用于识别物体的目标检测模型的超参数优化方法

    公开(公告)号:CN119107478A

    公开(公告)日:2024-12-10

    申请号:CN202310666043.2

    申请日:2023-06-07

    Abstract: 本发明公开一种用于识别物体的目标检测模型的超参数优化方法,该超参数优化方法包括,在现存的超参数向量中筛选出适应度匹配的超参数向量,然后在筛选出的超参数向量中进行加权随机抽样,再将选中的超参数向量配置为当前一代的超参数向量,再对所述当前一代的超参数向量进行预设遗传变异操作,产生下一代的超参数向量,并保存下一代的超参数向量为现存的超参数向量中的一个新的超参数向量,依此迭代,直至满足迭代终止条件,再将适应度最大的一个超参数向量配置为所述目标检测模型的最优超参数集合;其中,在所述最优超参数集合输入目标检测模型后,目标检测模型利用所述最优超参数集合训练所需识别的物体的特征数据,以提高物体识别精度。

    一种目标检测模型的超参数调节方法

    公开(公告)号:CN119107477A

    公开(公告)日:2024-12-10

    申请号:CN202310665971.7

    申请日:2023-06-07

    Abstract: 本发明公开一种目标检测模型的超参数调节方法,包括先对预设参数库内的超参数向量进行加权随机抽样,再将选中的超参数向量配置为当前一代的超参数向量,再对所述当前一代的超参数向量进行预设遗传变异操作,产生下一代的超参数向量;然后在下一代的超参数向量对应的适应度大于预设参数库内的适应度最小的超参数向量对应的适应度时,将下一代的超参数向量替换掉该适应度最小的超参数向量,依此迭代,直至满足迭代终止条件,再在所述预设参数库内,将适应度最大的一个超参数向量配置为所述目标检测模型的最优超参数集合;其中,在所述最优超参数集合输入目标检测模型后,目标检测模型利用所述最优超参数集合训练所需识别的物体的特征数据。

    一种基于分界线的走廊区域划分方法和芯片

    公开(公告)号:CN118115508A

    公开(公告)日:2024-05-31

    申请号:CN202211514114.9

    申请日:2022-11-30

    Abstract: 本发明公开了一种基于分界线的走廊区域划分方法和芯片,包括:机器人获取环境地图中的扫描线,然后遍历所有扫描线,并获取每条扫描线的长度,筛选出长度大于或等于第一设定距离的扫描线作为目标扫描线;机器人检测所有扫描线的端点,并从扫描线的端点中获取第一突变位置点和第二突变位置点,然后基于第一突变位置点和第二突变位置点获取环境地图中房间和走廊之间的分界线;机器人基于目标扫描线、分界线和环境地图中的室内环境轮廓,从环境地图中划分出走廊区域。本申请提高清洁机器人从环境地图中划分出走廊区域的速度。

    一种机器人识别物体位置的方法、芯片和机器人

    公开(公告)号:CN118024233A

    公开(公告)日:2024-05-14

    申请号:CN202211359580.4

    申请日:2022-11-02

    Abstract: 本发明公开了一种机器人识别物体位置的方法、芯片和机器人,包括:S1:机器人通过相机获取具有物体的图像,然后对图像中的物体进行处理,来获取物体在图像中的位置;S2:机器人将获取的图像与预先保存的图像进行匹配,从匹配结果中确定物体的实际长度;S3:机器人基于物体在图像中的位置和物体的实际长度来计算物体的实际位置。机器人只要从一张图像中识别出物体就可以求出物体的位置,简化了获取数据的步骤和计算过程,提高识别效率。

    一种机器人提升障碍物标注精度的方法

    公开(公告)号:CN116148879B

    公开(公告)日:2024-05-03

    申请号:CN202111382649.0

    申请日:2021-11-22

    Abstract: 本发明公开一种机器人提升障碍物标注精度的方法,S1:按照设定时刻进行两次定位,然后获取两次定位在栅格地图上的第一时刻和第二时刻的定位位姿;S2:以第一时刻和第二时刻的定位位置来分别划分出第一时刻覆盖区域和第二时刻覆盖区域,获取两次定位的置信度,通过置信度对第一时刻覆盖区域和第二时刻覆盖区域进行处理;S3:对第一时刻和第二时刻的定位位姿进行插值,然后根据第一时刻和第二时刻的定位位姿、插值和进行处理后的第一时刻覆盖区域和第二时刻覆盖区域来构建闭合图形;S4:根据闭合图形在栅格地图上所占据的栅格和闭合图形的面积来对障碍物的标注进行修改。

