公开(公告)号：CN111190364A

公开(公告)日：2020-05-22

申请号：CN201911239535.3

申请日：2019-12-06

Applicant: 南京工程学院

Inventor： 陈巍 ,  尹伊琳 ,  曹卓航 ,  高天宇 ,  郝笑 ,  金俊

IPC: G05B19/042

Abstract: 本发明公开了一种基于感觉反馈CPG模型的仿生海豚智能控制方法。本发明所述的一种基于感觉反馈CPG模型的仿生海豚智能控制方法，提出了以仿生海豚为原型的自主游动控制方法，所提出的控制结构由CPG、模糊逻辑子控制器和FSM算法组成，CPG模型由感觉神经元的单向网络和耦合的类七鳃鳗振荡器组成，这些神经元取得来自环境的外部刺激，闭环模糊逻辑控制器充当提供自主游动的决策机制，同时，确定任务的优先级且在同一周期内执行多个任务的工作由FSM算法完成，该模型在有障碍物区域自主游动性能好、偏航控制精确度高，整个控制结构可根据环境变化提供稳定、适应性强、平稳的步态过渡，利于人们的使用，具备一定的使用前景。

公开(公告)号：CN109979436B

公开(公告)日：2020-11-13

申请号：CN201910294272.X

申请日：2019-04-12

Applicant: 南京工程学院

Inventor： 陈巍 ,  尹伊琳

IPC: G10L15/02 ,  G10L15/06 ,  G10L15/08 ,  G10L15/16 ,  G10L15/26 ,  G10L19/02 ,  G10L25/63

Abstract: 本发明属于语音识别技术领域，公开了一种基于频谱自适应法的BP神经网络语音识别系统及方法，基于频谱自适应法的BP神经网络语音识别方法包括：语音输入、对输入语音进行预处理/取帧、特征提取、频谱分析、BP神经网络训练、输出识别结果。本发明利用声学特征表征语音内容，不依赖于说话者或词汇内容，将韵律和音质特征整合到系统中；引入频谱变换自适应法补偿三种失真源(扬声器的差异，录音通道的变化和嘈杂环境)、重建训练向量和测试向量之间的正确相关性；通过BP神经网络算法对机器进行静态训练，进而令识别参数不断逼近最佳状态，提高识别率。

公开(公告)号：CN112907505B

公开(公告)日：2024-03-26

申请号：CN202110030625.2

申请日：2021-01-11

Applicant: 南京工程学院

Inventor： 陈巍 ,  金俊 ,  郭铁铮 ,  陈国军 ,  高天宇 ,  郝笑 ,  尹伊琳 ,  王杰 ,  许鑫 ,  郑亦峰 ,  贺晨煜 ,  杨刚

IPC: G06T7/00 ,  G06T7/60 ,  G06T7/136

Abstract: 本发明公开了一种水下机器人电缆三维形状估计方法，其特征在于：包括步骤：获取水下机器人电缆图片，得到电缆分割图；基于电缆分割图使用悬链线模型得到电缆分割图中悬链线的投影方程；基于所述图像中悬链线的投影方程和电缆分割图中的检测点，通过最小二乘拟合方法得到电缆三维形状参数，进而估计电缆三维形状。本发明能够实时估计水下机器人电缆三维形状并且准确度高。

公开(公告)号：CN112907505A

公开(公告)日：2021-06-04

申请号：CN202110030625.2

申请日：2021-01-11

Applicant: 南京工程学院

Inventor： 陈巍 ,  金俊 ,  郭铁铮 ,  陈国军 ,  高天宇 ,  郝笑 ,  尹伊琳 ,  王杰 ,  许鑫 ,  郑亦峰 ,  贺晨煜 ,  杨刚

IPC: G06T7/00 ,  G06T7/60 ,  G06T7/136

Abstract: 本发明公开了一种水下机器人电缆三维形状估计方法，其特征在于：包括步骤：获取水下机器人电缆图片，得到电缆分割图；基于电缆分割图使用悬链线模型得到电缆分割图中悬链线的投影方程；基于所述图像中悬链线的投影方程和电缆分割图中的检测点，通过最小二乘拟合方法得到电缆三维形状参数，进而估计电缆三维形状。本发明能够实时估计水下机器人电缆三维形状并且准确度高。

公开(公告)号：CN109979436A

公开(公告)日：2019-07-05

申请号：CN201910294272.X

申请日：2019-04-12

Applicant: 南京工程学院

Inventor： 陈巍 ,  尹伊琳

IPC: G10L15/02 ,  G10L15/06 ,  G10L15/08 ,  G10L15/16 ,  G10L15/26 ,  G10L19/02 ,  G10L25/63

Abstract: 本发明属于语音识别技术领域，公开了一种基于频谱自适应法的BP神经网络语音识别系统及方法，基于频谱自适应法的BP神经网络语音识别方法包括：语音输入、对输入语音进行预处理/取帧、特征提取、频谱分析、BP神经网络训练、输出识别结果。本发明利用声学特征表征语音内容，不依赖于说话者或词汇内容，将韵律和音质特征整合到系统中；引入频谱变换自适应法补偿三种失真源(扬声器的差异，录音通道的变化和嘈杂环境)、重建训练向量和测试向量之间的正确相关性；通过BP神经网络算法对机器进行静态训练，进而令识别参数不断逼近最佳状态，提高识别率。

公开(公告)号：CN211167352U

公开(公告)日：2020-08-04

申请号：CN201922167424.8

申请日：2019-12-06

Applicant: 南京工程学院

Inventor： 尹伊琳 ,  陈巍 ,  金俊 ,  郝笑 ,  高天宇 ,  曹卓航

IPC: B63C11/52 ,  B63G8/22

Abstract: 本实用新型提供一种基于智能控制的仿生海豚，涉及仿生海豚技术领域，包括海豚前部，所述海豚前部的顶部设置有稳定鳍，所述海豚前部的一侧设置有海豚后部，所述海豚后部的一侧设置有驱动转向机构，所述海豚前部与海豚后部之间设置有隔绝板，所述海豚后部的内表面底部设置有液泵，所述海豚后部的内表面底部且位于液泵的一侧设置有水深监测机构，所述液泵的进水端设置有进水管，所述液泵的出水端设置有出水管，所述隔绝板的一侧设置有CPG控制机构。解决了现有的仿生海豚在使用时，由于操控难度过大，而且不能深潜到较深的水中，不利于对水底深处的物品进行夹取，导致适用范围减小，不利于长期进行使用的问题。