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公开(公告)号：CN117852967A
公开(公告)日：2024-04-09
申请号：CN202410053817.9
申请日：2024-01-15
Applicant: 南京工业大学
IPC: G06Q10/0639 , G06Q10/067 , G06Q50/04 , G06T7/00 , G06T7/10 , G06V10/762
Abstract: 本发明公开了基于人工智能的工业零件生产过程质量溯源方法及系统，涉及图像数据处理技术领域，该方法包括：S1、拍摄加工制造后的叶轮叶片，获取叶轮叶片表面图像；S2、基于图像数据处理的方式，将叶轮叶片灰度图像标定为不同类型的区域；S3、识别作业区域内的目标对象针对目标产品执行的异常动作，并分析异常动作的重要性等级与问题类型；S4、基于叶轮叶片实际的产线数据与质量数据，建立产品与质量数据之间的线性回归数学模型；S5、关联叶轮叶片的质量检测结果及其异常生产数据。本发明解决现有技术无法对叶轮叶片表面缺陷情况进行便捷且准确的判断从而无法完成质量溯源反馈的问题，有效提升产品合格率。
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公开(公告)号：CN117011837A
公开(公告)日：2023-11-07
申请号：CN202310747435.1
申请日：2023-06-25
Applicant: 南京工业大学
IPC: G06V20/62 , G06V10/80 , G06V10/762 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供一种基于知识蒸馏特征融合的4D可视目标检测方法，包括在汽车中执行雷达传感器和图像传感器布置，并确认传感器初始化位置；在计算机设备中执行雷达点云数据和图像数据的去噪处理和FPN处理，得到不同分辨率的特征网络层，基于不同分辨率下的特征网络进行BEV特征融合得到恶劣天气下的点云图像信息，基于不同的恶劣环境下的探测目标点云特征信息按照执行知识蒸馏特征网络训练，按照相似度较高的图像信息执行特征分析和图像的分类得到不同聚类图像，按照不同汽车牌号中的探测类别在管理中心执行汽车出行中的路线规划和调度规划，实现汽车出行中的交通拥堵或者天气恶劣下的路径规划，提高自动驾驶中的安全性和可靠性。
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公开(公告)号：CN113721633B
公开(公告)日：2023-10-17
申请号：CN202111053999.2
申请日：2021-09-09
Applicant: 南京工业大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明提供了一种基于行人轨迹预测的移动机器人路径规划方法，包括如下步骤：步骤1：检测、跟踪和定位每个行人相对于相机帧的位置，获得组特征；步骤2：将检测到的组特征用于内聚估计，获得群体凝聚力指标；步骤3：利用群体凝聚力指标引入符合社交规则的导航算法。本发明利用机器人上的RGB‑D摄像头对行人的各种视觉特征进行计算。具体来说，通过检测与人之间的接近、他们的相对行走速度、群体大小和群体成员之间的相互作用相对应的特征，并使用凝聚力指标来设计和改进导航方案。当机器人在人群中移动时，导航方案可以实现不同级别的群体凝聚力，再依据内聚度量来设计一种新颖的机器人导航算法，该算法产生符合社交标准的机器人路径。
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公开(公告)号：CN116385973A
公开(公告)日：2023-07-04
申请号：CN202310386176.4
申请日：2023-04-12
Applicant: 南京工业大学
Abstract: 本发明提出一种多特征语义原语6D姿态估计与抓取异常监测方法，首先，本发明设计了一个全新的图像‑点云协同的多特征语义分割网络，该网络分别提取物体纹理等信息和每个像素的类别概率以及点云特征，然后通过像素‑点协同融合从而有效地提升分割的精度和速度。然后，本发明提出了一种全新的原语特征提取模块，提取的特征保证了旋转、平移和尺度不变特性，相比传统描述符具有更高的鲁棒性和更强的特征表达能力，并且相比其他深度学习网络更加高效且轻量。最后，本发明还将基于多特征语义原语6D姿态估计与机器人抓取异常监测结合，有效地提高机器人抓取异常检测的精度和灵敏度。
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公开(公告)号：CN116012291A
公开(公告)日：2023-04-25
申请号：CN202211456980.7
申请日：2022-11-21
Applicant: 南京工业大学
IPC: G06T7/00 , G06V10/77 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/08 , G06V10/774 , G06N3/0464
Abstract: 本发明提供一种工业零件图像缺陷检测方法及系统、电子设备和存储介质，其中，方法包括：基于若干零件表面缺陷图像，根据SSD数据增强法和半监督数据增强法，确定零件缺陷样本数据集；其中，零件缺陷样本数据集中每种缺陷类别的数量均衡；根据零件缺陷样本数据集训练缺陷检测模型，确定目标缺陷检测模型；将目标待测零件图像输入目标缺陷检测模型中，确定目标待测零件的缺陷类别和位置信息。能够有效提高工业零件表面缺陷检测的准确性，降低漏检率和误检率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115457081A
