一种重定位方法以及装置
    11.
    发明公开

    公开(公告)号:CN117804423A

    公开(公告)日:2024-04-02

    申请号:CN202211175153.0

    申请日:2022-09-26

    Abstract: 本申请实施例公开了一种重定位方法,用于提升机器人重定位的精确度。本申请实施例方法包括:获取第一地图和第一环境信息,第一地图包括以下一项或多项:视觉地图和激光地图,第一环境信息包括机器人在其所处的环境的视觉图像和的激光点云;根据第一环境信息,确定第一地图中的第一地图子块,第一地图子块与第一环境信息相关联,第一地图子块是第一地图的多个地图子块中的一个或多个;根据第一地图子块和第一环境信息计算机器人的位姿,位姿包括机器人在第一地图对应的地图坐标系中的位置和姿态。

    一种设备及其夹持模块
    12.
    发明公开

    公开(公告)号:CN117697810A

    公开(公告)日:2024-03-15

    申请号:CN202211084307.5

    申请日:2022-09-06

    Abstract: 本申请实施例公开了一种设备及其夹持模块,该夹持模块包括柔性容纳体,该柔性容纳体包括与其内腔连通的开口,且填充有颗粒物,该柔性容纳体的表面包括用于夹持抓取目标物体的夹持区域,并配置为可通过开口充气或抽气以调节内腔的气压。根据气压变化,内腔中的颗粒物的相对位置关系被调整或固定,并能够使得内腔中的颗粒物保持稳定的相对位置关系。基于自体柔性可适应目标物体表面形状的特点,柔性容纳体的外廓得以与目标物体表面形状和尺寸一致适配,对于不同目标物体,柔性容纳体的整体刚度可通过调节内腔的气压进行调整,可在较低操作精度的情况下适应不同形状、尺寸、易坏的目标物体。具有较好的应用前景。

    图像处理方法及相关系统、存储介质

    公开(公告)号:CN117670760A

    公开(公告)日:2024-03-08

    申请号:CN202210963758.X

    申请日:2022-08-11

    Abstract: 本申请实施例提供一种图像处理方法及相关系统、存储介质。该方法可包括:对初始图像进行管状物分割处理,得到所述初始图像中的管状物的二值掩码;对所述管状物的二值掩码进行追踪处理,得到所述管状物的网络图结构;对所述管状物的二值掩码进行根节点识别处理,得到所述二值掩码中管状物的至少一个根节点的位置和半径大小;根据所述网络图结构和所述二值掩码中管状物的至少一个根节点的位置、半径大小,得到至少一个子网络图结构。采用该手段,可以实现对管状物子网络图结构的精准提取。

    脑科学数据分析方法和装置
    14.
    发明公开

    公开(公告)号:CN116206731A

    公开(公告)日:2023-06-02

    申请号:CN202111450335.X

    申请日:2021-11-30

    Abstract: 本申请实施例公开了一种脑科学数据分析方法和装置,用于实现各类分析场景的脑科学数据分析。脑科学数据的分析过程包括多个分析步骤,本申请实施例方法提出的工具对应于对数据进行处理的一个或多个分析步骤,多个有序工具组合形成分析流程,可实现对脑科学数据的分析。通过不同的工具组合实现不同分析流程,应对不同类型分析场景,从而无需切换不同软件即可进行数据分析,提升了用户体验。

    一种脑图谱绘制方法、系统及相关设备

    公开(公告)号:CN116188669A

    公开(公告)日:2023-05-30

    申请号:CN202111426615.7

    申请日:2021-11-27

    Abstract: 本申请提供了一种脑图谱绘制方法、系统及相关设备,其中,该方法可包括以下步骤:获取第一脑图谱,向用户提供第一脑图谱中的关键点所在的多个神经纤维片段,获取用户输入的修正信息,其中,关键点包括第一脑图谱中的多个神经纤维片段的交叉点或单个神经纤维片段的分叉点,根据修正信息对多个神经纤维片段之间的连接关系进行修正,输出第二脑图谱,使得用户对脑图谱内的神经纤维进行人工修正时,用户可对关键点附近行神经纤维之间的连接关系进行修正,无需再对扭曲、交错纵横、相互缠绕的神经纤维进行辨别,可以提高人工修正脑图谱内神经纤维之间连接关系的效率,从而提高脑图谱绘制的效率。

    数据处理方法、装置、计算设备和计算机可读存储介质

    公开(公告)号:CN115471714A

    公开(公告)日:2022-12-13

    申请号:CN202110574231.3

    申请日:2021-05-25

    Inventor: 张诗杰 朱森华

    Abstract: 本公开的实施例提供了一种数据处理方法、装置、计算设备和计算机可读存储介质。在该方法中,基于待处理数据集构建具有标签的无关数据集;将无关数据集划分为具有第一样本权重分布的第一数据集和具有第二样本权重分布的第二数据集,第一和第二样本权重分布是基于待处理数据集中待处理数据项的样本权重确定的;基于第一数据集和第一样本权重分布对分类模型进行训练;以及基于第二数据集和第二样本权重分布对分类模型进行评估,以得到评估结果,指示具有样本权重分布的待处理数据集的偏见显著性。以此方式,本公开的实施例可以对数据集的偏见显著性进行更精确的判断。

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