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公开(公告)号：CN111025900B
公开(公告)日：2022-08-12
申请号：CN201911204269.0
申请日：2019-11-29
Applicant: 北京航天自动控制研究所
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明涉及一种基于视觉导引的轮胎吊自动纠偏控制模型确定方法，通过下述方式实现：根据给定的轮胎吊的位置偏差确定轮胎吊自动纠偏策略；所述的策略采用差速控制方法改变位置偏差，即先加速单侧轮组，再反向加速另侧轮组使退出差速纠偏的时刻的位置偏差和角度偏差为0；根据轮胎吊行驶时纵向动力学数学模型，推导出轮胎吊差速控制期间加速度及转向角速度；根据上述差速控制期间加速度及转向角速度结合给定的位置偏差、角度偏差，推导出轮胎吊差速控制期间轮胎吊运动轨迹的解析表达式；并根据所述的运动轨迹的解析表达式，推导出轮胎吊差速控制期间轮胎吊差速纠偏最大位置偏差表达式。
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公开(公告)号：CN111025900A
公开(公告)日：2020-04-17
申请号：CN201911204269.0
申请日：2019-11-29
Applicant: 北京航天自动控制研究所
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明涉及一种基于视觉导引的轮胎吊自动纠偏控制模型确定方法，通过下述方式实现：根据给定的轮胎吊的位置偏差确定轮胎吊自动纠偏策略；所述的策略采用差速控制方法改变位置偏差，即先加速单侧轮组，再反向加速另侧轮组使退出差速纠偏的时刻的位置偏差和角度偏差为0；根据轮胎吊行驶时纵向动力学数学模型，推导出轮胎吊差速控制期间加速度及转向角速度；根据上述差速控制期间加速度及转向角速度结合给定的位置偏差、角度偏差，推导出轮胎吊差速控制期间轮胎吊运动轨迹的解析表达式；并根据所述的运动轨迹的解析表达式，推导出轮胎吊差速控制期间轮胎吊差速纠偏最大位置偏差表达式。
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公开(公告)号：CN110054089A
公开(公告)日：2019-07-26
申请号：CN201910355996.0
申请日：2019-04-29
Applicant: 北京航天自动控制研究所 , 中国运载火箭技术研究院
Abstract: 本发明涉及一种轮胎吊机器视觉自动纠偏系统及纠偏方法，采集模块在轮胎吊行进过程中获取规定线路的图像；标定模块获取标定参照物特征部位分别在像素坐标系和实际坐标系下的坐标；坐标转换模块实现像素坐标系与实际坐标系之间的转换；预处理模块对采集模块的图像进行处理以获得特征清晰稳定的数据，线路识别模块，通过对图像中规定线路检测识别，确定实际行驶过程中实际线路与规定线路的方向偏差Δα和距离偏差Δd，并发送给PLC通讯模块；PLC通讯模块存储上述数据并发送给轮胎吊控制系统进行纠偏。本发明利用机器视觉技术，实现对轮胎吊大车行进过程的自动纠偏，提高作业效率，减少事故发生。
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公开(公告)号：CN111414844B
公开(公告)日：2023-08-29
申请号：CN202010188543.6
申请日：2020-03-17
Applicant: 北京航天自动控制研究所
IPC: G06V20/62 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06N3/047 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于卷积循环神经网络的集装箱箱号识别方法，所述方法包括如下步骤：步骤1：采集集装箱样本图像，根据集装箱样本图像构建循环卷积神经网络模型，对循环卷积神经网络模型训练后得到分类器；步骤2：计算图像透视变换矩阵；步骤3：利用步骤2得到的图像透视变换矩阵对待检测集装箱图像进行透视变换得到视变换后的图像；步骤4：使用步骤1的分类器对透视变换后的图像进行字符识别得到字符识别结果；步骤5：利用集装箱箱号规则对字符识别结果进行核对校验，输出最终的箱号检测结果。本发明对神经网络结构和参数进行优化，具有更高的识别率和可靠性；对图像进行透视变换，提高不同角度安装摄像头应用该方法的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN111652352B
公开(公告)日：2023-08-04
申请号：CN202010404179.2
申请日：2020-05-13
Applicant: 北京航天自动控制研究所
IPC: G06V10/82 , G06V10/774 , G06N3/0464 , G06N3/096
Abstract: 一种针对迁移学习的神经网络模型输入通道整合方法，首先对网络模型描述文件中的数据输入层描述进行修改，删除原数据输入层描述，增加基于图像数据列表的数据输入层描述，并将待修改的第一个卷积层重命名；然后读取神经网络模型权重文件，并对其进行修改，使对应的神经网络模型仅需要单通道数据作为输入；最后进行单通道图像数据的实时目标检测识别测试。本发明通过对经三通道训练样本数据训练的网络模型权重文件进行分析整合，形成了单通道输入的网络模型权重文件，直接在嵌入式平台部署，无需经过通道复制操作，不需要占用多余的内存空间，减轻了神经网络的计算量，降低了对信息处理资源的压力，可直接在单通道数据上完成实时目标检测识别。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111652352A
