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公开(公告)号：CN105719282B
公开(公告)日：2018-06-08
申请号：CN201610029713.X
申请日：2016-01-16
Applicant: 常州大学
Abstract: 本发明公开了一种果园红色苹果图像果实枝叶区域获取方法，包括：1、采集苹果RGB图像；2、获取果实图像：对RGB图像提取R‑G色差图像，对R‑G色差图像依次进行腐蚀操作、孔洞填充、小区域去除、膨胀操作、开运算操作，最后经过阈值分割得到；3、获取树叶图像：将RGB图像减去果实图像，对相减图像提取2G‑R‑B色差图像，并进行小区域去除、阈值分割得到；4、获取树枝图像：对R‑G色差图像进行动态阈值分割，将分割图像与获取的果实图像相加得到果实相加图像，然后将RGB图像减去果实相加图像和树叶图像，对相减图像提取R‑G色差图像，再进行开运算操作、小区域去除、阈值分割得到。本发明为后续采摘机器人果实精确识别定位、有效避障成功采摘奠定基础。
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公开(公告)号：CN103344955A
公开(公告)日：2013-10-09
申请号：CN201310232619.0
申请日：2013-06-13
Applicant: 常州大学
IPC: G01S11/02
Abstract: 本发明公开了一种无线测距节点及无线测距方法，该节点包括中央处理单元；用于数字信号和射频信号的互相转换的Chirp信号射频单元；用于对Chirp信号进行放大和滤波的射频前端单元；提供工作电源的电源单元；提供节点信息的传感器单元；数据通信单元。本发明提供的无线测距节点利用传感器单元告知中央处理单元整个节点的运动状态，中央处理单元控制整个节点在合适的时刻进入低功耗工作状态；本发明提供的无线测距方法利用两节点间连续发送两次数据的实际时间间隔和连续接收两次同样数据的时间间隔相等的特性，以及SDS-TWR方法本身的时间偏差工式计算出两个节点的时钟偏差的方法提高SDS-TWR的测距精度。
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公开(公告)号：CN118710880A
公开(公告)日：2024-09-27
申请号：CN202410810766.X
申请日：2024-06-21
Applicant: 常州大学
IPC: G06V10/25 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V20/70
Abstract: 本发明涉及葡萄幼果检测技术领域，尤其涉及一种葡萄幼果果串目标检测方法，包括获取葡萄幼果果串的图像并进行预处理，对图像进行标注；对数据集进行扩充，按照比例划分为训练集，验证集和测试集；改进YOLOv8n包括将backbone网络和neck网络中的C2f模块替换为C2f_faster模块，解决YOLOv8n网络多个通道的特征图包含相似或重复的信息，产生特征冗余，提升YOLOv8n网络运算速度。本发明解决现有目标检测算法在实际果园环境下对葡萄幼果果串的识别精度不足及检测速度不快的问题。
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公开(公告)号：CN117741535A
公开(公告)日：2024-03-22
申请号：CN202311669597.4
申请日：2023-12-07
Applicant: 常州大学
IPC: G01R35/00 , G01R35/02 , G06F18/20 , G06F18/15 , G06F18/213 , G06F18/214 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06N3/09
Abstract: 本发明涉及FOCT故障诊断技术领域，尤其涉及基于神经网络的光纤电流互感器故障预警方法及系统，包括采集FOCT正常运行和故障数据；构建多尺度卷积层、注意力层和LSTM层相互连接的神经网络模型，多尺度卷积层通过三个卷积层分别连接三个池化层后进行特征融合；然后与注意力层连接，注意力层的输出送入两个串联的LSTM层；计算神经网络模型在正常运行状态数据集条件下的预测值与实测值的残差；构建预警阈值函数，构建预警阈值寻优代价函数对预警灵敏度系数进行寻优，得到寻优区间内的最优上、下限预警阈值。本发明解决现有技术无法挖掘FOCT监测数据不同维度间的细粒度关系和空间结构的问题以及预警阈值方法精度不高的问题。
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公开(公告)号：CN116868820A
公开(公告)日：2023-10-13
申请号：CN202311058467.7
申请日：2023-08-21
Applicant: 常州大学
IPC: A01G13/02
Abstract: 本发明涉及智能农业机器人技术领域，尤其涉及一种棚架果蔬多臂套袋机器人及其套袋方法，包括移动组件、控制组件和套袋组件；移动组件包括移动平台、万向轮和驱动机构，驱动机构与万向轮连接；套袋组件包括第一伺服机构、第二伺服机构和第三伺服机构，第一伺服机构上设置有第一机械臂，第二伺服机构上设置有第二机械臂，第三伺服机构上设置有第三机械臂，第一伺服机构、第二伺服机构和第三伺服机构以中心对称的方式设置；控制组件包括深度相机、与深度相机电性连接的边缘计算端和控制器，移动组件上设置有支撑平台。通过第一机械臂、第二机械臂以及第三机械臂同时对棚架上的果蔬进行套袋操作，从而降低了人工的工作强度，提高了套袋效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116465431A
