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公开(公告)号：CN118710991B
公开(公告)日：2024-11-19
申请号：CN202411164891.4
申请日：2024-08-23
Applicant: 湖南大学
IPC: G06V10/764 , B25J11/00 , A61H39/08 , G06V10/774 , G06V10/82 , G16H20/90 , G06V10/30 , G06V40/20 , G01L1/24
Abstract: 本发明公开了一种针灸参数测量装置及基于其的针灸手法分类方法。针灸参数测量装置包括上平台、下平台、3根柔性铰链和3根光纤；3根柔性铰链固定于上下平台之间，相互间隔120°设置于绕所述中心轴的圆周上，与上下平台一起构成弹性体；3根光纤分别设置于每两根柔性铰链之间，其中两根光纤均处于紧绷悬置状态且呈平行对称布置，第三光纤仅下端与下平台固定而呈自由状态；该针灸参数测量装置，通过3根光纤的光栅中心波长漂移量转换计算得到弹性体所安装针灸的轴向力和轴向力矩。针灸手法分类则基于测量得到的轴向力和轴向力矩，通过训练神经网络模型以对未知的针灸手法进行分类。本发明可以提高针灸参数测量和针灸手法分类的准确性。
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公开(公告)号：CN118429625B
公开(公告)日：2024-10-11
申请号：CN202410900338.6
申请日：2024-07-05
Applicant: 湖南大学
IPC: G06V10/25 , G06V10/774 , G06V10/778 , G06V10/82 , G06V10/762 , G06V10/764 , G06V20/60 , G06N3/0455 , G06N3/047 , G06N3/0475 , G06N3/0895 , G06N3/091 , G06N3/094
Abstract: 本发明公开了一种基于主动学习选择策略的厨余垃圾目标检测方法，获取真实场景下采集的厨余垃圾目标检测数据集#imgabs0#；通过对#imgabs1#中样本聚类，并根据样本代表性构建已标注数据集#imgabs2#；将#imgabs3#送入目标检测模型训练，同时使用#imgabs4#和#imgabs5#训练主动学习模型中的变分自编码器VAE和对抗网络GAN判别器；当未达到主动学习总体预算时，使用当前的目标检测模型对未标注图像及其增强图像推理，根据相似度构建初选样本集；使用当前VAE和判别器筛选样本获得最终样本集；对选择的最终样本标注后，重复上述步骤直到达到标注总体预算；将最终得到的目标检测模型对厨余垃圾图像进行目标检测。本发明以更少的标注成本达到更好的检测效果。
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公开(公告)号：CN118429733A
公开(公告)日：2024-08-02
申请号：CN202410900342.2
申请日：2024-07-05
Applicant: 湖南大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/44 , G06V10/77 , G06V10/82 , G06V20/60 , G06N3/042 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/0495
Abstract: 本发明公开了一种多头注意力驱动的厨余垃圾多标签分类方法，包括：构建厨余垃圾多标签分类数据集，包括厨余垃圾多个不同类别各若干图像，图像标签包括一个或多个类别；构建多头注意力驱动的图卷积轻量化网络模型，包括特征提取模块、多头注意力模块和动态图卷积模块；其中，特征提取模块对输入图像提取特征，然后送入多头注意力模块以加强特征图的类别感知区域，再将其送入动态图卷积模块以自适应捕捉类别感知区域；使用构建的厨余垃圾多标签分类数据集训练所述图卷积轻量化网络模型；最终使用训练得到的分类模型对待预测厨余垃圾图像进行多标签分类。本发明在降低模型参数量减少带来的性能损失的同时，增强识别能力，提高多标签分类效果。
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公开(公告)号：CN116550649B
公开(公告)日：2024-01-23
申请号：CN202310419581.1
申请日：2023-04-19
Applicant: 湖南大学
Abstract: 本发明公开了一种厨余垃圾协作操控机械手及其工作方法，其中机械手包括：底座，包括横向的第一安装座，以及与第一安装座连接且向下延伸的第二安装座；驱动机构，设置于第一安装座远离第二安装座的一端；前导爪，其上端与驱动机构连接；固定刀片，设置于第二安装座朝向前导爪的一侧；伸缩指，设置于第二安装座朝向前导爪的一侧下端。固定刀片、伸缩指与第二安装座构成后切爪，前导爪与固定刀片配合可以完成袋装垃圾物的破袋；前导爪与固定刀片配合还可完成细长型垃圾物的抓取分拣，前导爪与伸缩指配合可以完成未掩埋或半掩埋的塑料垃圾物、纤维类等垃圾的扎取分拣，根据不同厨余垃圾类别选择不同执行模式，可靠性高，提高了分拣效果。
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公开(公告)号：CN117249935A
公开(公告)日：2023-12-19
申请号：CN202310814761.X
申请日：2023-07-05
Applicant: 湖南大学
