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公开(公告)号：CN118656602A
公开(公告)日：2024-09-17
申请号：CN202411133952.0
申请日：2024-08-19
Applicant: 南京师范大学
IPC: G06F18/20 , G06F18/10 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/0475 , G06N3/094 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种基于优化生成器的轨迹预测方法，采集历史船舶AIS数据，构建轨迹预测数据集；使用卷积神经网络对轨迹预测数据集进行特征提取；构建基于优化生成器的轨迹预测模型，将双端长短期记忆网络BiLSTM模型嵌入对抗神经网络GAN的生成器；通过提取的特征对轨迹预测模型进行对抗训练，得到训练好的轨迹预测模型；通过训练好的轨迹预测模型进行轨迹预测。通BILSTM网络强大的时间序列分析能力捕捉船舶运动的长期依赖关系，同时利用GAN的生成能力来模拟船舶轨迹的复杂分布，从而提高预测的准确性和鲁棒性。
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公开(公告)号：CN118038103A
公开(公告)日：2024-05-14
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：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：CN117474883A
公开(公告)日：2024-01-30
申请号：CN202311475802.3
申请日：2023-11-07
Applicant: 南京师范大学
IPC: G06T7/00 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06V10/80 , G06V10/764 , G06V10/766
Abstract: 本发明公开了一种基于残差偏移网络自适应优化的绝缘子状态检测方法，包括：搭建残差偏移网络；采集变电站巡检视频数据并进行分帧处理生成复杂环境下不同材质绝缘子缺陷状态图像数据集；输入残差偏移网络中进行训练，得到训练好的残差偏移网络模型；搭建基于权重阈值的卷积核筛剪算法，并对残差偏移网络进行权重筛剪，得到目标检测识别模型；将变电站巡检视频分帧处理得到的测试集图像输入目标检测识别模型中进行检测识别，输出对于绝缘子异常状态的检测识别结果并验证实时性效果。本发明能够在变电站复杂场景下和资源受限的边缘设备中对小目标状态进行检测和识别，具有识别精度高、可扩展性强、响应速度快，环境抗干扰性强的优点。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118658071A
公开(公告)日：2024-09-17
申请号：CN202411149424.4
申请日：2024-08-21
Applicant: 南京师范大学
IPC: G06V20/10 , G06V10/762 , G06V10/774 , G06V10/44 , G06V10/82 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种基于改进3D目标检测器PointPillars的目标点云检测方法，对激光雷达获取河道检测范围内的船舶的点云数据进行滤波，得到不含噪声的点云数据，并进行标注；对标注好的点云数据分别进行随机旋转、随机缩放、随机平移、随机裁剪，并将处理后的点云数据以及原始标注好的点云数据合并形成训练点云集合；将训练点云集合通过3D目标检测算法中PFN层进行特征编码，得到伪图像；通过主干网络对伪图像进行处理后得到特征张量；将特征张量输入SSD检测网络得到检测结果。通过点云的前处理和点云数据的增强，提高了提取的点云质量，通过改进的3D点云目标检测网络，有效地提升船舶在航道运行的可靠性。
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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：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：CN222338062U
公开(公告)日：2025-01-10
申请号：CN202421194943.8
申请日：2024-05-28
Applicant: 南京师范大学
IPC: H01F38/20 , H01F27/28 , H01R13/639 , H01R13/72
Abstract: 本实用新型涉及高压互感器技术领域，且公开了一种提升夹线强度的高压电力互感器，包括电力互感器主体，所述电力互感器主体的一侧固定连接有辅助机构，所述电力互感器主体的正面螺纹连接有支撑板。该提升夹线强度的高压电力互感器，通过驱动机构、螺纹连接杆和固定机构的设置，在进行使用时，启动伺服电机，伺服电机带动一侧的正反丝杆进行转动，进而使得正反丝杆表面的两组螺纹连接杆在正反丝杆上进行相对运动，使得螺纹连接杆底部的两组固定半环和固定半环内部设置的硅胶半环垫，对处于中间的导联线进行夹持固定，通过两侧的支撑弹簧受力形变产生的反向作用力可以对夹持中的导联线进行二次加固，提高设备的夹线强度。
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