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公开(公告)号：CN112115767B
公开(公告)日：2022-09-30
申请号：CN202010764265.4
申请日：2020-08-02
Applicant: 南京理工大学 , 广州地铁集团有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于Retinex和YOLOv3模型的隧道异物检测方法，方法为：利用四旋翼无人机拍摄隧道图像，并将图像传输到地面站进行预处理；利用导向滤波方法从获得的隧道低照度图像中估计出光照分量；根据Retinex理论在对数域中分解出图像的实际颜色，并利用多尺度颜色恢复算法减轻图像失真，完成低照度增强；利用labelimg软件对处理后的隧道图像数据集进行数据标注；利用标注好的数据集训练YOLOv3网络，从而对隧道图像中的异物进行识别。本发明相比于一般的隧道异物检测方法，在进行异物检测时，不易受到光线不足的影响，具有较好的环境适应性，从而能更稳定准确地进行隧道异物检测任务。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112000125B
公开(公告)日：2022-09-27
申请号：CN202010764270.5
申请日：2020-08-02
Applicant: 南京理工大学 , 广州地铁集团有限公司
IPC: G05D1/10
Abstract: 本发明公开了一种地铁隧道内四旋翼飞行器自主导航方法，利用激光雷达及HectorSLAM算法构建离线的隧道地图同时实现实时定位；通过引入回归滤波机制及主干约束的改进快速探索随机树基于离线地图实现航迹规划；利用三次B样条曲线优化离线航迹；根据离线规划的航迹点及四旋翼实时位置设计PID位置控制器求解引力加速度；根据人工势场法求解障碍物的斥力加速度；计算引力及斥力加速度的矢量和控制四旋翼的姿态角偏转及位置，使四旋翼完成起始点至终点的自主导航飞行。本发明解决了弱光、无GPS信号的地铁隧道环境下的四旋翼自主导航问题，使四旋翼自主完成航迹规划及航迹跟踪避障，以实现基于四旋翼的地铁隧道智能巡检。
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公开(公告)号：CN112115767A
公开(公告)日：2020-12-22
申请号：CN202010764265.4
申请日：2020-08-02
Applicant: 南京理工大学 , 广州地铁集团有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于Retinex和YOLOv3模型的隧道异物检测方法，方法为：利用四旋翼无人机拍摄隧道图像，并将图像传输到地面站进行预处理；利用导向滤波方法从获得的隧道低照度图像中估计出光照分量；根据Retinex理论在对数域中分解出图像的实际颜色，并利用多尺度颜色恢复算法减轻图像失真，完成低照度增强；利用labelimg软件对处理后的隧道图像数据集进行数据标注；利用标注好的数据集训练YOLOv3网络，从而对隧道图像中的异物进行识别。本发明相比于一般的隧道异物检测方法，在进行异物检测时，不易受到光线不足的影响，具有较好的环境适应性，从而能更稳定准确地进行隧道异物检测任务。
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公开(公告)号：CN112000125A
公开(公告)日：2020-11-27
申请号：CN202010764270.5
申请日：2020-08-02
Applicant: 南京理工大学 , 广州地铁集团有限公司
IPC: G05D1/10
Abstract: 本发明公开了一种地铁隧道内四旋翼飞行器自主导航方法，利用激光雷达及HectorSLAM算法构建离线的隧道地图同时实现实时定位；通过引入回归滤波机制及主干约束的改进快速探索随机树基于离线地图实现航迹规划；利用三次B样条曲线优化离线航迹；根据离线规划的航迹点及四旋翼实时位置设计PID位置控制器求解引力加速度；根据人工势场法求解障碍物的斥力加速度；计算引力及斥力加速度的矢量和控制四旋翼的姿态角偏转及位置，使四旋翼完成起始点至终点的自主导航飞行。本发明解决了弱光、无GPS信号的地铁隧道环境下的四旋翼自主导航问题，使四旋翼自主完成航迹规划及航迹跟踪避障，以实现基于四旋翼的地铁隧道智能巡检。
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公开(公告)号：CN111640121A
公开(公告)日：2020-09-08
申请号：CN202010350024.5
申请日：2020-04-28
Applicant: 南京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于改进U-net的直肠CT图像肿瘤分割方法，方法为：从直肠CT图像中截取直肠区域并进行预处理，得到数据集；利用基于随机弹性形变的数据扩充技术对数据集进行扩充；训练YOLOv3神经网络，对直肠区域进行检测，判断CT图像中是否存在肿瘤区域；根据attention机制和残差学习结构优化U-net分割模型；根据YOLOv3网络的检测结果，将包含肿瘤区域的CT图像送入改进的U-net模型中进行训练，分割出直肠肿瘤区域的形状。本发明相对于传统的U-net分割网络，在进行直肠肿瘤区域的分割任务时，能够减少计算量，并且能提升对原始数据集的信息利用率，取得更高的分割精度。
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公开(公告)号：CN111340854A
公开(公告)日：2020-06-26
申请号：CN201911321093.7
申请日：2019-12-19
Applicant: 南京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于ICamshift算法的移动机器人目标跟踪方法，利用深度相机采集移动机器人视野前方物体的点云数据；对深度相机采集的原始点云数据进行预处理，包括过滤和下采样；对预处理后的点云数据进行点云分割与聚类，提取跟踪目标的点云特征；根据提取的点云特征，解算跟踪目标在空间中的位置数据，根据位置偏差计算机器人线速度和角速度；根据计算的线速度和角速度控制机器人移动，使移动机器人与跟踪目标之间保持期望的恒定距离。本发明解决了当前环境中存在与跟踪目标像素相似干扰物、光照条件不好因素导致的目标跟踪失败问题，提高了移动机器人目标跟踪的鲁棒性与准确性。
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