公开(公告)日：2020-09-11
申请号：CN202010404179.2
申请日：2020-05-13
Applicant: 北京航天自动控制研究所
Abstract: 一种针对迁移学习的神经网络模型输入通道整合方法，首先对网络模型描述文件中的数据输入层描述进行修改，删除原数据输入层描述，增加基于图像数据列表的数据输入层描述，并将待修改的第一个卷积层重命名；然后读取神经网络模型权重文件，并对其进行修改，使对应的神经网络模型仅需要单通道数据作为输入；最后进行单通道图像数据的实时目标检测识别测试。本发明通过对经三通道训练样本数据训练的网络模型权重文件进行分析整合，形成了单通道输入的网络模型权重文件，直接在嵌入式平台部署，无需经过通道复制操作，不需要占用多余的内存空间，减轻了神经网络的计算量，降低了对信息处理资源的压力，可直接在单通道数据上完成实时目标检测识别。
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公开(公告)号：CN111017727A
公开(公告)日：2020-04-17
申请号：CN201911204265.2
申请日：2019-11-29
Applicant: 北京航天自动控制研究所
Inventor： 张伯川 , 唐波 , 刘燕欣 , 高仕博 , 张聪 , 肖利平 , 郑智辉 , 邵学辉 , 龚任杰 , 郭宸瑞 , 李钊 , 赵玲 , 苏晓静 , 朱泽林 , 司文杰 , 杨庆军 , 聂鹏 , 刘国明
Abstract: 本发明涉及一种轮胎吊自动纠偏控制停机判断方法，通过下述方式实现：根据轮胎吊行进时的车轮与地面安全区域和危险区域的关系，确定出轮胎吊行进时角度最大偏差Δαmax及制动期间轮胎吊位置偏差最大值D制动max；根据轮胎吊行进时角度最大偏差确定图像处理延时对轮胎吊行进位置偏差影响，确定影响距离Ddelay；根据制动期间轮胎吊位置偏差最大值及影响距离，确定轮胎吊制动保护距离阈值YZ；根据轮胎吊运动轨迹的解析表达式，根据给定的位置偏差，结合两种探测器可能的角度偏差，使用K-S检测方法确定轮胎吊行进实际轨迹；根据实际轨迹确定轮胎吊行进过程中的最大偏差，根据该最大偏差与轮胎吊制动保护距离阈值的关系结合行进过程中的车速确定轮胎吊是否停机。
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公开(公告)号：CN110796654A
公开(公告)日：2020-02-14
申请号：CN201911051038.0
申请日：2019-10-31
Applicant: 上海国际港务(集团)股份有限公司宜东集装箱码头分公司 , 北京航天自动控制研究所
Abstract: 本申请实施例公开了一种引导线检测方法、装置、设备、轮胎吊及介质。该方法包括：在轮胎吊行驶时，采集包含有引导线的原始图像；对所述原始图像进行图像分割，以提取包含所述引导线的目标图像；将所述目标图像中的各像素点进行直线拟合，得到拟合后的引导线。本申请实施例的技术方案通过机器视觉实现了在轮胎吊形式过程中对引导线的自动识别，从而为轮胎吊行驶过程的自动纠偏提供依据。
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公开(公告)号：CN109052180A
公开(公告)日：2018-12-21
申请号：CN201810988040.X
申请日：2018-08-28
Applicant: 北京航天自动控制研究所 , 中国运载火箭技术研究院
IPC: B66C13/46
Abstract: 一种基于机器视觉的集装箱自动对位方法及系统，包括(1)在吊具上安装工业相机拍摄集装箱；(2)对工业相机进行标定，分别得到四个箱角在对应图像中的标定位置；(3)吊具提升至最高位置时，对工业相机采集的实时视频进行处理，采用模板匹配算法实现箱角的自动检测，得到四个箱角的实时检测坐标位置；(4)根据四个箱角的实时检测坐标位置与标定得到的对应标定位置，计算吊具与集装箱的相对位置偏差；(5)将所述相对位置偏差接入吊具控制系统实现吊具提升至最高位置时的自动对位；(6)分别将吊具移动到中间位置以及下部位置，循环执行以实现集装箱在中间位置以及下部位置的自动对位抓取。
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公开(公告)号：CN111539600B
公开(公告)日：2023-09-01
申请号：CN202010265424.6
申请日：2020-04-07
Applicant: 北京航天自动控制研究所
Inventor： 郝梦茜 , 张辉 , 周斌 , 肖利平 , 唐波 , 杨柏胜 , 倪少波 , 田爱国 , 邵俊伟 , 李建伟 , 张孝赫 , 张连杰 , 靳松直 , 丛龙剑 , 刘严羊硕 , 郑文娟 , 韦海萍 , 刘燕欣 , 高琪 , 王浩 , 张聪 , 张伯川 , 王亚辉
IPC: G06Q10/0637 , G06N3/0464
Abstract: 一种基于测试的神经网络目标检测稳定性评价方法，对测试图片进行位置、尺度、旋转、亮度、加噪与平滑变换，使用变换后的图片对神经网络进行测试，统计测试结果在不同变化情况下置信度的标准差以及定位准确度的标准差，并将各标准差进行综合得到神经网络目标检测稳定性综合评价结果。本发明提出的评价方法能够评估神经网络面对目标位置、尺度、旋转、亮度、噪声与平滑变化情况下保持对目标稳定检测的能力，可作为神经网络在面对变化或扰动情况下目标检测可靠性评价指标的一种，有利于从不同侧面评价神经网络的性能。
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