公开(公告)号：CN119128677A

公开(公告)日：2024-12-13

申请号：CN202411144852.8

申请日：2024-08-20

Applicant: 常州大学

Inventor： 邹凌 ,  石天煜 ,  马帅帅 ,  周天彤 ,  吕继东 ,  戴亚康

IPC: G06F18/2415 ,  G06F18/25 ,  G06F18/2134 ,  G06F18/214

Abstract: 本发明提供一种基于集成多频段注意力机制的单侧上肢运动想象解码方法，包括：通过无线脑电信号采集系统进行数据采集，得到单侧上肢任务运动想象脑电数据；对单侧上肢任务运动想象脑电数据进行预处理，得到多频段的脑电数据；通过注意力机制模块对多频段的脑电数据进行赋权处理；利用深度学习网络对赋权后的多频段的脑电数据进行特征提取，得到脑电数据特征；将赋权后的脑电数据特征进行拼接融合，并进行分类处理；基于分类后的脑电数据特征进行迁移学习，建立单侧上肢运动想象解码模型；通过单侧上肢运动想象解码模型对待处理单侧上肢运动想象脑电数据进行解码处理。本发明的方法减少解码模型训练时间，提高了模型的鲁棒性。

公开(公告)号：CN118781391A

公开(公告)日：2024-10-15

申请号：CN202410767851.2

申请日：2024-06-14

Applicant: 常州大学

Inventor： 毕卉 ,  王蕃 ,  熊宇豪 ,  吕继东 ,  邹凌

IPC: G06V10/764 ,  G06V10/44 ,  G06V10/80 ,  G06N3/0464

Abstract: 本发明涉及图像处理技术领域，尤其涉及基于改进YOLOv9和双流网络的结节检测方法，包括获取超声甲状腺结节图像，并标注结节位置和划分若干等级；将图像输入去噪模块，得到去噪后的图像；将去噪后的图像输入YOLOv9模型，进行结节位置检测，得到结节检测框图像；并利用双流网络模块中的结节图提取模块和原图提取模块进行特征提取，得到原图特征图和结节特征提取图，并利用特征融合模块将原图特征图和结节特征提取图进行特征融合，经过分类模块后输出结节的等级。本发明利用改进的YOLOv9模型对结节进行定位检测；利用双流识别模块对甲状腺结节的分险等级进行评估。

公开(公告)号：CN117953280A

公开(公告)日：2024-04-30

申请号：CN202410058197.8

申请日：2024-01-16

Applicant: 常州大学

Inventor： 吕继东 ,  牛亮亮 ,  黄敬贤 ,  吴臻 ,  周鹏 ,  徐黎明 ,  韩颖 ,  邹凌 ,  顾玉宛 ,  戎海龙

IPC: G06V10/764 ,  G06N3/0464 ,  G06V10/774 ,  G06V10/40 ,  G06V20/52 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明涉及图像检测技术领域，尤其涉及一种果园幼果检测及生长角度预测方法及系统，包括采集幼果图像数据；获取伪标签数据；YOLOv8n‑seg网络的backbone采用MobileNetv3结构，利用Conv_BN_HSwish层对图像进行降维，并对十个Bottleneck模块进行改进；neck采用CARAFE上采样特征提取模块；优化边界框损失；采用标注数据和伪标签数据对幼果检测模型进行训练，并利用对幼果图像进行生长角度估算。本发明利用半监督学习通过少量已标注数据和大量未标注数据，提高模型的泛化能力；利用改进YOLOv8n‑seg网络提高幼果的识别率；以及解决现有方法套袋的精准性不足的问题。

