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公开(公告)号：CN109558843B
公开(公告)日：2020-11-06
申请号：CN201811456920.9
申请日：2018-11-30
Applicant: 济南大学
IPC: G06K9/00 , G01N21/359 , G01N21/3563
Abstract: 本公开提供了一种基于小波包分析的近红外光谱信号处理方法及系统，先采集样品光谱，然后运用小波包阈值去噪法对原始光谱矩阵处理，运用马氏距离计算离群样本并剔除，运用小波包分解对每个频段的光谱信息进行离散度分析找出无关变量并剔除，最后通过偏最小二乘法计算光谱的主成分，对光谱进行小波包分解计算底层结点小波包系数的重构系数方差，主成分与方差组合作为光谱特征，运用特征进行建模。本公开减少了冗余变量，提高了建模速度与精度。
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公开(公告)号：CN109876569A
公开(公告)日：2019-06-14
申请号：CN201910322046.8
申请日：2019-04-19
Applicant: 济南大学
Abstract: 本发明公开了一种布袋除尘器净化气体指标在线检测装置、系统及方法，装置包括激光发射装置和摄像模块，所述摄像模块包括摄像头和主控模块，所述激光发射装置用以对布袋除尘器的出气口进行激光束照射；所述摄像头采集激光束照射出气口内净化气体图像；所述主控模块将采集的净化气体图像发送给上位机，以便上位机进行图像处理得到净化气体的特征参数。本发明由激光束照射并通过摄像模块采集布袋除尘器出气口的颗粒图像，实现了对布袋除尘器出气口处净化气体的实时监测，并能及时获取净化气体的特征参数以便及时对布袋除尘器进行优化节能，其实时监测不滞后的特性可适应市场的极大推广。
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公开(公告)号：CN109655060A
公开(公告)日：2019-04-19
申请号：CN201910122571.5
申请日：2019-02-19
Applicant: 济南大学
Abstract: 本发明公开了基于KF/FIR和LS-SVM融合的INS/UWB组合导航算法及系统，当UWB信号可用时，KF/FIR滤波器正常工作，为组合导航系统提供导航信息的最优预估。与此同时，LS-SVM算法处于培训模式，将INS解算的位置信息与KF/FIR滤波器给出的INS位置误差的最优预估分别作为LS-SVM算法的输入和培训目标，力求通过培训构造INS位置与位置误差的映射关系。一旦UWB信号不可用，LS-SVM算法替代不能工作的KF/FIR滤波器，利用构建的映射关系对INS位置误差进行预估。本发明的提出，克服了传统KF/FIR滤波器在UWB失锁状态下不能正常工作的缺陷，实现了对导航信息的无缝预估。
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公开(公告)号：CN109540836A
公开(公告)日：2019-03-29
申请号：CN201811459279.4
申请日：2018-11-30
Applicant: 济南大学
IPC: G01N21/359 , G06N3/08
Abstract: 本公开提供了一种基于BP人工神经网络的近红外光谱糖度检测方法及系统，选取一定的同种类的水果，组成样本集，选取建模样本，将样本集随机分为校正集和预测集；采集所有校正集和预测集样本的原始近红外光谱，对光谱进行等区间划分，对各区间吸光度分别求和；利用化学分析法测定样本中糖度的含量；建立近红外光谱定量分析模型，使用BP神经网络构建校正集样本糖度含量与近红外特征光谱之间的定量校正模型；近红外定量分析模型测定预测集样本的糖度含量，将预测集样品的近红外光谱信息数据输入所述校正模型，得到预测集样本的糖度含量。
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公开(公告)号：CN109068099A
公开(公告)日：2018-12-21
申请号：CN201811033412.X
申请日：2018-09-05
Applicant: 济南大学
IPC: H04N7/18 , G08B13/196
Abstract: 本发明公开了一种基于视频监控的虚拟电子围栏监控方法及系统，监控方法包括如下步骤：步骤1、采集监控区域的图像数据；步骤2、判断采集的图像是否是第一帧图像，如果是，在采集的第一帧图像中绘制多边形作为要监控的重点区域，执行下一步；否则直接执行下一步；步骤3、通过阴影检测算法判断所述重点区域是否有目标入侵，如果有目标入侵，输出报警信息，并执行第1步，否则，直接执行第1步。本发明通过鼠标绘制任意多边形作为重点监控区域，通过阴影检测算法判断是否有目标进入，去除了图像中的阴影，避免因重点监控区域有阴影进入而产生误报警，提高了监控的准确性，实现重点区域的重点监控。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108388887A
公开(公告)日：2018-08-10
申请号：CN201810229954.8
