种可靠性更高的电力载波通信模块的入网方法。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119910661A
公开(公告)日：2025-05-02
申请号：CN202510388636.6
申请日：2025-03-31
Applicant: 湖南大学
IPC: B25J9/16 , G06V20/56 , G06V10/10 , G06V10/40 , G06V10/774 , G06V10/778
Abstract: 本发明公开了一种作业机器人多视图立体目标检测方法、系统及计算机设备，通过安装图像传感器，从不同角度同时采集多视角图像，实现了多角度信息的融合，这种多视角图像融合技术能够有效弥补单一视角下因遮挡或物体形态复杂导致的识别盲区，从而提高了目标检测的准确性；空间特征提取模块能够自适应地处理目标物体在尺寸和形态上的差异，对大尺寸和小尺寸目标物体的检测具有较高的鲁棒性，避免了其他方法中对不同目标尺寸的敏感性不足问题；通过局域网将采集的图像实时传输至远程服务器进行计算处理，避免了本地计算资源受限的瓶颈，并利用强大的远程计算能力提升了模型推理和目标检测的效率。
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公开(公告)号：CN119625039B
公开(公告)日：2025-05-02
申请号：CN202510170563.3
申请日：2025-02-17
Applicant: 湖南大学
IPC: G06T7/33 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种基于特征解耦的多模态图像配准方法、系统和计算机设备，包括以下步骤：1、获取若干多模态图像并处理，得到具有多样性的多模态图像配准数据集；2、搭建基于特征解耦的多模态图像配准神经网络模型；3、设计损失函数监督多模态图像配准神经网络模型的训练，优化配准过程；4、利用训练好的多模态图像配准神经网络模型对待配准多模态图像进行处理，得到图像转换参数矩阵，根据图像转换参数矩阵对图像对中的待配准图像进行转换，得到配准后的图像。本发明所提出的基于特征解耦的多模态图像配准方法，能够有效提高多模态图像配准的性能，尤其是在面对不同模态之间较大差异的情况下，表现出良好的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN119785195A
公开(公告)日：2025-04-08
申请号：CN202411244312.7
申请日：2024-09-06
Applicant: 湖南大学
IPC: G06V20/10 , G06V10/26 , G06V10/44 , G06V10/52 , G06V10/774 , G06V10/40 , G06V10/82 , G06N3/0455
Abstract: 本发明公开了一种基于跨尺度空谱特征融合网络的病理高光谱图像检测方法，该方法提出了基于跨尺度空谱特征融合的特征提取网络，首先，在编码器阶段利用膨胀卷积提取多尺度信息，从而使得网络更好的得到多个感受野的特征信息；然后，在编码器和解码器的跳跃连接阶段，利用transformer的变形进行跨尺度间特征提取，可以更好的保留输入图像样本的全局上下文信息和布局信息；最后，为了缓解空谱特征提取困难，在解码器部分提出特征注意力机制，对解码器不同层的输出进行处理，获取更丰富的跨层特征，提取不同层之间更重要的特征信息，从而提高网络的分割性能，使得的神经网络更好的提取光谱特征融合信息，提升病理高光谱的检测精度。
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公开(公告)号：CN119291714A
公开(公告)日：2025-01-10
申请号：CN202411803687.2
申请日：2024-12-10
Applicant: 湖南大学
IPC: G01S17/89 , G06V10/25 , G06N3/084 , G06V10/74 , G06V10/764 , G06V10/766 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V20/64
Abstract: 本发明公开了一种大型装配场景的多传感器在线三维检测方法及装置，通过多个非重复式扫描激光雷达与嵌入式平台相连接，从不同的角度进行扫描，并对不同角度的点云数据进行预处理以实现多传感器非重复式扫描点云数据的坐标系统一与拼接融合，采集整个大型装配场景的点云数据并制作数据集。构建大型装配场景检测模型用于处理大型装配场景下的目标检测任务，通过训练、测试以及离线可视化验证，获得训练好的最佳模型。基于训练好的模型对实时的大型装配场景点云数据进行快速推理，实现大型装配场景中移动机器人等的高精度实时化的在线检测。解放了人力资源，提升了装配效率。
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公开(公告)号：CN119277467A
公开(公告)日：2025-01-07
申请号：CN202411406911.4
申请日：2024-10-10
Applicant: 湖南大学
Abstract: 本申请涉及无线通信技术领域，公开一种路由决策优化方法、路由决策方法及相关设备。该路由决策优化方法包括：在无人机集群中发起路由决策；获取在路由决策的过程中当前无人机节点的链路状态信息；将链路状态信息输入近端策略优化模型的策略网络，得到节点性能数据，并根据节点性能数据进行路由决策；在节点性能数据的数量达到第一数量阈值时，利用节点性能数据对近端策略优化模型进行训练，在近端策略优化模型符合训练结束条件时，得到路由决策模型。本申请实施例可以提高飞行自组网的链路稳定性和网络生存时间。
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