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公开(公告)号：CN113183183B
公开(公告)日：2023-09-08
申请号：CN202110504530.X
申请日：2021-05-10
Applicant: 清华大学深圳国际研究生院
Abstract: 本发明提供一种绳驱机械臂摩擦测量装置及方法，该装置包括臂杆夹具、拖拽测量框架，臂杆夹具用于固定一段臂杆，拖拽测量框架包括导杆、托板、滚珠丝杆组件、缆索、拉力传感器、锁定球头，滚珠丝杆组件上设有缆索连接组件，缆索连接组件两端分别与一段缆索连接，缆索绕过滑轮组与拉力传感器、锁定球头依次连接，可准静态拖拽锁定球头移动。通过在准静态运动下测量绳驱机械臂关节摩擦力矩及绳索摩擦的大小，有效解决了绳驱机械臂关节摩擦力矩及绳索摩擦无法测量的问题，为绳驱连续型机械臂的动力学参数辨识、运动控制算法设计、摩擦补偿提供了依据，有效提高了绳驱连续型机械臂的运动控制精度。
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公开(公告)号：CN114764942B
公开(公告)日：2022-12-09
申请号：CN202210555142.9
申请日：2022-05-20
Applicant: 清华大学深圳国际研究生院
IPC: G06V40/16 , G06V10/774 , G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种难正负样本在线挖掘方法，用于人脸识别模型的训练过程，包括如下步骤：S1、获取由第一图形处理器从样本人脸对提取到的特征向量对；S2、根据所述特征向量对计算所述样本人脸对的损失函数；S3、根据所述损失函数，对所述样本人脸对进行难正负样本挖掘，得到包含难正负样本人脸对的目标样本集；S4、计算所述目标样本集中各所述难正负样本人脸对的梯度，并将所述梯度传送到第二图形处理器，以使所述第二图形处理器通过所述梯度进行反向传播，对模型参数进行调整，并将调整后的模型参数共享给所述第一图形处理器。
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公开(公告)号：CN113183183A
公开(公告)日：2021-07-30
申请号：CN202110504530.X
申请日：2021-05-10
Applicant: 清华大学深圳国际研究生院
Abstract: 本发明提供一种绳驱机械臂摩擦测量装置及方法，该装置包括臂杆夹具、拖拽测量框架，臂杆夹具用于固定一段臂杆，拖拽测量框架包括导杆、托板、滚珠丝杆组件、缆索、拉力传感器、锁定球头，滚珠丝杆组件上设有缆索连接组件，缆索连接组件两端分别与一段缆索连接，缆索绕过滑轮组与拉力传感器、锁定球头依次连接，可准静态拖拽锁定球头移动。通过在准静态运动下测量绳驱机械臂关节摩擦力矩及绳索摩擦的大小，有效解决了绳驱机械臂关节摩擦力矩及绳索摩擦无法测量的问题，为绳驱连续型机械臂的动力学参数辨识、运动控制算法设计、摩擦补偿提供了依据，有效提高了绳驱连续型机械臂的运动控制精度。
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公开(公告)号：CN103234475B
公开(公告)日：2017-02-08
申请号：CN201210490109.9
申请日：2012-11-27
Applicant: 深圳华用科技有限公司 , 清华大学深圳研究生院
IPC: G01B11/24
Abstract: 本发明提供了一种基于激光三角测量法的亚像素表面形态检测方法，该方法通过测量零件不同位置轮廓切片，叠加得到整个零件轮廓。本发明充分利用图像的彩色信息，在激光条纹是红色，背景是黑色的先验知识指导下，提取RGB图像的红色通道分量，减小噪声影响，提高高斯拟合条纹中心精度。通过对同一位置多次拍摄叠加激光条纹图像提高精度，降低了对激光条纹宽度和亮度的要求，降低了激光器的成本。通过先粗略确定条纹中心位置然后采用固定数量的像素拟合确定亚像素中心的方法避免了确定激光条纹边界而采用复杂算法，降低了算法复杂度。
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公开(公告)号：CN119625248A
公开(公告)日：2025-03-14
申请号：CN202311181174.8
申请日：2023-09-13
Abstract: 本申请公开了用于识别目标对象的图像处理方法和图像处理装置，该图像处理方法包括：获取包括目标对象的原始图像；对原始图像进行二值化处理以得到二值化图像；通过多核处理器以并行的方式对二值化图像的每个像素行进行一维扫描以提取二值化图像的每个像素行的一维连通区域；将相邻像素行进行组合以生成包含多个一维连通区域的第一最大连通区域；以及：针对第一最大连通区域的各个像素行，将各个像素行的首端一维连通区域的头部对齐，以及将各个像素行的末端一维连通区域的尾部对齐以生成第二最大连通区域；对第二最大连通区域的对齐的头部和对齐的尾部进行二维扫描以识别目标对象。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116796821A
公开(公告)日：2023-09-22
申请号：CN202310799193.0
申请日：2023-06-30
Applicant: 清华大学
