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公开(公告)号：CN110006444B
公开(公告)日：2020-09-22
申请号：CN201910215637.5
申请日：2019-03-21
Applicant: 南京师范大学 , 南京智能高端装备产业研究院有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于优化混合高斯模型的抗干扰视觉里程计构建方法，包括：读取采集连续视频帧序列图像，进行灰度化处理；对图像进行相似度判定，若结果为相似度较小则舍弃，直至判定结果为相似度较大；提取前n1帧相邻帧灰度图像中的特征点；对每个特征点建立混合高斯模型；利用混合高斯模型进行目标检测，得到有效特征点；将有效特征点作为初始数据，获得有效特征点在当前帧序列灰度图像中的位置坐标，获取后续帧灰度图像的有效特征点；将获得的相邻灰度图像间的有效特征点组成有效特征点对，估算相机的位置与运动轨迹；循环上述步骤，重新获取有效特征点并进行运动估计，直到所有的序列帧图像处理完毕，完成视觉里程计的构建。
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公开(公告)号：CN110524540A
公开(公告)日：2019-12-03
申请号：CN201910802060.8
申请日：2019-08-28
Applicant: 南京师范大学
IPC: B25J9/16
Abstract: 本发明公开了一种机械臂系统的自适应容错抗干扰的控制方法；包括以下步骤：步骤1，建立一种较机械臂系统更一般的具有未知参数和不匹配扰动的非线性系统；步骤2，针对未知的不匹配扰动，设计了一个扰动观测器；步骤3，针对非线性系统，并根据扰动观测器估计的扰动以及机械臂的执行器发生的故障，设计自适应控制器，并对自适应控制器进行稳定性分析。本发明通过引入功率积分器技术，提出了一种新的自适应控制方案；针对执行器卡住等不确定执行器故障，提出了一种新的容错控制方法；并且本发明所设计的自适应控制器可以保证闭环系统的输入到状态稳定。
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公开(公告)号：CN109740651A
公开(公告)日：2019-05-10
申请号：CN201811581807.3
申请日：2018-12-24
Applicant: 南京师范大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种基于1-范数数据处理变换和卷积神经网络的肢体识别方法，包括如下步骤：步骤1，通过移动传感器采集三轴加速度数据，并对每种活动类型打上相应标签；步骤2，对采集到的数据进行1-范数处理，并划分训练集和测试集样本；步骤3，对上述处理过的数据进行卷积神经网络的训练，得到最合适权值和偏执值，整理后生成.pb文件；步骤4，将文件出入移动智能终端，得到准确的人体肢体动作检测效果。本发明识别速度快，识别准确度高。只要采集的数据数量和类型足够，可以将能够分类的动作类别扩展到更多；在公路监控、人体姿态识别等方面具有重要实际应用意义。
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公开(公告)号：CN108168548A
公开(公告)日：2018-06-15
申请号：CN201810149228.5
申请日：2018-02-13
Applicant: 南京师范大学
Abstract: 本发明公开了一种通过机器学习算法与模型辅助的行人惯性导航系统和方法，属于惯性与组合导航领域，以及人工智能领域。该方法通过安装于人体足部的惯性/地磁传感器组件，以及集中或分布式安装于人体其他部位的传感器组件识别人体不同类型的步态特征。自适应地采用不同的机器学习算法与模型对足部与其他部位的传感器信息进行训练，实现通过其他部位传感器信息模拟足部惯性传感器信息的目的，从而可对行人导航系统进行实时故障检测，并且可在足部惯性传感器出现超量程前的一个步态周期以内进行预报，再基于模拟生成的一种或多种虚拟足部惯性传感器信息，通过系统重构原理构建行人导航系统，实现故障与超量程情况下的惯性行人导航功能。
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公开(公告)号：CN103759730B
公开(公告)日：2016-06-29
申请号：CN201410020089.8
申请日：2014-01-16
Applicant: 南京师范大学
IPC: G01C21/16
Abstract: 本发明公开了一种基于导航信息双向融合的行人与智能移动载体协同导航系统及其导航方法，属于惯性与组合导航领域。该系统由安装于人体的行人导航系统与智能移动载体上安装的惯性导航系统组成，在系统进入存在信号屏蔽或电磁干扰的未知环境时，构建信息双向融合滤波器同步修正两套系统的导航信息误差，即利用智能移动载体惯性导航系统中较高的传感器精度完成行人导航系统磁航向误差的实时补偿，同时利用行人导航系统较高的位移精度修正智能移动载体惯性导航系统误差，实现同步提高两套导航系统的定位性能。本方法改进了环境存在信号屏蔽或电磁干扰的情况下行人导航与移动载体导航系统的定位方法，有助于全面提高人机一体化智能系统的综合性能。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN103759730A
