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公开(公告)号：CN114906450B
公开(公告)日：2023-05-26
申请号：CN202210236885.X
申请日：2022-03-11
Applicant: 江苏城乡建设职业学院 , 常州大学
Abstract: 本发明公开了一种果实采摘运输用储存装置，涉及到果实采摘运输技术领域，包括安装组件、调节组件、连接组件、排列组件和周转箱，所述安装组件的下方设置有调节组件，所述安装组件和调节组件之间设置有连接组件，所述调节组件的内侧设置有排列组件，所述连接组件的外侧设置有周转箱。本发明通过设置安装组件、调节组件、连接组件和排列组件，安装组件可以卡接在周转箱的上方，调节组件可以调整排列组件的位置，而连接组件可以控制调节组件的高度，果实在放入排列组件上方时，排列组件内的多个橡胶块和连接杆配合，可以将果实引导排列成矩形阵列，从而可以实现对果实的快速排列，方便了周转箱对果实的运输。
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公开(公告)号：CN109584301B
公开(公告)日：2023-05-23
申请号：CN201811430186.9
申请日：2018-11-28
Applicant: 常州大学
Abstract: 本发明公开一种非均一颜色果实区域的获取方法，包括图像采集：采集果园果实RGB图像；图像预处理：突出非均一颜色果实中的颜色显著区域；种块区域提取：提取图像果实中的颜色显著区域，作为后续区域生长的种块区域；计算区域框定：框定后续种块区域生长的计算区域；小类别区域划分：将各个除种块以外的计算区域划分为同色、多色和异色小区域；异色小区域细分：将异色小区域近一步细分为同色和多色小区域；种块区域生长：基于种块区域依据位置邻近和纹理相近原则生长合并同色区域，由此获得非均一颜色果实的整个区域。该发明对于像水蜜桃青里泛白、白里透红等非均一颜色类果实区域的获取提供一种有效方法，为其机器人采摘视觉识别奠定基础。
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公开(公告)号：CN115047878A
公开(公告)日：2022-09-13
申请号：CN202210673628.2
申请日：2022-06-13
Applicant: 常州大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明涉及DQN算法技术领域，尤其涉及一种基于DM‑DQN的移动机器人路径规划方法，包括建立基于DM‑DQN的移动机器人路径规划模型；设计DM‑DQN算法的状态空间、动作空间、DM‑DQN网络模型和奖励函数；对DM‑DQN算法进行训练，获得了经验奖励值，完成机器人无碰撞的路径规划。本发明引入了竞争网络结构，将网络结构分解为价值函数和优势函数，从而将动作选择和动作评估进行解耦，使得状态不再完全依赖于动作的价值来进行判断，可以进行单独的价值预测，解决了其收敛速度慢的问题；并通过设计基于人工势场的奖励函数，解决了机器人过于靠近障碍物边缘的问题。
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公开(公告)号：CN114842347A
公开(公告)日：2022-08-02
申请号：CN202210580143.9
申请日：2022-05-26
Applicant: 常州大学
Abstract: 本发明涉及卷积神经网络技术领域，尤其涉及一种基于图像渲染的果实生长形态辨识方法，包括采集果实图像；图像数据增强；构建主干网络，并通过自顶向下和自底向上的双向融合网络对主干网络的网络层进行特征融合，从而对图像进行特征提取；构建RPN网络；使用点的表征来进行图像分割，首先选择少量真值点进行预测；其次，对选中的每个点提取逐点特征表示，最后构建一个MLP预测分类；将测试集图像送入训练好的网络模型后进行前向传播。本发明基于深度学习搭建特征提取网络并基于图像渲染的思想来实现果实生长形态的精确辨识，使得采摘机器人能够自动辨识果实生长形态，为进一步对其选用相应的采摘机制奠定基础。
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公开(公告)号：CN114701731A
公开(公告)日：2022-07-05
申请号：CN202210236878.X
申请日：2022-03-11
Applicant: 江苏城乡建设职业学院 , 常州大学
Abstract: 本发明公开了一种果实恒温控制储存装置，涉及到果实储存设备领域，包括保温储存箱，保温储存箱的内腔设置有多个呈等间距分布的固定隔板组件和多个呈等间距分布的折叠隔板组件，且多个固定隔板组件和多个折叠隔板组件在竖直方向呈间隔分布，折叠隔板组件包括两个导轨，且两个导轨分别与保温储存箱的两侧内壁固定连接，两个导轨之间设置有折叠组件。本发明通过在相邻两个固定隔板组件之间设置有折叠隔板组件，折叠组件包括多个活动杆，相邻两个活动杆之间通过柔性布连接，因此折叠组件整体能够进行展开或者折叠，从而有效提高本装置对保温储存箱内腔空间的利用率，进而使得保温储存箱能够储存更多数量的果实。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108718704B