申请日：2018-03-20
Applicant: 济南大学
CPC classification number: G06K9/00348 , G06F17/5009 , G06F2217/16
Abstract: 一种基于学步期幼儿步态提取的双足机器人运动学分析方法，包括以下步骤：(1)采集学步期幼儿不同月龄的行走视频，提取相应的支撑相、摆动相、单足或双足支撑相、步态周期和步频；(2)基于D-H位姿转换方法建立人体下肢坐标系，将大腿、小腿和脚掌的骨骼视为连杆，驱动这些骨骼运动的部分视为将各连杆联接起来的关节，求解相应的D-H参数表；(3)求解下肢的正运动学模型和逆运动学模型；(4)将各关节角的变化值进行曲线拟合以分析幼儿行走步态的空间特性。本发明在采集学步期幼儿行走数据和提取步态时间参数的基础上，基于D-H位姿转换方法推导下肢的正运动学和逆运动学模型，以获取学步期幼儿步态发育的空间参数变化规律，可为双足机器人的步态规划提供理论支撑。
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公开(公告)号：CN105115507B
公开(公告)日：2018-01-02
申请号：CN201510486767.4
申请日：2015-08-10
Applicant: 济南大学
IPC: G01C21/20
Abstract: 本发明公开了一种基于双IMU的双模式室内个人导航系统及方法，包括：参考系统和行人导航系统；所述参考系统包括：码盘和固定于码盘的IMU；所述行人导航系统包括：足部IMU、肩部电子罗盘和控制器；足部IMU与肩部电子罗盘连接，参考系统、足部IMU和肩部电子罗盘分别与控制器连接；本发明有益效果：通过双模式导航算法，能够在整个行走环节中实现对IMU解算的误差漂移进行限制，从而提高IMU的解算精度。
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公开(公告)号：CN106680765A
公开(公告)日：2017-05-17
申请号：CN201710124529.8
申请日：2017-03-03
Applicant: 济南大学
CPC classification number: G01S5/0257 , G01C21/165 , G01S5/0294 , G01S5/145
Abstract: 本发明涉及一种基于分布式组合滤波INS/UWB行人导航系统及方法，系统包括惯性导航器件、伪距检测单元、无线数据传输系统和数据处理系统，惯性导航器件，用于测量行人的导航信息，伪距检测单元，用于获取伪距信息：无线数据传输系统，用于将惯性导航器件和伪距检测单元所采集的数据通过无线传输传递到数据处理系统中，并将数据处理系统发送的控制命令传递到所述惯性导航器件中；数据处理系统：具有分布式组合滤波器，根据当前无线通信信道的通信质量选择上述分布式组合滤波器中的一种用于对采集到的数据进行数据融合估计，并向惯性导航器件发送控制命令。本发明可降低室内复杂导航环境对组合导航精度的影响，得到目标行人导航信息的最优预估。
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公开(公告)号：CN104374389B
公开(公告)日：2017-04-05
申请号：CN201410757035.X
申请日：2014-12-10
Applicant: 济南大学
IPC: G01C21/16
Abstract: 本发明公开了一种面向室内移动机器人的IMU/WSN组合导航方法，包括：构建相对坐标系；得到当前时刻该无线通信通道的未知节点与参考节点之间的距离平方和距离平方变化率的最优估计；得到当前时刻IMU解算得到的未知节点与参考节点之间的距离平方和距离平方变化率的最优估计；构建主滤波器；最终得到当前时刻的未知节点的位置、速度和姿态的最优估计。本发明有益效：在WSN和低成本IMU中都采用了局部滤波器，有效的提高了传感器所采集数据的精度，有助于后续主滤波器进行数据融合过程中精度的提升。主滤波器与传统移动机器人定位领域的位置、速度和加速度误差相比，对系统的运行状态描述更加精确，有助于提高数据融合的精度。
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公开(公告)号：CN106354160A
公开(公告)日：2017-01-25
申请号：CN201610835990.X
申请日：2016-09-20
Applicant: 济南大学
IPC: G05D3/12
CPC classification number: G05D3/12
Abstract: 本发明的n节拖挂式移动机器人反向运动时的方向角控制方法，拖挂式移动机器人由一牵引车和后端的n节拖车组成，其特征在于，由最后一节拖车开始，根据后面拖车的参考夹角和跟踪误差满足运动稳定性的条件，推导出前面拖车的参考夹角的大小，进而最终计算出牵引车的与n个拖车当前夹角相关的转向角，牵引车按照转向角运动，即可驱使拖挂式移动机器人平稳地反向运动。解决了带有n节拖车的机器人的方向跟踪控制问题，为n节拖挂式移动机器人反向运动控制提供了理论指导，有益效果显著，适于应用推广。
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