公开(公告)号：CN112329682B

公开(公告)日：2024-01-26

申请号：CN202011276593.6

申请日：2020-11-16

Applicant: 常州大学

Inventor： 杨彪 ,  杨吉成 ,  徐黎明 ,  陈阳 ,  吕继东 ,  毕卉

IPC: G06V40/10 ,  G06V10/25 ,  G06V10/42 ,  G06V10/764 ,  G06N3/0464

Abstract: 本发明涉及一种基于穿越动作和交通场景上下文因素的行人穿越马路意图识别方法，首先通过faster‑RCNN进行行人检测，进一步利用行人的运动信息搜索感兴趣目标，提取感兴趣目标的运动序列、周围交通场景序列以及轨迹位置；其次设计了一种三维卷积神经网络来处理感兴趣目标的运动序列，得到与行人穿越马路意图相关的行为特征；然后本发明根据行人所处的局部交通场景的要素以及车辆行驶速度得到两个权重，来修正人‑车距离，并将修正后的距离送到多层感知机进行编码，得到与行人穿越马路意图相关的距离特征；最后将行为特征和距离特征进行信息融合，利用全连接层将融合后的特征降维，并通过softmax操作得到行人是否穿越马路的结

公开(公告)号：CN113837039B

公开(公告)日：2023-10-24

申请号：CN202111067533.8

申请日：2021-09-13

Applicant: 常州大学

Inventor： 吕继东 ,  许浩 ,  徐黎明 ,  李文杰 ,  邹凌 ,  戎海龙 ,  杨彪 ,  马正华

IPC: G06V20/68 ,  G06V10/82 ,  G06V10/774 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明涉及卷积神经网络技术领域，涉及一种基于卷积神经网络的果实生长形态视觉辨识方法，包括以下步骤：S1、图像采集：采集果园不同形态的果实图像，并对图像进行标注；S2、图像增强：将采集到的图像进行数据增强以扩充数据集；S3、搭建卷积神经网络模型；S4、使用SGD优化器对网络参数进行优化；S5、使用训练完的最优模型对测试集进行检测，给出每个目标的预测框、类别和置信度。本发明基于深度学习技术提出了果实生长形态的辨识方法，该方法与Faster‑RCNN、YOLO算法相比，有更高的识别准确率和更快的识别速度，同时模型参数量也更少。

公开(公告)号：CN109544572B

公开(公告)日：2023-07-25

申请号：CN201811373577.1

申请日：2018-11-19

Applicant: 常州大学

Inventor： 吕继东 ,  徐黎明 ,  杨彪 ,  缪春宝 ,  徐守坤 ,  邹凌 ,  马正华

IPC: G06T7/12 ,  G06T7/136 ,  G06T7/62 ,  G06T7/13 ,  G06T7/155

Abstract: 本发明公开了一种果园图像中近大果实目标的获取方法，包括：1、RGB图像采集；2、色差图像获取：对RGB图像提取R‑G色差图像；3、图像形态学运算：对R‑G色差图像依次进行腐蚀、一次孔洞填充、小区域去除、膨胀、二次孔洞填充操作；4、果实区域获取：基于图像中物体边缘信息进行阈值分割获取果实区域；5、各果实区域等面积圆半径获取：计算各果实区域面积，在此基础上计算出等面积圆的半径；6、获取近大果实区域：对果实图像以半径变化的圆盘形结构元素进行迭代开运算操作，以此获取近大果实目标区域图像。本发明为单臂采摘机器人采摘目标的确定提供了一种简单有效的方法。

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

Inventor： 吕继东 ,  徐黎明 ,  王艺洁 ,  戎海龙 ,  杨彪 ,  邹凌 ,  徐守坤 ,  马正华 ,  缪春宝

IPC: G06T7/73 ,  G06T7/11 ,  G06T7/90

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。

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

Inventor： 顾玉宛 ,  朱智涛 ,  吕继东 ,  石林 ,  徐守坤 ,  刘铭雨

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。

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

Inventor： 吕继东 ,  许浩 ,  韩颖 ,  徐黎明 ,  卢文斌 ,  顾玉宛 ,  戎海龙 ,  邹凌 ,  马正华

IPC: G06V20/10 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06V10/764 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82

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。

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

Inventor： 吕继东 ,  王艺洁 ,  徐黎明 ,  诸燕平 ,  石林 ,  邹凌 ,  徐守坤 ,  马正华

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。