Abstract: 本申请涉及一种面向3D目标检测算法的高效神经网络架构搜索方法及装置，方法包括：基于预先训练的超网模型，采样得到至少一个神经网络子架构，生成其单次和零次评估策略，并分别评估每个神经网络子架构的性能，得到最优神经网络子架构，同时采用独立评估策略对最优神经网络子架构进行独立训练，得到至少一个神经网络子架构的性能预测器；获取至少一个神经网络子架构的延迟数据训练延迟预测器，基于性能预测器和延迟预测器，结合帕累托进化算法搜索得到最优神经网络架构。由此，解决了在搜索过程需要耗费大量计算资源，且网络架构搜索精度低、高延迟的问题，通过采用多种评估策略训练对应的性能预测器，提高了网络架构的搜索效率及精度。
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公开(公告)号：CN114898414A
公开(公告)日：2022-08-12
申请号：CN202210413280.3
申请日：2022-04-20
Applicant: 清华大学深圳国际研究生院
IPC: G06V40/13 , G06V40/145 , G06V40/70
Abstract: 本发明公开了一种基于单相机的多视角生物特征采集装置，包括光源模块、相机模块和移动模块，其中，所述光源模块包括生物特征置放块和光源单元，所述生物特征置放块的上表面设有生物特征置放部，且在所述生物特征置放部处设有多个透光孔，所述光源单元设置于所述生物特征置放块的下方以通过多个所述透光孔透出光；所述相机模块固定连接在所述移动模块上，所述移动模块用于带动所述相机模块移动以使得所述相机模块能够静置于所述生物特征置放块的上方的多个位置处，以从多个视角对所述生物特征置放块上放置的生物特征进行拍摄。本发明不仅实现了多视角图像拍摄，而且大幅度地降低了设备成本和操作复杂性。
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公开(公告)号：CN113989861A
公开(公告)日：2022-01-28
申请号：CN202111162648.5
申请日：2021-09-30
Applicant: 清华大学深圳国际研究生院
IPC: G06V40/13 , G06V10/141 , H04N5/225 , H04N5/232
Abstract: 一种多视角手指静脉图像采集设备，包括摄像模块、照明模块、驱动模块和支撑模块，支撑模块上设置有旋转轨道，驱动模块包括电机和转柄，电机安装在支撑模块上，转柄安装在电机上，摄像模块和照明模块相对设置并分别与转柄相连，摄像模块和照明模块还分别通过滑轮安装在旋转轨道上，摄像模块和照明模块之间设置有供手指放入的空间，电机驱动转柄转动，转柄带动摄像模块和照明模块沿旋转轨道同步旋转，摄像模块对手指进行多视角摄像，照明模块在多视角摄像时对手指提供对应视角的照明。本发明只使用单个相机实现对手指静脉多视角全方位的灵活采集，大大减少了投入成本，简化了设备结构和控制程序，以低成本实现了高质量易操作的多视角指静脉采集。
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公开(公告)号：CN111685735B
公开(公告)日：2022-01-21
申请号：CN202010511665.4
申请日：2020-06-08
Applicant: 清华大学
IPC: A61B5/00
Abstract: 本发明公开了一种基于鼾声信号的睡眠呼吸暂停监测方法及装置，该方法包括：从多导睡眠图中提取原始鼾声信号；采用滑动框沿原始鼾声信号滑动，统计每个滑动框内的信号顶点数；根据每个滑动框内的信号顶点数，筛选出信号顶点数大于预设阈值的滑动框对应的一个或多个鼾声信号备选片段；检测各个鼾声信号备选片段之前预设时间段内是否发生呼吸暂停事件；根据检测结果，将筛选出的各个鼾声信号备选片段标记为与睡眠呼吸暂停有关的第一类鼾声信号，或与睡眠呼吸暂停无关的第二类鼾声信号。本发明利用多导睡眠图中提取的鼾声信号，充分分析鼾声信号与呼吸信号之间的关联性，能够监测出与睡眠呼吸暂停有关的鼾声信号，以及与睡眠呼吸暂停无关的鼾声信号。
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公开(公告)号：CN106933103B
公开(公告)日：2019-11-08
申请号：CN201710262726.6
申请日：2017-04-20
Applicant: 清华大学深圳研究生院
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明提供一种有限时间收敛的遥操作双边控制器的控制方法。所述控制方法包括如下步骤：S01、建立不考虑重力项的动力学模型；S02、根据S01中的动力学模型建立主从双边控制系统的误差模型；S03、计算S02中的误差模型的不确定部分的界；S04、定义S02中的误差模型的外界干扰项关于系统状态量的界；S05、根据S02确定滑模变量；S06、根据S03至S05，针对S02的误差模型，确定双边控制律；S07、S06中的确定与控制器参数、系统初始状态相关的收敛时间并根据收敛时间调整控制律。本发明能保证在给定的有限时间内，主从双边机器人的跟踪误差快速收敛到零，在保证系统在时延下稳定性的同时，提高了系统双边同步跟踪的快速性。
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