-
公开(公告)号：CN116912570A
公开(公告)日：2023-10-20
申请号：CN202310848452.4
申请日：2023-07-12
Applicant: 珠海一微半导体股份有限公司
IPC: G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/762 , G06V20/10 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开一种YOLO算法模型训练方法、目标检测方法、芯片及机器人，该训练方法包括：步骤1：获取数据集；步骤2：对数据集中的全部数据进行随机尺寸变换处理；步骤3：将随机尺寸变换处理后的数据集导入YOLO算法模型中进行一次训练；步骤4：采用K‑means锚框优化算法对随机尺寸变换处理后的数据集进行自适应锚框优化处理，以更新用于YOLO算法模型训练的最优锚框尺寸；重复上述步骤2至4，直至YOLO算法模型训练次数达到第一预设次数，输出最优YOLO算法模型，完成YOLO算法模型训练流程。本发明将K‑mean锚框优化算法结合到YOLO算法模型训练过程中，有效减少步骤，同时提高锚框尺寸的适配度，从而有效提高YOLO算法模型的训练效果，训练后的YOLO算法模型的目标检测效果更优。
-
公开(公告)号：CN116229114A
公开(公告)日：2023-06-06
申请号：CN202111450886.6
申请日：2021-12-01
Applicant: 珠海一微半导体股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种图像映射方法、图像相似度计算方法及芯片,所述技术方案采用有向距离场简化图像映射计算过程，大大降低了图像相似度的计算复杂度；同时，在计算有向距离场时，采用了双遍历检测算法，使得有向距离场的计算速度达到了线性时间；总体而言，本发明对于提高计算图像相似度速度有积极意义，同时还保证了准确率。
-
-
公开(公告)号：CN115167421A
公开(公告)日：2022-10-11
申请号：CN202210787428.X
申请日：2022-07-06
Applicant: 珠海一微半导体股份有限公司
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明公开基于边界线的目标点搜索方法、芯片及机器人，该目标点搜索方法包括：步骤A、机器人从地图中提取出全轮廓线和预设边界点；步骤B、机器人按照预设时针方向遍历全轮廓线中的点，并检测全轮廓线中的点的邻域内是否存在预设边界点；步骤C、根据步骤B检测到的预设边界点所在的边界线的可通行性，确定可达边界点；步骤D、在所述可达边界点对应的预设覆盖区域内，机器人将符合预设通行条件的点设置为目标点。
-
公开(公告)号：CN119533439A
公开(公告)日：2025-02-28
申请号：CN202311074711.9
申请日：2023-08-24
Applicant: 珠海一微半导体股份有限公司
Abstract: 本申请公开基于机器人漏建图区域的搜索方法，包括：步骤A、机器人利用第一图像形态学方法从预先构建的地图内搜索出至少一个目标边界点集合；步骤B、基于点的数量，逐个目标边界点集合地判断出候选边界点集合；步骤C、机器人利用第二图像形态学方法从预先构建的地图内提取出待探索地图区域；步骤D、机器人从待探索地图区域内设置出区域扩展起点，再从区域扩展起点开始，采用填充算法处理所述待探索地图区域，获得填充算法所扩展出的区域；步骤E、根据填充算法所扩展出的区域与机器人的当前位置点之间的位置关系、以及填充算法所扩展到的节点的邻域与所述候选边界点集合之间的位置关系，搜索出漏建图区域，以便器人在遗漏地图的区域补漏。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118259304A
公开(公告)日：2024-06-28
申请号：CN202211675202.7
申请日：2022-12-26
Applicant: 珠海一微半导体股份有限公司
Abstract: 本发明公开基于激光数据的多重检验方法、芯片及机器人，多重检验方法包括：步骤S1、机器人获取激光点云，再对激光点云进行坐标系转换得到激光映射坐标点；步骤S2、若激光映射坐标点在第一预设地图中的命中率满足第一预设条件，则进入步骤S3；步骤S3、若激光映射坐标点在第二预设地图中的命中率满足第二预设条件，则进入步骤S4；步骤S4、利用所述激光点云拟合出待测试线段，若拟合所述待测试线段所需的激光点的数量满足第三预设条件，则进入步骤S5；步骤S5、从激光发射点延伸的各条激光线段上对障碍物点和未知点进行区域填充操作；若包围障碍物区域的外接图形区域或包围未知区域的外接图形区域满足预设布局条件，则激光映射坐标点检验成功。
