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公开(公告)号：CN119851099A
公开(公告)日：2025-04-18
申请号：CN202510336236.0
申请日：2025-03-21
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明提供一种图像识别系统及方法，涉及图像识别技术领域，系统包括：图像预处理模块、动态去雾增强模块、神经网络加速模块、智能数据调度模块和能耗管理模块；图像预处理模块用于对待识别图像进行预处理；动态去雾增强模块用于对预处理后的图像进行去雾增强处理；神经网络加速模块用于在多个神经网络模型中选择适用于当前图像的目标神经网络模型，并通过目标神经网络模型对当前图像进行识别；目标神经网络模型基于并行分块卷积加速算法对当前图像进行识别；智能数据调度模块用于对其他各模块的数据流进行动态管理；能耗管理模块用于对其他各模块进行能耗管理。本发明能够提高图像识别的识别效率和适应性。
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公开(公告)号：CN117961907A
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202410274235.3
申请日：2024-03-11
Applicant: 吉林大学
IPC: B25J9/16 , B62D57/024
Abstract: 本发明属于攀爬机器人技术领域，具体公开了一种三爪式管道攀爬机器人，包括躯干结构、攀爬结构、固定结构、电源和控制器；控制器利用闭环的力‑位置的混合方法对机器人进行控制，使机器人在攀爬时可以根据预设好的期望的位姿和攀爬爪夹持力，不断调整实际的位姿和攀爬爪夹持力，使机器人在不同攀爬角度条件下都可以实现稳定的攀爬运动。
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公开(公告)号：CN116416460A
公开(公告)日：2023-07-11
申请号：CN202310219461.7
申请日：2023-03-09
Applicant: 吉林大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06V20/52 , G01C11/04
Abstract: 本申请涉及地形识别领域，尤其涉及一种基于DEM地形识别模型的地形识别方法。方法包括：确定可实施的实施步态和DEM地形信息；通过足端压力传感器触觉系统，获取六足机器人在模拟地形上通过实施步态行走后确定的初始数据集；针对初始数据集进行预处理，得到训练数据集，以及通过训练数据集对基础PNN进行训练，得到DEM地形识别模型；获取六足机器人在目标地形上通过实施步态行走后确定的包括若干个压力信号的实际数据集，输入实际数据集至DEM地形识别模型，DEM地形识别模型输出地形类型。本申请通过六足机器人的足端设计触觉系统所接收的压力信号训练DEM地形识别模型，替换了传统方式中的图像识别模式，解决了传统的特征提取方法需要投入大量的精力的问题。
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公开(公告)号：CN104914867A
公开(公告)日：2015-09-16
申请号：CN201510335446.4
申请日：2015-06-12
Applicant: 吉林大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明公开了一种模糊神经网络的六足机器人自主导航闭环控制器；包括六足机器人，所述六足机器人由壳体和舵机构成；还包括导航控制系统；及内置于导航控制系统的安全距离SD判定模块、模糊BP神经网络模块和神经网络权系数训练与调整模块；及设置于六足机器人中心处的一探测舵机和方位传感器；及设置于探测舵机上的一超声波传感器。本发明的模糊神经网络的六足机器人自主导航闭环控制器，采用了具有反馈功能的闭环控制方法，系统输入的障碍物距离信息由超声波传感器扇形扫描得到，避免了波束角的干扰和信号串扰问题造成的误差；通过模糊神经网络和安全距离SD判定模块运算可以实现机器人安全、快速的到达目标点，且无冗余路径产生。
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公开(公告)号：CN118190840A
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202410265434.8
申请日：2024-03-08
Applicant: 吉林大学
IPC: G01N21/31 , G06F18/22 , G06N3/0464
Abstract: 本发明提供一种算法优化的COD检测仪器和检测方法，其包括PC机、LED灯模块、单片机、样品池、光电传感器和温度传感器，所述LED灯模块、样品池、光电传感器依次对应设置，样品池内放置样本溶液，LED灯模块发出的光线通过样品池后通过所述光电传感器捕捉，捕捉后的信号传送到单片机，温度传感器用于感应COD检测仪器的环境温度，温度传感器感应到的温度数据传送到单片机，并且单片机的数据传送到PC机内；PC机内通过AMPSO‑BP优化算法对于单片机传送的COD值进行优化。本发明可以有效去除检测中温度对COD检测的影响，为提高COD光谱检测准确性提供了一种方法依据，即运用过程中的步骤、流程和方法等具有适用性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109632680B
公开(公告)日：2021-07-20
申请号：CN201811586350.5
