公开(公告)号：CN113927597B

公开(公告)日：2023-04-07

申请号：CN202111226194.3

申请日：2021-10-21

Applicant: 燕山大学

Inventor： 张立国 ,  李佳庆 ,  金梅 ,  薛静芳 ,  耿星硕 ,  杨红光 ,  张升 ,  申前 ,  章玉鹏 ,  王磊

IPC: B25J9/16

Abstract: 本发明涉及深度学习与视觉机器人技术领域，具体涉及基于深度学习的机器人连接件六自由度位姿估计系统，包括如下步骤：利用虚拟现实技术制作数据集；改进DOPE算法对连接件进行6D位姿估计；搭建机器人连接件位姿估计抓取平台；本发明利用虚拟现实技术对数据集做了改进，使数据集背景信息多样化，即使换到新环境也不会影响精度；对于特定的工业场景制作特定的数据集，利用虚拟现实技术进行制作，极大地减轻了人工标注物体的工作量；同时在单目视觉机器人连接件分拣场景中，对遮挡问题利用随机掩模局部处理方法对数据集进行了改进，提高了网络在处理物体遮挡时的准确度。

公开(公告)号：CN115905107A

公开(公告)日：2023-04-04

申请号：CN202211403872.3

申请日：2022-11-10

Applicant: 燕山大学

Inventor： 张立国 ,  黄文汉 ,  金梅 ,  申前 ,  杨红光 ,  孟子杰 ,  秦芊 ,  薛静芳 ,  耿星硕

IPC: G06F15/78 ,  G06F13/42 ,  G06F13/40 ,  G06F15/16

Abstract: 本发明公开了一种支持IRT的PROFINET SoC芯片架构，包括包含RISC‑V CPU模块、PROFINET IP模块、IEC 1158帧编/解码模块、Manchester编/解码模块、RAM数据存储模块、CRC帧校验模块、DMA模块和MEMORY模块，以及各模块之间的AXI4通讯关系，本发明通过设计RISC‑V CPU+FPGA异构SOC，实现灵活的可编程性和通讯硬件加速性能；Programming system和Programmable logic之间通过AXI4片内总线通讯，实现片内数据高效，准确传输。

公开(公告)号：CN113927597A

公开(公告)日：2022-01-14

申请号：CN202111226194.3

申请日：2021-10-21

Applicant: 燕山大学

Inventor： 张立国 ,  李佳庆 ,  金梅 ,  薛静芳 ,  耿星硕 ,  杨红光 ,  张升 ,  申前 ,  章玉鹏 ,  王磊

IPC: B25J9/16

Abstract: 本发明涉及深度学习与视觉机器人技术领域，具体涉及基于深度学习的机器人连接件六自由度位姿估计系统，包括如下步骤：利用虚拟现实技术制作数据集；改进DOPE算法对连接件进行6D位姿估计；搭建机器人连接件位姿估计抓取平台；本发明利用虚拟现实技术对数据集做了改进，使数据集背景信息多样化，即使换到新环境也不会影响精度；对于特定的工业场景制作特定的数据集，利用虚拟现实技术进行制作，极大地减轻了人工标注物体的工作量；同时在单目视觉机器人连接件分拣场景中，对遮挡问题利用随机掩模局部处理方法对数据集进行了改进，提高了网络在处理物体遮挡时的准确度。

公开(公告)号：CN113688740A

公开(公告)日：2021-11-23

申请号：CN202110984742.2

申请日：2021-08-26

Applicant: 燕山大学

Inventor： 张立国 ,  耿星硕 ,  金梅 ,  王磊 ,  章玉鹏 ,  张升 ,  杨红光 ,  薛静芳 ,  李佳庆

IPC: G06K9/00 ,  G06K9/46 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明涉及图像处理技术领域，具体涉及一种基于多传感器融合视觉的室内姿势检测方法，包括如下步骤：S1，搭建和训练网络模型；S2，获取实时采集的视频数据和腰带式辅助检测设备的辅助检测参数；S3，将数据输入网络模型获取检测结果，通过卡尔曼滤波器和匈牙利指派算法跟踪患者；S4，将处理之后包含box和检测结果的视频实时同步上传网络中，一旦患者出现跌倒的情况及时发送警报；本发明结合数据融合、监督学习和深度学习方法，对患者的位置、与姿势进行实时跟踪检测和通知，并可短时间内对病人下一个姿势进行预测，实现对病人的跟踪和姿势进行检测。

公开(公告)号：CN113674321A

公开(公告)日：2021-11-19

申请号：CN202110980862.5

申请日：2021-08-25

Applicant: 燕山大学

Inventor： 张立国 ,  杨红光 ,  金梅 ,  申前 ,  耿星硕 ,  王磊 ,  李佳庆 ,  黄文汉 ,  张升

IPC: G06T7/246 ,  G06T7/277 ,  G06F9/54 ,  G06F9/52 ,  H04N7/18

Abstract: 本发明公开了一种基于云端的监控视频下多目标跟踪的方法，属于目标识别跟踪技术领域，包括安装监控相机到指定场合；搭建云端和客户端平台；使用改进后的centernet检测模型对接收的视频帧进行目标检测；使用改进后的deepsort模型对检测到的多目标进行跟踪；在客户端对多目标跟踪输出的视频进行保存、删除以及更新。本发明从智能视频监控出发，对病房看护场景中患者进行轨迹跟踪，并对跟踪算法进行深入研究及改进，实现了高效多目标检测与跟踪监控系统。

公开(公告)号：CN113143292A

公开(公告)日：2021-07-23

申请号：CN202110573839.4

申请日：2021-05-25

Applicant: 燕山大学

Inventor： 张立国 ,  杨曼 ,  金梅 ,  周思恩 ,  马子荐 ,  耿星硕 ,  黄文汉 ,  李翔宇

IPC: A61B5/369

Abstract: 本发明提供一种基于EEG和血清炎症因子分析的脑损伤标志物分析系统，其包含：脑电信号拾取模块、血清检测模块和数据处理模块，该系统按照以下方式控制：首先对脑电信号预处理，分别计算8组导联的慢波系数和近似熵的比值a，根据表达式Sump＝a1+a2+…+a8，(p＝1、2)求出慢波系数Sum1值和近似熵的Sum2值，并根据加权平均法归一化为Sum值的范围；然后抽取受试者的空腹静脉血，采用酶联免疫吸附测定法检测血清炎症因子水平，根据加权平均法求解W值的范围。上述数据用于后续医生制定检测轻微脑损伤的一种参考。