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公开(公告)号：CN118759825A
公开(公告)日：2024-10-11
申请号：CN202410884702.4
申请日：2024-07-03
Applicant: 南京师范大学
IPC: G05B11/42 , G06V10/26 , G06V10/44 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/776 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/096
Abstract: 本发明公开了基于熔池分割及模糊PID闭环控制的增材制造监测方法，包括：采集激光送粉增材制造过程的视频，划分为训练集、验证集和测试集，进行标注生成标签文件；搭建神经网络骨干结构，包括空间支路、语义支路和特征融合模块；搭建基于软阈值函数优化的注意力机制模块TA，将TA与搭建的神经网络骨干结构相结合，完成整个神经网络模型的搭建；将训练集的图像与标签文件送入神经网络模型中进行训练；将测试集的熔池彩色图像输入到熔池分割网络模型中进行推理，得到分割后的熔池像素级图像；实现对熔池面积的实时监测。本发明能够显著提高熔池图像在复杂环境下的像素级分割效果，具有精度高、分割效果好、控制性能优以及自适应性强的优点。
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公开(公告)号：CN118037736B
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202410439130.9
申请日：2024-04-12
Applicant: 南京师范大学
Abstract: 本发明公开了一种基于特征参数提取的金属增材制造熔池形态检测方法；获取金属增材制造熔池的图像，并进行预处理，获得预处理后的熔池图像；对预处理后的熔池图像进行像素识别，检测得到熔池边缘像素，基于熔池边缘像素获得熔池中心的坐标，并基于熔池边缘像素的方向向量得到熔池主方向角度；根据熔池中心的坐标、熔池边缘像素和熔池主方向角度进行椭圆拟合，得到拟合的椭圆的长轴和短轴；以拟合的椭圆的长轴和短轴作为对应熔池的长度和宽度，输出熔池形态。通过先提取熔池中心作为椭圆中心和熔池主方向倾角，减少拟合参数的同时提升了拟合效果，对熔池宽度拟合的准确性较高，提升了熔池特征参数的提取速度以及准确性。
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公开(公告)号：CN117944059A
公开(公告)日：2024-04-30
申请号：CN202410357453.3
申请日：2024-03-27
Applicant: 南京师范大学
IPC: B25J9/16 , G06V20/56 , G06V20/70 , G06V10/25 , G06V10/44 , G06V10/80 , G06V10/764 , G06V10/766 , G06V10/82 , G06T7/73 , G06N3/0464 , G06N3/0495 , G06N3/0455
Abstract: 本发明公开了一种基于视觉及雷达特征融合的轨迹规划方法，获取当前作业环境的视觉图像以及雷达点云，并进行预处理；将视觉图像经主干特征提取网络和图像特征金字塔网络处理得到高级特征图和雷达点云经激光点云特征提取网络处理得到点云特征图进行融合；根据候选框对融合特征后的特征图进行目标检测与识别；利用轻量级优化卷积神经网络对特征图进行语义分割；通过目标识别与语义分割确定识别目标的类别和位置，规划机器人的下一步行进轨迹。采用了高效的神经网络结构，多源传感器数据进行融合，并提供了新的轻量级深度神经网络架构和前景像素判断优化算法，能有效提高图像目标检测识别及语义分割的精度和速度，具有广泛的应用前景。
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公开(公告)号：CN119916347A
公开(公告)日：2025-05-02
申请号：CN202510406166.1
申请日：2025-04-02
Applicant: 南京师范大学
Abstract: 本发明提供了一种旋转式雷达装置及其识别方法，属于声纳雷达技术领域。该一种旋转式雷达装置，包括漂浮箱，所述漂浮箱的底面固定安装有漂浮圈，所述漂浮圈的顶面固定安装有设备箱一，本发明中，低频声纳探测器通过电机控制转动至与水面平行的最佳探测角度，从而充分利用低频声波在深水区的穿透优势，实现对深层目标的有效识别，装置整体在水中移动时，系统通过电机精确控制各探测器的角度，依次激活高频、中频和低频声纳探测器，分别针对浅水、中层和深水区域进行探测。与传统可调频声纳相比，本发明采用固定频率的多探测器配置，各自独立回传探测数据，有效提升了不同水深目标的识别精度和数据处理效率。
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公开(公告)号：CN118466517B
公开(公告)日：2024-10-15
申请号：CN202410911034.X
申请日：2024-07-09
Applicant: 南京师范大学
Abstract: 本发明公开了一种基于可见性图构建的机器人路径规划方法，通过获取环境的点云数据，提取点云数据中的障碍物的轮廓特征点；并构建障碍物的封闭多边形；对顶点数量大于阈值的封闭多边形，消除其长度小于阈值的边，得到优化后的障碍物多边形；并根据障碍物多边形各顶点之间的可视关系构建可见性图；给定机器人起点和终点，在可见性图上通过双向A*路径规划算法搜索机器人从起点到终点的最短路径。通过设置阈值来控制复杂的大型多边形的顶点数量，充分考虑移动机器人真实环境中冗余节点过多的特点，提高移动机器人在大场景环境下路径规划计算效率，满足实时性要求，使得移动机器人平滑、快速躲避动态障碍物，应用前景广泛。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118038103B