Abstract: 本发明公开了一种FBG式中医可佩戴指尖三维力传感器及三维力测量方法，传感器包括指尖、弹性体、固定指套和多根光纤；所述指尖为FBG式中医可佩戴指尖三维力传感器的受力采集器；所述弹性体的第一端与所述指尖连接，接受所述指尖传递的作用力并产生形变；所述固定指套与弹性体的第二端连接，用于手指佩戴；所述多根光纤均匀配置于所述弹性体上，在所述弹性体的形变作用下产生X、Y、Z方向的形变，得到所述指尖的三维受力。本发明传感器采用FBG，且没有电流通过光纤，并且没有电气连接，力传感系统不受电噪声的干扰，并且不受电磁干扰，其传感元件的小尺寸和轻重量,精度高、零漂移、频响宽、高温性能好。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117109625A
公开(公告)日：2023-11-24
申请号：CN202311363688.5
申请日：2023-10-20
Applicant: 湖南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于改进PRM算法的无人驾驶路径规划方法，包括：针对无人驾驶范围内的障碍物，将其划分几何图形并根据最小外接圆圆心构建kdtree搜索树；遍历路径规划范围内的坐标点，利用kdtree对其与外接圆之间基于外接圆半径进行碰撞检测，将不发生碰撞的坐标点集合记为自由空间；计算自由空间点到最近外接圆圆心和到路径起终点直线的距离，根据两个距离确定各点采样概率并采样，再基于kdtree对采样点连线进行碰撞检测，并删除有碰撞的连线，生成无向路图；借助A*搜索算法在无向路图上进行搜索，获得最短避障路径。本发明通过搜索圆心代替所有障碍物点，显著减少搜索数量，提高查询效率，提高路径规划效率。
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公开(公告)号：CN116572254B
公开(公告)日：2023-09-08
申请号：CN202310829132.4
申请日：2023-07-07
Applicant: 湖南大学
IPC: B25J9/16 , G06F18/24 , G06F18/214 , G06F18/25
Abstract: 本发明公开了一种机器人仿人多手指联合触觉感知方法、系统和设备，方法为：使用多指机械手爪对不同类物体抓取试验，采样触觉多维信息获得多维时间序列并标记物体类别；对标签样本增强处理；对增强样本集每个样本各个手指的多维时间序列进行特征提取并拼接，得到不同手指对应的特征向量；使用增强样本集中各样本不同手指对应的特征向量为输入，对应物体类别标记为输出，分别训练手指对应的B‑ELM网络作为分类器；对于多指机械手爪中未知分类的物体，根据采样时间序列提取各手指对应的特征向量并输入对应的分类器中，最终使用软投票机制对各分类器的输出进行决策，确定多指机械手爪中的物体类别。本发明具有较好的分类准确率和较强的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN116550649A
公开(公告)日：2023-08-08
申请号：CN202310419581.1
申请日：2023-04-19
Applicant: 湖南大学
Abstract: 本发明公开了一种厨余垃圾协作操控机械手及其工作方法，其中机械手包括：底座，包括横向的第一安装座，以及与第一安装座连接且向下延伸的第二安装座；驱动机构，设置于第一安装座远离第二安装座的一端；前导爪，其上端与驱动机构连接；固定刀片，设置于第二安装座朝向前导爪的一侧；伸缩指，设置于第二安装座朝向前导爪的一侧下端。固定刀片、伸缩指与第二安装座构成后切爪，前导爪与固定刀片配合可以完成袋装垃圾物的破袋；前导爪与固定刀片配合还可完成细长型垃圾物的抓取分拣，前导爪与伸缩指配合可以完成未掩埋或半掩埋的塑料垃圾物、纤维类等垃圾的扎取分拣，根据不同厨余垃圾类别选择不同执行模式，可靠性高，提高了分拣效果。
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公开(公告)号：CN116337084A
公开(公告)日：2023-06-27
申请号：CN202310593671.2
申请日：2023-05-25
Applicant: 湖南大学
IPC: G01C21/20
Abstract: 本发明公开了一种部分同路段多机器人配送包裹的路径规划方法，包括：S1，针对为客户配送包裹的多个机器人，建立路径规划问题的数学模型；S2，求解所述数学模型，获得各机器人的初始行驶路径方案；S3，对所有当前行驶路径按配送包裹负载从小到大排序，并按顺序对每条当前行驶路径，均以减少机器人行驶总距离为目标，使用其相邻初始行驶路径进行部分同路段整合优化。本发明可以得到使用更少机器人且行驶路径总距离成本更小的机器人配送包裹行驶路径方案。
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公开(公告)号：CN115393361B
公开(公告)日：2023-02-03
申请号：CN202211332281.1
申请日：2022-10-28
Applicant: 湖南大学
IPC: G06T7/00 , G06V10/26 , G06V10/774 , G06V20/70
Abstract: 本发明公开了一种低标注成本的皮肤病图像分割方法、装置、设备及介质，方法包括：构建皮肤病图像数据集，包括未标注和已标注的皮肤病图像；设计低标注成本的皮肤病图像分割网络，包括N个预测模型和多模型融合模块；使用皮肤病图像数据集分批次对各预测模型进行训练和标注，其中采用多不确定性策略的主动学习方法和基于共享查询值策略的半监督学习方法，使用当前训练得到的预测模型与专家标注相结合，对当前任意批次未标注的皮肤病图像进行标注；使用已标注的皮肤病图像对每个预测模型重复迭代训练；使用训练好的皮肤病图像分割网络对待分割的皮肤病图像进行分割标注。本发明在标注样本较少的条件下仍能获得良好的分割效果。
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