公开(公告)日：2023-07-21
申请号：CN202310469585.0
申请日：2023-04-26
Applicant: 常州大学
Abstract: 本发明涉及姿态控制技术领域，尤其涉及一种消除地磁干扰对水平姿态影响的改进卡尔曼滤波方法，包括：在采样时刻k+1，利用采样时刻k时的三轴陀螺仪实现对姿态的预测；计算姿态预测误差协方差矩阵；计算增益矩阵；利用加速度计和地磁传感器的输出数据更新姿态预测；对更新姿态预测进行重构；计算参量A(qk+1/k+1)和B(qk+1/k+1)；构建增益调整矩阵；重新计算采样时刻k+1时的姿态验后估计qk+1/k+1；计算k+1时刻的验后估计误差协方差阵；计算采样时刻k+2时的姿态验后估计，并循环执行，直至用户终止。本发明解决地磁干扰引起的地磁传感器输出异常造成水平姿态估计精度的大幅度下降问题。
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公开(公告)号：CN115713693A
公开(公告)日：2023-02-24
申请号：CN202211484189.7
申请日：2022-11-24
Applicant: 常州大学
IPC: G06V20/10 , G06V10/26 , G06V10/82 , G06N3/082 , G06N3/0464
Abstract: 本发明涉及果树剪枝技术领域，尤其涉及一种基于神经网络和模糊决策的果树剪枝方法及系统，包括：通过AR眼镜采集果树枝干图像；对果树枝干图像进行对暗光增强和曝光纠正；采用ShuffleNetV2的基本单元及网络结构，卷积层部分融入ResNet101的层级分割，对图像进行枝干分割，输出影响果树剪枝决策的特征；将果树剪枝决策的特征输入TSK模糊神经网络，输出枝条的类别。本发明克服了艰难的地形带来的影响，保证在地势险要的地方仍然能够正常作业，灵活完成AR智能识别剪枝点；还克服了一般深度学习神经网络模型需要大量训练集、计算量大、对计算机硬件要求高，识别精度不够高缺点。
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公开(公告)号：CN115496979A
公开(公告)日：2022-12-20
申请号：CN202211120206.9
申请日：2022-09-15
Applicant: 常州大学
Abstract: 本发明涉及图像检测技术领域，尤其涉及一种基于多重特征融合的果园幼果生长姿态视觉辨识方法，包括采集果园幼果数据图像，对图像中的目标检测框进行调整；通过标注的数据集进行格式转换，对转换后的数据集进行裁剪预处理；构建幼果生长姿态特征提取模型，并采用Bi‑FPN网络对特征提取模型的浅层特征图与高层特征图进行深度融合；采用姿态预测层对融合处理后的特征图进行姿态框回归，并对目标区域进行提取；通过训练数据集对模型进行训练，保存姿态框的坐标，计算幼果生长姿态角度。本发明在实现智能套袋的机械化、自动化以及智能化以及保证幼果的适时高效率套袋、降低套袋作业费用等方面提供有效的解决方案。
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公开(公告)号：CN110307842B
公开(公告)日：2022-03-25
申请号：CN201910609361.9
申请日：2019-07-08
Applicant: 常州大学
Abstract: 本发明提供一种用于惯性‑地磁组合的快速扩展卡尔曼方法，该算法首先利用三轴加速度计和三轴地磁传感器在每个采样时刻输出的三轴向上的测量值分别构建两个三维矢量，这两个三维矢量分别作为重力加速度矢量和地磁场矢量在载体坐标系下的观测值。随后用上述两个三维矢量构建两个新的空间正交三维矢量。新产生的两个正交矢量最后用于简化卡尔曼增益矩阵。简化后的卡尔曼增益矩阵的性能仍然和原卡尔曼增益矩阵相同，即使得扩展卡尔曼算法保持原有的精度，但是由于避免了逆运算，简化的增益矩阵相当程度地提高了扩展卡尔曼算法的运算速度。
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公开(公告)号：CN108470165B
公开(公告)日：2021-11-30
申请号：CN201810240802.8
申请日：2018-03-22
Applicant: 常州大学
Abstract: 本发明公开了一种采摘机器人果实视觉协同搜索方法，该方法采用大、小双视场视觉采集系统，其中大视场摄像机安置在机器人移动平台上，用来对果园果树进行全局成像，并对图像进行显著性区域提取，而后利用目标似然度来衡量果实似然目标，去除小区域后由此确定大视场图像中果实目标的大致区域，同时引导机器人靠近果树；小视场摄像机安置在机器人末端执行器所在机械臂上，建立大、小视场图像坐标系，视场图像坐标系与世界坐标系之间的映射关系；在从大视场当前图像中获得的果实目标搜索区域信息以及坐标系映射关系基础上，小视场摄像机区域成像，以此协同搜索果实。该方法类同人眼目标搜索，可避免机器人盲目无序搜索，为后续果实精确识别奠定基础。
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