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202410432780.0
申请日：2024-04-11
Applicant: 南京师范大学
IPC: G06V10/762 , G06V10/74 , G06V10/764
Abstract: 本发明公开了一种基于改进动态扩展模型自适应算法的视觉回环检测方法，获取环境图像并进行标签定义，获得图像的特征标签矩阵；获取聚类图像，通过原图像与聚类图像之间的相似性计算，得到特征标签矩阵的非相似性值；并与阈值比较后进行特征标签矩阵划分；对划分后的强数据标签集合和正常数据标签集合进行改进的原型聚类处理，将正常数据标签集合聚类到聚类图像中的聚类中心附近，将强数据标签集合嵌套到距聚类图像中的聚类中心更远处，形成新的聚类图像；对处理后的图像实现视觉回环检测。采用改进的动态扩展模型自适应算法可排除未知目标域的强数据的污染干扰，保持正常数据样本匹配的精准稳定性，提高回环检测的精准性。
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公开(公告)号：CN117944059B
公开(公告)日：2024-05-31
申请号：CN202410357453.3
申请日：2024-03-27
Applicant: 南京师范大学
IPC: B25J9/16 , G06V20/56 , G06V20/70 , G06V10/25 , G06V10/44 , G06V10/80 , G06V10/764 , G06V10/766 , G06V10/82 , G06T7/73 , G06N3/0464 , G06N3/0495 , G06N3/0455
Abstract: 本发明公开了一种基于视觉及雷达特征融合的轨迹规划方法，获取当前作业环境的视觉图像以及雷达点云，并进行预处理；将视觉图像经主干特征提取网络和图像特征金字塔网络处理得到高级特征图和雷达点云经激光点云特征提取网络处理得到点云特征图进行融合；根据候选框对融合特征后的特征图进行目标检测与识别；利用轻量级优化卷积神经网络对特征图进行语义分割；通过目标识别与语义分割确定识别目标的类别和位置，规划机器人的下一步行进轨迹。采用了高效的神经网络结构，多源传感器数据进行融合，并提供了新的轻量级深度神经网络架构和前景像素判断优化算法，能有效提高图像目标检测识别及语义分割的精度和速度，具有广泛的应用前景。
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公开(公告)号：CN117889867A
公开(公告)日：2024-04-16
申请号：CN202410304943.7
申请日：2024-03-18
Applicant: 南京师范大学
Abstract: 本发明公开了一种基于局部自注意力移动窗口算法的路径规划方法，获取当前作业环境的RGB图像，并进行预处理并变换为灰度图；进行边缘检测后获得二值化图像，通过激活函数得到边缘自注意力权重；根据灰度图分割后的图像块的海塞矩阵特征值的熵得到曲率自注意力权重；通过边缘自注意力权重和曲率自注意力权重改进自监督注意力语义分割网络，通过改进的网络获得含有语义信息的图像，根据连续时刻获得的图像预测障碍物的运动方向，从而选择机器人的运动方向。引入海塞矩阵的熵得到新的自注意力权重，加强物体边缘的分割；引入边缘检测得到的自注意力权重，加强图像中颜色变化较大部分的分割，提高边缘分割的准确性，从而提高避障的成功率。
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公开(公告)号：CN118037736A
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202410439130.9
申请日：2024-04-12
Applicant: 南京师范大学
Abstract: 本发明公开了一种基于特征参数提取的金属增材制造熔池形态检测方法；获取金属增材制造熔池的图像，并进行预处理，获得预处理后的熔池图像；对预处理后的熔池图像进行像素识别，检测得到熔池边缘像素，基于熔池边缘像素获得熔池中心的坐标，并基于熔池边缘像素的方向向量得到熔池主方向角度；根据熔池中心的坐标、熔池边缘像素和熔池主方向角度进行椭圆拟合，得到拟合的椭圆的长轴和短轴；以拟合的椭圆的长轴和短轴作为对应熔池的长度和宽度，输出熔池形态。通过先提取熔池中心作为椭圆中心和熔池主方向倾角，减少拟合参数的同时提升了拟合效果，对熔池宽度拟合的准确性较高，提升了熔池特征参数的提取速度以及准确性。
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公开(公告)号：CN118466517A
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202410911034.X
申请日：2024-07-09
Applicant: 南京师范大学
Abstract: 本发明公开了一种基于可见性图构建的机器人路径规划方法，通过获取环境的点云数据，提取点云数据中的障碍物的轮廓特征点；并构建障碍物的封闭多边形；对顶点数量大于阈值的封闭多边形，消除其长度小于阈值的边，得到优化后的障碍物多边形；并根据障碍物多边形各顶点之间的可视关系构建可见性图；给定机器人起点和终点，在可见性图上通过双向A*路径规划算法搜索机器人从起点到终点的最短路径。通过设置阈值来控制复杂的大型多边形的顶点数量，充分考虑移动机器人真实环境中冗余节点过多的特点，提高移动机器人在大场景环境下路径规划计算效率，满足实时性要求，使得移动机器人平滑、快速躲避动态障碍物，应用前景广泛。
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