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公开(公告)号：CN110059662A
公开(公告)日：2019-07-26
申请号：CN201910346049.5
申请日：2019-04-26
Applicant: 山东大学
Abstract: 本发明公开了一种深度视频行为识别方法及系统，包括：把深度视频的动态图像序列表示作为CNNs的输入，在CNNs卷积层后嵌入通道与时空兴趣点注意力模型，对卷积特征图进行优化调整。最后，将全局平均池化应用于输入深度视频的被调整后的卷积特征图中，生成行为视频的特征表示，并将其输入到LSTM网络中，捕获人体行为的时间信息并进行分类。在三个具有挑战性的公共人体行为数据集上进行评估，实验结果表明，本发明方法能够提取具有辨识力的时空信息，显著地提升视频人体行为识别的性能。与其他现有方法相比，该方法有效地提高了行为识别率。
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公开(公告)号：CN106127125B
公开(公告)日：2019-04-02
申请号：CN201610436818.7
申请日：2016-06-16
Applicant: 山东大学
Abstract: 本发明公开了基于人体行为特征的分布式DTW人体行为识别方法，基于人体行为特征的分布式DTW人体行为识别方法，包括以下步骤：获取当前帧人体行为特征并将其添加到人体行为特征时间序列中；利用动态时间规整算法DTW对当前观测人体行为特征序列与数据库模板中已学习的特定行为序列进行匹配，计算两者之间基于卡方距离的最佳匹配相似度；对该相似度取逆，经归一化后得到匹配概率；将每个传感器的动作模式匹配概率信息作为一致性信息量与相邻传感器数据交换，经过一致性迭代运算，最终相邻传感器节点的识别结果达成一致。本发明以实现精确的人体特定行为识别。
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公开(公告)号：CN109460734A
公开(公告)日：2019-03-12
申请号：CN201811327041.6
申请日：2018-11-08
Applicant: 山东大学
CPC classification number: G06K9/00724 , G06K9/00744 , G06K9/6269 , G06N3/0454
Abstract: 本发明公开了一种基于层次动态深度投影差值图像(HDDPDI)表示的视频行为识别方法及系统，首先把深度视频序列分别投影在三个正交的笛卡尔平面内生成对应的深度投影图序列，来捕捉人体行为的3D轮廓和运动特征，每个投影平面中基于深度投影图序列来构建对应的HDDPDI。HDDPDI能够同时编码视频中行为的时空运动动态。CNN可以自动学习图像中的差异特征。为了验证所提出HDDPDI视频表示的有效性，构造了一个基于CNN的行为识别框架，其中设计了三种行为分类方案。三个投影平面内的HDDPDI分别单独输入三个相同的预训练CNN进行网络参数的微调，不同的分类方案使用CNN不同的网络层以比较它们对行为识别的影响，每一种分类方案中融合三个投影平面的信息以获取更加丰富全面的行为特征表示。
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公开(公告)号：CN108491509A
公开(公告)日：2018-09-04
申请号：CN201810241268.2
申请日：2018-03-22
Applicant: 山东大学
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明公开了一种传感数据映射、服务组合和智能服务方法及装置，利用SSN本体技术建立智能空间中的传感器数据本体模型，通过传感器标注和语义映射语言(SASML)自动将动态传感器数据映射进SSN本体文件，实现物理－信息的转换。在此基础上，利用面向服务计算的思想，采用Web服务技术将空间设备功能封装成统一的接口，建立智能空间服务模型。最后，采用无回溯反向链算法实现动态Web服务组合，以实现提供复杂服务的能力。构建的SSN本体模型能够有效融合传感器数据信息，实现的服务组合算法能够将单个简单服务组件组合成具有复杂功能的服务序列，从而进一步提高机器人服务的智能性。
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公开(公告)号：CN108445766A
公开(公告)日：2018-08-24
申请号：CN201810463987.9
申请日：2018-05-15
Applicant: 山东大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了基于RPD-SMC和RISE的无模型四旋翼无人机轨迹跟踪控制器及方法，设计了RPD-SMC控制器。该控制器结合了比例微分-滑模(PD-SMC)控制器的优点以及径向基神经网络(RBFNN)的对任意函数在线估计能力。通过引入自适应RBFNN前馈，对扰动及未知动态进行估计并补偿，使PD-SMC控制器的控制参数选择更加合理，进而减小了控制量，达到节约电能的目的。针对内环控制系统，设计了基于鲁棒误差符号积分(RISE)控制器。RISE控制器能够保证姿态角度快速收敛并对扰动具有强鲁棒性。本发明有益效果：李雅普诺夫稳定性定理分别证明了内环和外环子系统的稳定性。仿真实验结果证明了本发明所提控制器的有效性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108302070A