申请日：2019-01-29
Applicant: 吉林大学
IPC: G01N21/33
Abstract: 本发明提供了一种基于排列熵的水体中磷的检测方法，包括以下步骤：步骤1：取水体样本直接配制浓度为1‑5mg/L的磷酸二氢钾溶液；步骤2：通过紫外光谱测量其吸光度；步骤3：记录下其不同浓度对应的吸光度；步骤4：通过排列熵算法对步骤3中得到的数据进行处理，采用matlab计算的方法不断测试排列熵的值，通过得到的效果图最佳为依据求出最佳嵌入维数和延迟时间。本发明无需添加任何化学试剂，减少二次污染；检测操作简单化、自动化，易于实现原位测量；扩大了测量范围，精度与磷钼蓝方法基本保持一致；排列熵算法减小了光谱检测中相关杂质对水样的影响，并放大了信号的微小变化，更适合检测低浓度的溶液。
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公开(公告)号：CN110209183A
公开(公告)日：2019-09-06
申请号：CN201910481877.X
申请日：2019-06-04
Applicant: 吉林大学
IPC: G05D1/08
Abstract: 本发明公开了一种基于双阈值法ZMP的六足机器人失稳调节算法，涉及六足机器人技术领域，其包括以下步骤：S1，设定足端压力阈值N1和机身姿态角的阈值N2，当六足机器人足端压力的输出值大于N1且机身姿态角大于N2时，则判定为机器人失稳状态，否则为稳定状态，稳定状态下的六足机器人以三足行走步态运动；S2，当六足机器人被判定为失稳状态后，将三足行走步态转换为五足行走步态，六足机器人的六条腿单个依次循环运动，无论何时都至少有五条腿支撑地面；S3，同时利用ZMP法构建六足机器人稳定判据，通过得到的六足机器人机身的姿态信息，本发明的有益效果是：在提高失稳判定准确度的同时优化了失稳判定的效率。
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公开(公告)号：CN120028273A
公开(公告)日：2025-05-23
申请号：CN202510106090.0
申请日：2025-01-23
Applicant: 吉林大学
IPC: G01N21/31 , G01N21/33 , G06N3/006 , G06N3/0499 , G06N3/084
Abstract: 本申请提供了一种COD定量预测模型的构建方法，包括：分别采集COD标准溶液和浊度标准溶液的紫外‑可见吸收光谱；从所述COD标准溶液的紫外‑可见吸收光谱中选取出与COD浓度具有相关性的波长范围内的特征谱线，并利用所述浊度标准溶液的紫外‑可见吸收光谱进行浊度补偿，以得到训练数据集；使用所述训练数据集，利用改进的秃鹫优化算法，对BP神经网络进行训练，以得到COD定量预测模型。该方法从COD标准溶液的紫外‑可见吸收光谱中选取出与COD浓度具有相关性的波长范围内的特征谱线构建训练数据集，并利用天鹰优化算法、动态对立学习策略和适应度‑距离平衡策略对秃鹫优化算法进行改进，进而训练BP神经网络，得到收敛速度快、预测精度高的COD定量预测模型。
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公开(公告)号：CN119389322A
公开(公告)日：2025-02-07
申请号：CN202411408996.X
申请日：2024-10-10
Applicant: 吉林大学
IPC: B62D57/024
Abstract: 本申请提供了一种四足爬行壁虎机器人及其控制系统，所述四足爬行壁虎机器人包括躯干结构、四个呈对称分布的腿部结构、四个足部吸盘；还包括电机驱动系统：阻尼转盘作为腰关节，用于连接所述躯干结构的前躯干和后躯干，以使所述机器人左右摆动；纵向伺服舵机作为肩关节，用于连接所述躯干结构与腿部结构，以控制所述腿部结构的抬起和下落；第一横向伺服舵机作为肘关节，用于连接所述纵向伺服舵机与腿部结构，以驱动所述腿部结构的移动；第二横向伺服舵机作为腕关节，用于连接所述腿部结构与足部吸盘，以调整所述足部吸盘的落足点位置。所述四足爬行壁虎机器人能够实现在复杂环境下的灵活运动，并保持在垂直平面上运动的稳定性。
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公开(公告)号：CN118020480A
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202410265219.8
申请日：2024-03-08
Applicant: 吉林大学
IPC: A01D34/64 , B25J11/00 , B25J9/16 , B25J19/00 , A01D34/73 , A01M21/02 , G06N3/045 , G06N3/084 , G06N3/0464 , G06V10/25 , G06V10/80 , G06V10/764 , G06V10/82
Abstract: 本发明涉及机器视觉与除草技术领域，一种基于机器视觉的双模式除草方法，包括获取图像数据，将获取的图像数据上传到云端；在云端判断图像数据中是否存在障碍物，如有障碍物则判断障碍物的位置信息和高度信息；如无障碍物，则判断图像数据中是否有杂草；当判断图像数据中有杂草时，判断杂草的类别数量以及所处地形；当判断图像数据中无杂草时，调整获取获取图像数据设备的角度，重新获取图像数据；当判断杂草的类别数量以及所处地形为大量杂草或平整地形时，使用第一种除草策略；当判断杂草的类别数量以及所处地形为少量杂草或地形不规则时，使用第二种除草策略。本发明还提出了一种基于机器视觉的双模式除草机器人。
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