-
公开(公告)号：CN118151639A
公开(公告)日：2024-06-07
申请号：CN202211526416.8
申请日：2022-12-01
Applicant: 珠海一微半导体股份有限公司
IPC: G05D1/43 , G06T7/11 , G06T7/187 , G05D1/242 , G05D1/243 , G05D1/246 , G05D1/633 , G05D1/247 , G05D1/648 , G05D105/10
Abstract: 本发明公开了一种房子分割方法、移动终端控制方法和机器人系统，包括：移动机器人接收用户标注分割线后的房子的环境地图，然后遍历接收的房子的环境地图，识别房子的环境地图中分割线的两个端点的位置，并基于分割线的两个端点的位置来确定分割线位置点；移动机器人根据房子的环境地图中的分割线位置点和分割线的两个端点来调整分割线，机器人将调整后的分割线作为区域分界线。移动机器人根据房子的环境地图的分割线的位置和环境地图的墙壁来调整分割线，进而从房子中快速分割出作业区域，不会分割出额外的区域，也不需在分割后进行区域融合，提高移动机器人的工作效率。
-
公开(公告)号：CN117215295A
公开(公告)日：2023-12-12
申请号：CN202210620283.4
申请日：2022-06-02
Applicant: 珠海一微半导体股份有限公司
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明公开一种清洁机器人划区清扫的控制方法、芯片及机器人，包括：S1：清洁机器人移动到清扫框的未清扫区域中，对清扫框进行设定方式清扫，并记录清洁机器人的清扫轨迹，然后进入步骤S2；S2：清洁机器人对清扫轨迹进行处理，然后判断当前清扫框中是否有未清扫区域，若没有，则对所述清扫框的清扫已完成，若有，则判断未清扫区域是否可以通行，若不可以通行，则对所述清扫框的清扫已完成，若可以通行，则进入步骤S1。本申请的机器人通过将清扫轨迹膨胀和标注，只要是机器人能抵达的区域，机器就会全部清扫完，从而实现无漏扫。
-
公开(公告)号：CN116843699A
公开(公告)日：2023-10-03
申请号：CN202210290285.1
申请日：2022-03-23
Applicant: 珠海一微半导体股份有限公司
Abstract: 本发明公开一种机器人基于变化阈值的区域处理方法，包括：机器人利用分水岭算法进行区域扩展，直至最新扩展出的区域的轮廓上的像素点的灰度值等于初始扩展阈值，并标记出机器人工作分区，然后控制初始扩展阈值变化一次，并将变化后的初始扩展阈值更新为扩展阈值；机器人当前获得的扩展阈值等于预设终止阈值时，停止利用分水岭算法进行区域扩展，并确定已经标记出所有的机器人工作分区；机器人当前获得的扩展阈值不等于预设终止阈值时，继续利用分水岭算法进行区域扩展，并依据区域扩展的重复性进行机器人工作分区的标记，直至最新扩展出的区域的轮廓上的像素点的灰度值等于当前获得的扩展阈值，然后控制当前获得的扩展阈值变化一次。
-
公开(公告)号：CN116416424A
公开(公告)日：2023-07-11
申请号：CN202111578439.9
申请日：2021-12-22
Applicant: 珠海一微半导体股份有限公司
IPC: G06V10/25 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/063 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开一种用于训练yolo算法模型的方法、芯片及系统，该方法具体包括如下步骤：步骤1：获取训练数据样本集，进入步骤2；步骤2：将训练数据样本集中的全部训练数据样本导入初始模型，根据yolo算法循环执行初始模型训练，直至初始模型的目标检测效果稳定时获取第一模型，进入步骤3；步骤3：根据训练数据样本集中的训练数据样本对第一模型进行冻结训练流程，对本步骤重复执行第一预设次数后获取第二模型，进入步骤4；步骤4：将训练数据样本集中的全部训练数据样本导入第二模型中，对第二模型执行一次冻结训练流程，获取最终模型。本发明通过对yolo算法模型进行冻结训练流程实现对模型的分结构训练，有效提高训练yolo算法模型的准确度。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
45
records
(took 0.031 seconds)
