一种空间环境下靶标识别方法、对接系统与对接方法

    公开(公告)号:CN117274767A

    公开(公告)日:2023-12-22

    申请号:CN202310920686.5

    申请日:2023-07-25

    Abstract: 本发明公开了一种空间环境下靶标识别方法、对接系统与对接方法,通过调整日光模拟器光源输出强度、模拟作业设备位置和角度,获得不同类型的模拟靶标图片,形成靶标照片库;对模拟靶标图片进行小目标照片处理后放入小目标图像库,将小目标图像库与GAN数据扩增后的靶标照片库合并,按比例分成训练库和测试库;构建SA‑YOLOX网络;利用训练库对SA‑YOLOX网络进行训练,得到SA‑YOLOX目标检测模型;利用SA‑YOLOX目标检测模型和测试库,对扩增后的靶标照片库进行测试,得到测试结果;根据测试结果与模型指标,输出效果评价结果。本发明有效地克服了YOLO系列算法对于解决空间复杂环境下大对比度图像靶标识别的特殊情境下的指标问题。

    基于移动机器人的智能无线供电系统

    公开(公告)号:CN114448114A

    公开(公告)日:2022-05-06

    申请号:CN202210138585.8

    申请日:2022-02-15

    Abstract: 基于移动机器人的智能无线供电系统,包括移动机器人和受电设备;受电设备实时进行储能自检,当检测到实际能量低于工作所需能量时,向外发送充电请求广播;移动机器人实时接收受电设备发送的充电请求广播,确定受电设备的空间定位信息,根据周边环境信息和自身定位信息,规划路径,沿所述规划路径移动至受电设备处,为受电设备进行供电。本发明可针对多种不同的场景,进行移动式导航与规划,实现待充电设备智能主动定位与寻找,寻找后对待充电设备进行无线供电,构建待充电设备管理地图,进行定期充电管理,亦可作为移动的能源站,对待充电设备进行跟随式应急供电,消除有线充电线模式的强依赖,无需人工插拔充电接头,实现移动式智能供电,提高工作效率。

    一种复杂背景下对称四边形工件的自动抓取方法及装置

    公开(公告)号:CN113506314A

    公开(公告)日:2021-10-15

    申请号:CN202110712048.5

    申请日:2021-06-25

    Abstract: 一种复杂背景下对称四边形工件的自动抓取方法,首先在图像中将前景目标物体信息从复杂变化的背景中分割出来,得到对称四边形形式的目标区域R;然后对目标区域轮廓线进行拟合,得到拟合后的目标区域轮廓;筛选出目标区域轮廓四个角的顶点;确定目标区域的中心线;控制抓取装置移动,使抓取装置中心对准目标区域的中心线,控制抓取装置对前景目标物体进行自动抓取。本发明同时提供了一种自动抓取装置。本发明可用于在露天开放的环境或者厂房半开放的环境中;无需设置标志物,可应用于对非合作目标的自动化抓取。

    一种基于深度学习的移动平台导航方法和装置

    公开(公告)号:CN107610235B

    公开(公告)日:2020-11-10

    申请号:CN201710720505.9

    申请日:2017-08-21

    Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的移动平台导航方法和装置,其中,所述方法包括:根据接收到的第一运动指令,控制移动平台从起始点开始向目标点运动;通过设置在所述移动平台上的拍摄装置,对移动平台的周围场景进行实时拍摄,得到实时场景图像;将实时场景图像与基于深度学习得到的样本场景图像库中的样本场景图像进行特征匹配,得到匹配样本场景图像;确定与匹配样本场景图像相匹配的第二运动指令;根据第二运动指令,对移动平台的运动过程进行实时调整,直至移动平台运动至所述目标点。通过本发明解决了现有的SLAM算法存在的设备成本高、计算量大和应用场景受限的问题。

    一种基于智能视觉的工业外观检测方法

    公开(公告)号:CN107657603A

    公开(公告)日:2018-02-02

    申请号:CN201710719954.1

    申请日:2017-08-21

    Abstract: 本发明提供了一种基于智能视觉的工业外观检测方法,该方法包括如下步骤:(1)、获取多个产品外观瑕疵样本,含同一个瑕疵的样本包含多个不同角度或位置拍摄的图像;(2)、对产品外观瑕疵样本中的瑕疵图像标注,确定图像中瑕疵的所属的类别;(3)、根据产品外观瑕疵样本、图像中瑕疵的类别,进行深度学习网络训练,得到产品外观深度学习模型;(4)、实时获取被测产品外观图像,采用产品外观深度学习模型,对该产品外观图像采取深度学习方法进行检测;(5)、多个角度和位置的图像被深度学习模型识别后,任一图像被识别出瑕疵,即可认为该产品存在瑕疵。本发明处理效率高,检测精度超过人类的检测精度,且检测标准统一,避免了重复性检测。

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