公开(公告)日：2014-04-30
申请号：CN201410020089.8
申请日：2014-01-16
Applicant: 南京师范大学
IPC: G01C21/16
Abstract: 本发明公开了一种基于导航信息双向融合的行人与智能移动载体协同导航系统及其导航方法，属于惯性与组合导航领域。该系统由安装于人体的行人导航系统与智能移动载体上安装的惯性导航系统组成，在系统进入存在信号屏蔽或电磁干扰的未知环境时，构建信息双向融合滤波器同步修正两套系统的导航信息误差，即利用智能移动载体惯性导航系统中较高的传感器精度完成行人导航系统磁航向误差的实时补偿，同时利用行人导航系统较高的位移精度修正智能移动载体惯性导航系统误差，实现同步提高两套导航系统的定位性能。本方法改进了环境存在信号屏蔽或电磁干扰的情况下行人导航与移动载体导航系统的定位方法，有助于全面提高人机一体化智能系统的综合性能。
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公开(公告)号：CN118481934A
公开(公告)日：2024-08-13
申请号：CN202410373427.X
申请日：2024-03-29
Applicant: 南京师范大学
IPC: F03G1/06 , G06F30/17 , G06F30/23 , G16C60/00 , G06F111/10
Abstract: 本发明公开了一种多稳态弹性能存储装置及其构建方法，属于储能技术领域，弹性能存储装置为实现双稳态的韧带‑振子结构的一维周期链，包括相对远离设置的两块水平直梁以及在水平直梁内侧固定设置有弯曲韧带，两条弯曲韧带相对远离且完全对称设置；两条弯曲韧带的端部分别与星型振子的四个连接部固定连接，两条弯曲韧带相邻近端分别通过直韧带与连接部固定连接，星型振子和直韧带构成对弯曲韧带两端完全受约束。本发明采用韧带‑振子结构的一维周期链，实现弹性能储存器件的双稳态结构，提高传统弹性能存储器件的能量储存率。
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公开(公告)号：CN118143955B
公开(公告)日：2024-08-06
申请号：CN202410579095.0
申请日：2024-05-11
Applicant: 南京师范大学
Abstract: 本发明公开了一种基于气动人工肌肉驱动的足式机器人足部轨迹规划方法，采用基于六边形折纸的新型可变刚度轴向膨胀气动人工肌肉实现足式机器人的运动控制，形成该控制下的足部轨迹，然后采用贝塞尔曲线规划足部轨迹，并结合粒子群优化算法确定足部轨迹参数，以最小化脚部接触地面时轨迹的抖动和冲击。本发明方法能够在较低的输入压力下产生非常高的牵引力和牵引运动，并降低足式机器人在触地时足部相对于地面的相对速度，有助于减少冲击能量损失、减少峰值力、减少脚部滑动，提高足式机器人的稳定性和抗干扰能力。
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公开(公告)号：CN113267779B
公开(公告)日：2024-08-06
申请号：CN202110536632.X
申请日：2021-05-17
Applicant: 南京师范大学
IPC: G01S13/933 , G01S13/86
Abstract: 本发明公开了一种基于雷达与图像数据融合的目标检测方法和系统，所述方法包括编码器网络的对象检测，视锥体方法的数据关联以及雷达检测的图像特征补充。所述系统包括巡检区域环境感知模块、毫米波信号处理模块、点云分析与处理模块、深度学习计算机和显示模块，各模块之间采用有线或无线传输方式。本发明采用毫米波雷达作为巡检区域环境感知传感器设备，有效避免了光线等环境因素对安防系统性能的影响；通过读取目标所在子区域的雷达点云数据进行处理分析，减少了深度学习计算机处理巡检区域非动态冗余信息所带来的计算量，有效提高了目标检测的实时性。
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公开(公告)号：CN118172364A
公开(公告)日：2024-06-11
申请号：CN202410593927.4
申请日：2024-05-14
Applicant: 南京师范大学
IPC: G06T7/00 , G06V20/70 , G06V10/764 , G06V10/77 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/047 , G06N3/086
Abstract: 本发明公开了一种基于人工智能的医学图像自动分析方法，包括:数据采集与标注，利用基于黎曼编码的生成对抗网络算法进行数据扩充；利用基于生态系统优化的神经网络参数优化方法进行特征提取；利用基于期望传播的自编码神经网络算法进行特征降维；利用基于动态优化的支持向量机算法进行分类诊断，进行医学自动诊断。本发明方法能够生成高质量多样性医学图像数据，解决了原始医学图像数据稀缺问题，提高了训练数据集质量，同时引入多样性保持机制提升模型泛化能力，保留数据本质特征，结合退火策略，保证训练过程的稳定性和最终性能的优化，并实时调整决策边界，能够灵活准确地适应复杂多变的数据分布，提高了医学图像分析的准确率。
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