公开(公告)日：2021-07-27
申请号：CN201810348380.6
申请日：2018-04-18
Applicant: 常州大学
IPC: A01D46/30
Abstract: 本发明公开一种人机交互式野外果蔬采收机器人系统及其采收方法。该系统中：图像采集装置用于果蔬图像的实时获取；机械手装置用于根据人机交互结果采收目标果蔬；机器人移动平台用于野外环境下的人为控制运动；果蔬收拣装置负责果蔬的采收回置；主控设备集成了人机交互界面、控制界面及其他各个软件模块，对整个系统进行控制。图像采集装置包括两套单目彩色摄像机和智能控制云台；机械手装置包括四个4自由度机械臂本体及相应的末端执行器、伺服驱动器、执行电机等；机器人移动平台包括三角履带轮、电源、动力控制设备和人员驾驶舱。本发明基于人眼对果蔬的识别定位实现人机交互式的果蔬目标采收，而无果蔬颜色、形状大小和昼夜工作时间的限制。
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公开(公告)号：CN112329685A
公开(公告)日：2021-02-05
申请号：CN202011277057.8
申请日：2020-11-16
Applicant: 常州大学
Abstract: 本发明涉及一种融合型卷积神经网络人群异常行为检测的方法，首先通过卷积神经网络从背景中分离出特定的运动物体；其次提出通过卷积神经网络对基于多尺度信息和多任务学习策略的人群进行计数的算法，前者考虑到图像中人群具有不同尺度信息，通过搭建三通道卷积神经网络进行人群回归计数，后者通过人群密度估计以及人群等级划分利用多任务学习策略提高人群计数的精度；然后通过利用加权卷积自编码‑长短期记忆网络学习正常行为模式，并通过对输入数据与重构数据误差分析进行异常行为检测与定位。最后通过前景分割算法抑制背景噪声的影响，从而进行准确的人群计数，并通过对群体人数进行预判再者对群体异常行为进行预测。
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公开(公告)号：CN108855969A
公开(公告)日：2018-11-23
申请号：CN201810571841.6
申请日：2018-06-04
Applicant: 常州大学
CPC classification number: B07C5/06 , B07C5/361 , B07C5/362 , B07C2501/009
Abstract: 本发明公开一种用于Y形夹指采摘机器人的果实大小自动分选装置及流程。该装置由机器人末端执行器、收集索道、轨道分选筛、输送带和收纳箱组成。基于采摘机器人Y形夹指末端执行器在采摘果实的过程中完成果实大小的测量；果实落入收集索道后置入轨道分选筛，再由主控计算机控制沿轨道移动至相应输送带；打开分选筛的侧门，果实落入输送带传递至收纳箱。本发明用于Y形夹指采摘机器人，使得采摘机器人在果实采摘过程中同时完成果实大小的分选，从而提升采摘机器人的功能性，并简化后续果实商品化的流程。
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公开(公告)号：CN108615027A
公开(公告)日：2018-10-02
申请号：CN201810446463.9
申请日：2018-05-11
Applicant: 常州大学
Abstract: 本发明公开了一种基于长短期记忆的加权卷积神经网络对视频中的人群进行计数的方法，首先根据不同场景估计透视图，进而生成人群的自适应密度图；然后对连续多帧图像降采样后输入神经网络，并基于图像及其对应的真实自适应密度图训练网络；利用训练好的网络估计输入图像的密度图，并根据密度图预测人数。针对场景中人群的尺度差异，本发明通过一种分尺度损失函数衡量网络学习到的不同尺度特征。针对人群分布不均匀问题，本发明通过一种加权损失函数权衡不同区域的贡献。同时，本发明通过长短期记忆获取相邻帧之间的关联信息，并通过平滑滤波对预测的人数进行后处理，提高了人群计数的准确性。
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公开(公告)号：CN108491835A
公开(公告)日：2018-09-04
申请号：CN201810599295.7
申请日：2018-06-12
Applicant: 常州大学
Abstract: 本发明公开了一种双通道卷积神经网络对人脸面部表情识别的方法，首先针对不同的输入图像进行预处理包括人脸检测、旋转校正、降采样以及数据样本扩充(若输入RGB图像，则将其灰度化以降低计算复杂度)，从而提高人脸检测精度。其次对于样本扩充后的灰度图像，计算对应的LBP图像，从而构成双通道样本集，用于后续的模型训练与测试。然后利用双通道特征提取网络(Binary Channel-Feature Extraction Network，BC-FEN)进行人脸图像全局及局部特征的有效提取。最后利用加权融合分类网络(Weighted Merge Classify Network，WMCN)完成人脸图像的特征融合及表情分类，提高了人脸表情识别精度。
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