公开(公告)日：2022-12-09
申请号：CN202211061521.9
申请日：2022-08-31
Applicant: 南京工业大学
IPC: G06T7/246 , G06T7/73 , G06V20/40 , G06V10/74 , G06V10/77 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于图神经网络的分层融合式预测模型，包括：上层图神经网络：用于学习多个行人之间的空间交互；中层图神经网络：用于学习行人自身的终点意图；下层图神经网络：将上层图神经网络获得的行人之间的空间交互、中层图神经网络获得的行人自身的终点意图和行人的历史轨迹相结合，通过时间卷积网络TCN预测未来轨迹。本发明还公开了一种基于图神经网络的分层融合式预测方法。本发明充分考虑了内在因素和外在因素对行人未来轨迹的影响，用于在每个时间步模拟整个行人场景之间的空间和时间交互，并预测多个未来轨迹，通过这种方法使得轨迹预测精度得到提高。
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公开(公告)号：CN108280393B
公开(公告)日：2022-05-31
申请号：CN201711306543.6
申请日：2017-12-11
Applicant: 南京工业大学
Abstract: 本发明公开一种智能天花板的人机交互系统，包括微控制器、输入装置、输出装置、控制终端、供电箱，所述微控制器分别与所述输入装置、所述输出装置、所述控制终端、所述供电箱相连接，所述输入装置包括摄像头、数字拾音器、环境传感器，所述摄像头与所述微控制器之间连接设置有开发板FPGA1，所述开发板FPGA1上设置有人脸识别模块，所述数字拾音器与所述微控制器之间连接设置有开发板FPGA2，所述开发板FPGA2上设置有语音识别模块。本发明改变了传统的家电控制方式；本发明利用人脸识别和语音识别技术实现人机交互；本发明打造了一个完整的、多功能的智能家居系统，本发明采用的改进型蛙跳算法很好地解决了语音识别模块和人脸识别模块的特征训练功能。
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公开(公告)号：CN111598142A
公开(公告)日：2020-08-28
申请号：CN202010339296.5
申请日：2020-04-26
Applicant: 南京工业大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明公开一种用于轮式移动机器人的室外地形分类方法，包括如下步骤：采集移动机器人在不同地形上运动时的动态车轮力信号；采用自回归滑动平均模型将车轮力信号进行时间序列建模；对该时间序列模型进行特征参数的提取，整理得到特征矩阵；将特征矩阵作为输入，地面类型作为标签，对该数据集进行归一化处理，并送入人工神经网络模型进行训练，得到地形分类器；将该分类器写入机器人主控制程序，当机器人在未知地面上行驶时，能够实现移动机器人当前或近邻地形的识别。本发明通过移动机器人的“力觉”感知到当前或邻近区域行驶时的地面信息，并对其分类，使其能够采取与地形相适应的的行驶风格，识别准确率得以提高。
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公开(公告)号：CN108280393A
公开(公告)日：2018-07-13
申请号：CN201711306543.6
申请日：2017-12-11
Applicant: 南京工业大学
Abstract: 本发明公开一种智能天花板的人机交互系统，包括微控制器、输入装置、输出装置、控制终端、供电箱，所述微控制器分别与所述输入装置、所述输出装置、所述控制终端、所述供电箱相连接，所述输入装置包括摄像头、数字拾音器、环境传感器，所述摄像头与所述微控制器之间连接设置有开发板FPGA1，所述开发板FPGA1上设置有人脸识别模块，所述数字拾音器与所述微控制器之间连接设置有开发板FPGA2，所述开发板FPGA2上设置有语音识别模块。本发明改变了传统的家电控制方式；本发明利用人脸识别和语音识别技术实现人机交互；本发明打造了一个完整的、多功能的智能家居系统，本发明采用的改进型蛙跳算法很好地解决了语音识别模块和人脸识别模块的特征训练功能。
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公开(公告)号：CN113283381B
公开(公告)日：2024-04-05
申请号：CN202110659014.4
申请日：2021-06-15
Applicant: 南京工业大学
IPC: G06V40/20 , G06V10/77 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464
Abstract: 本发明提供了一种适用于移动机器人平台的人体动作检测方法，包括如下步骤：步骤一，获取特征量：对输入的视频进行剪辑，采用人物检测器和主干网络分别从关键帧中提取出N个目标人物特征A1,A2,…,AN∈RC和一组背景环境特征映射X∈RC×H×W，其中，C代表通道，H代表高度，W代表宽度；R代表数域。本发明以目标人物‑背景环境‑目标人物关系(OCOR)的形式对高阶交互关系进行建模，推导出多个目标人物和背景环境之间的间接关系，进而更为准确高效的实现动作定位，整个设计简单灵活，充分利用了背景环境和其他对象的信息，能够有效提高目标动作检测的准确率。
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