    基于地图轮廓的区域分界线搜索方法

    公开(公告)号:CN117826776A

    公开(公告)日:2024-04-05

    申请号:CN202211171762.9

    申请日:2022-09-26

    Abstract: 本发明公开基于地图轮廓的区域分界线搜索方法,所述区域分界线搜索方法包括:在机器人通过测距传感器获得室内环境的轮廓点后,机器人按照目标搜索方向遍历目标扫描线;其中,机器人将每条目标扫描线配置为由两个轮廓点连成的线段,并将每条目标扫描线都配置为与目标搜索方向垂直设置;在所述目标扫描线中,所述目标扫描线的两个端点之间是属于可通行区域;在按照目标搜索方向遍历目标扫描线的过程中,逐条检测目标扫描线的端点;若在其中一条目标扫描线中检测到第一突变位置点且在对应一条目标扫描线中检测到第二突变位置点,则连接第一突变位置点和第二突变位置点,获得区域分界线。

    一种区域分界线搜索方法及机器人

    公开(公告)号:CN117826775A

    公开(公告)日:2024-04-05

    申请号:CN202211171637.8

    申请日:2022-09-26

    Abstract: 本发明公开一种区域分界线搜索方法及机器人,所述区域分界线搜索方法包括:在机器人通过测距传感器获得室内环境的轮廓点后,机器人按照目标搜索方向遍历目标扫描线;其中,机器人将每条目标扫描线配置为由两个轮廓点连成的线段,并将每条目标扫描线都配置为与目标搜索方向垂直设置;在所述目标扫描线中,逐条检测目标扫描线的长度;所述目标扫描线的两个端点之间是属于可通行区域;在按照目标搜索方向遍历目标扫描线的过程中,当检测到目标扫描线的长度满足预设变窄条件时,将当前检测到的目标扫描线设置为区域分界线。

    一种激光地图的区域分割方法

    公开(公告)号:CN111681246B

    公开(公告)日:2024-01-23

    申请号:CN202010341056.9

    申请日:2020-04-27

    Abstract: 本发明公开一种激光地图的区域分割方法,包括:步骤一、对灰度化的激光地图去噪处理,其中,激光地图是通过机器人上装配的激光传感器旋转扫描而预先构建的地图,包括激光扫描获得的地图环境的轮廓信息;步骤二、根据灰度化的激光地图的白色像素点与最近障碍物标记的黑色像素点之间的距离信息,确定至少两个机器人工作区域中心点,利用分水岭算法将步骤一处理后的激光地图的图像分割成以机器人工作区域中心点为局部极小值点且符合机器人最佳工作面积要求的闭合地图区域,其中,每个闭合地图区域是对应的机器人工作区域中心点向外扩展得到的影响区域。从而避免地图被分割成多个区域后导致机器人工作效率降低。

    一种补偿陀螺仪误差的方法、芯片和机器人

    公开(公告)号:CN116929405A

    公开(公告)日:2023-10-24

    申请号:CN202210340913.2

    申请日:2022-04-02

    Abstract: 本发明公开了一种补偿陀螺仪误差的方法、芯片和机器人,所述方法通过比例控制器按预设比例分多次补偿陀螺仪的累积误差,避免了因修正速度过快导致机器人角度发生突变,从而使得机器人的运动控制不够平滑而产生抖动的异常现象。同时,在机器人处于非旋转状态时进行误差补偿,可以避免使用畸变的激光雷达数据去补偿误差,从而造成定位误差增大。所述方法占用内存小,运算速度快,使得机器人提高了地图构建速度和质量,同时也提高了机器人的运动控制精度。

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