公开(公告)日：2018-07-20
申请号：CN201810195636.4
申请日：2018-03-09
Applicant: 山东大学
Abstract: 一种气液复合自增压油箱，包括缸体、活塞和增压油缸筒，活塞设置在缸体内，活塞将缸体内部分为气体腔和液压油腔，气体腔一侧的缸体端盖上安装有充气阀和增压油缸筒，增压油缸筒伸入缸体内，增压油缸筒上设置有高压油路接口，液压油腔一侧的缸体端盖上设置有回油接口和吸油接口，活塞一侧伸入增压油缸筒内形成增压腔。该增压油箱结构更加简单，质量更小，通过高压气体和增压油缸在系统高压油作用下的复合增压，保证了高转速下液压泵的吸油性能，保证了使用该增压油箱的移动机器人或其它移动平台在震动、倾斜或倾翻的情况下，液压系统仍能正常工作，使液压系统具有良好的抗污染能力。
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公开(公告)号：CN103916875B
公开(公告)日：2018-04-06
申请号：CN201410167864.2
申请日：2014-04-24
Applicant: 山东大学
Abstract: 本发明涉及基于WIFI无线网络多类控制终端的管理与规划系统包含以下几部分：首先在智能空间下构建基于WIFI的硬件系统，使所有的智能设备，智能终端可以与服务器无缝连接；然后接入多种控制终端，其中包含：远程手机控制、服务器端语音控制、基于Kinect和惯导模块(AHRS)的手势控制以及服务器端本体控制；最终设计服务器端所有智能设备的调度优化算法与任务规划算法实现智能空间下无处不在的控制与服务。本发明实现基于WIFI无线网络的多智能设备的多类控制方式，利用智能空间技术实现智能设备的优化调度和高质量服务规划。
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公开(公告)号：CN106976494A
公开(公告)日：2017-07-25
申请号：CN201710339284.0
申请日：2017-05-15
Applicant: 山东大学
IPC: B62D57/032
CPC classification number: B62D57/032
Abstract: 一种可变拓扑结构的四足机器人机构，包括躯干单元和腿部单元，躯干单元的底部连接有四条腿部单元；腿部单元包括髋部腿节、大腿腿节和小腿腿节，躯干单元与髋部腿节之间、髋部腿节和大腿腿节之间、大腿腿节和小腿腿节之间分别由联接半轴连接，髋部腿节与躯干单元之间连接有髋关节横滚直线液压作动器，大腿腿节与髋部腿节之间连接有大腿俯仰直线液压作动器，小腿腿节与大腿腿节之间连接小腿俯仰直线液压作动器。该机构每条腿采用三个直线液压缸控制，有效的降低了腿部运动惯量，使腿部单元模块化，有效的增加了结构的易变性并较低维护难易度，腿部单元分片式设计，有效降低了运动惯量，保证了运动拓扑结构的易变性。
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公开(公告)号：CN106780631A
公开(公告)日：2017-05-31
申请号：CN201710018162.1
申请日：2017-01-11
Applicant: 山东大学
Abstract: 本发明涉及一种基于深度学习的机器人闭环检测方法，包括(1)获取首帧环境的RGB图像和三维数据，将环境的RGB图像和三维数据进行配准获得环境的RGB+DEPTH四通道图像，将所述RGB+DEPTH四通道图像输入到卷积神经网络中，采用卷积神经网络的中间层输出作为首帧的特征提取结果；(2)采用(1)的方法获取连续N帧的特征提取结果；(3)将第N帧与第M帧的特征提取结果进行特征匹配，根据特征匹配结果判断闭环是否发生，其中M+1
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公开(公告)号：CN106780484A
公开(公告)日：2017-05-31
申请号：CN201710018461.5
申请日：2017-01-11
Applicant: 山东大学
CPC classification number: G06T7/0002 , G06N3/08 , G06T2207/10016
Abstract: 本发明涉及一种基于卷积神经网络特征描述子的机器人帧间位姿估计方法，首先采用特征点提取算法提取当前帧图像中的特征点，然后裁剪以所述特征点位置为中心的局部区域图像，将该局部区域图像输入到具有中间层的卷积神经网络中，并提取卷积神经网络的中间层输出向量作为该特征点的特征描述子；对相邻两帧图像中的特征描述子进行特征点匹配，根据得到的特征匹配关系采用帧间运动估计算法估计相邻两帧图像之间机器人的位姿变化。
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