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公开(公告)号：CN117676803A
公开(公告)日：2024-03-08
申请号：CN202311448926.2
申请日：2023-11-02
申请人： 安徽大学 , 合肥锐航小库智能科技有限公司
IPC分类号： H04W64/00 , H04W4/024 , H04W4/33 , H04W4/80 , H04L67/10 , G06F18/23213 , G01C21/20 , G01C21/34
摘要： 本发明公开了一种基于云雾边端协同计算的室内定位导航系统，旨在应用具备高容量、强计算和低延迟能力的云雾边端协同计算机制，提升事件处理效能。该系统主要包含“端”模块、“边”模块、“雾”模块和“云”模块：所述“端”模块指WIFI+BLE集成一体化设备，所述“边”模块指安装在WIFI+BLE集成一体化设备上的嵌入式边缘网关设备，所述“雾”模块指放置在背靠通信基站的机房中的雾服务器，所述“云”模块指部署在远程机房中的云服务器。其大大提高了“端”“边”“雾”“云”各层级硬件设备在定位与导航系统中的快速部署、高效运行、端云协同。
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公开(公告)号：CN117676462A
公开(公告)日：2024-03-08
申请号：CN202311441377.6
申请日：2023-11-01
申请人： 安徽大学 , 合肥锐航小库智能科技有限公司
IPC分类号： H04W4/02 , H04W4/80 , H04W4/021 , H04W4/33 , H04W64/00 , H04B17/318 , H04B17/391
摘要： 本发明公开一种融合Wi‑Fi和蓝牙的双三角定位方法，以实现更低的硬件成本和更高的定位准确性。包括以下步骤：步骤一，使用定位设备扫描记录附近的Wi‑Fi网络接入点的MAC地址和信号强度，并启动蓝牙扫描功能搜索检测周围的蓝牙信标；步骤二，收集至少三个Wi‑Fi接入点和三个蓝牙信标的数据，使用预先训练好的Wi‑Fi信号强度模型和蓝牙信号强度模型，将接入点、信标与定位设备之间的距离估计出来；步骤三，使用三角定位算法计算设备位置；步骤四：采用K‑means聚类算法确定蓝牙定位的约束区域，以修正Wi‑Fi预测坐标误差，最终实现Wi‑Fi融合蓝牙的双三角定位方法。此发明降低了硬件成本，利用Wi‑Fi的广覆盖和蓝牙的高精度互补特性，实现实时误差修正，适应不同室内环境，提高鲁棒性。
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公开(公告)号：CN117671207A
公开(公告)日：2024-03-08
申请号：CN202311441003.4
申请日：2023-11-01
申请人： 安徽大学 , 合肥锐航小库智能科技有限公司
IPC分类号： G06T19/00 , G01C21/00 , G01C21/20 , G06T17/05 , G06V20/40 , G06V20/64 , G06V10/82 , G06V10/75 , G06T7/246 , G06T7/73 , G06N3/044 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/0985
摘要： 本发明基于一种具有识别建图、路径规划与纠偏功能的导航渲染模型。具体步骤如下：根据定位位置和预先采集的图像，利用神经辐射场NeRF及Nice‑SLAM进行三位渲染重建实现室内精准定位；用YOLOv8n+DeepSORT算法实现视频目标识别，关联跟踪，实现纠偏校正；视频理解对地图添加语义信息，实现语义地图，将所有规划结果渲染在3D导航界面；利用融合深度神经网络和强化学习方法的基于改进DQN算法选出最优路径。该系统整合了感知、定位、数据更新和路径规划方法，以提供更精确、实时和可适应性的导航体验，旨在改善室内导航系统的性能，使其更适合广泛的应用领域，为用户提供更好的室内导航解决方案。
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公开(公告)号：CN118376247A
公开(公告)日：2024-07-23
申请号：CN202410809106.X
申请日：2024-06-21
申请人： 安徽大学
IPC分类号： G01C21/20 , G06Q10/047
摘要： 本发明公开了一种用于机器人导航的实时路径规划系统，具体涉及机器人技术领域，包括路径划分模块、环境数据采集模块、环境数据分析模块、机器人数据采集模块、机器人数据分析模块、综合分析模块，以及控制模块。本发明极大地提升了系统的效率和准确性，使得机器人导航的实时路径规划更为精准，从而显著减少了导航过程中的错误和延误，提高了整体的工作效率，本发明通过优化算法和数据处理技术，有效降低了系统的能耗，延长了机器人的使用寿命，降低了运营成本，本发明还提升了系统的稳定性和可靠性，能够在复杂多变的环境中保持稳定的性能，确保机器人能够在各种情况下顺利完成导航任务。
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公开(公告)号：CN117392669A
公开(公告)日：2024-01-12
申请号：CN202311528809.7
申请日：2023-11-15
申请人： 安徽大学
摘要： 本发明公开了一种基于FPGA和卷积神经网络的果蔬识别方法和系统，包括：在FPGA上搭建图像预处理模型和卷积神经网络模型；采集待识别果蔬图像；将待识别果蔬图像传输到FPGA上；利用预处理模型对待识别果蔬图像进行预处理：利用卷积神经网络模型对预处理后的待识别果蔬图像进行识别，得到果蔬识别结果。本发明在具有高速运行、并行化能力强等优点的FPGA上搭建图像预处理模型和卷积神经网络模型，能够实现对果蔬的快速准确识别，有效解决CPU的效率较低而GPU的功耗非常大不能实现任意精度的运算造成空间运算的浪费。
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公开(公告)号：CN118585933A
公开(公告)日：2024-09-03
申请号：CN202410692449.2
申请日：2024-05-31
申请人： 安徽大学
IPC分类号： G06F18/2433 , G06F18/213 , G06F18/15 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/0442 , G06N3/0499 , G06N3/082
摘要： 本发明涉及时间序列分析及温度预测技术领域，具体涉及一种改进LSTM结合注意力机制的酒曲窖池温度预测方法，包括如下步骤：S1数据收集、S2数据预处理、S3数据集划分、S4模型训练与优化、S5性能评估、S6部署与反馈。本发明采用改进LSTM结合注意力机制模型对温度时间序列数据进行处理和预测，在不影响模型精度的前提下提高计算速度，进一步提高模型预测精度与稳定性，预测模型具有较好的温度变化预测能力和广泛的适用性，提高了计算效率，更适合酒曲窖池温度变化的预测，提高酒曲发酵过程的温度监测效率，保障酒曲品质，提高酒曲生产环节的数字化管理程度。
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公开(公告)号：CN116734859A
公开(公告)日：2023-09-12
申请号：CN202310849567.5
申请日：2023-07-12
申请人： 安徽大学
摘要： 本发明公开了一种基于增量式TSDF与激光雷达SLAM融合的硬件加速系统，包括传感器输入输出模块、基于TSDFSLAM的FPGA硬件加速模块和主机处理器模块；所述传感器模块包含激光雷达传感器、IMU惯性测量单元，所述基于TSDF SLAM的FPGA硬件加速模块包含预处理模块、加速配准内核模块以及TSDF地图更新模块，主机处理器模块部署了ROS系统。本发明涉及定位导航技术领域，具体为一种基于增量式TSDF与激光雷达SLAM融合的硬件加速系统。
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公开(公告)号：CN117621145B
公开(公告)日：2024-10-01
申请号：CN202311636919.5
申请日：2023-12-01
申请人： 安徽大学
IPC分类号： B25J19/02 , G01N3/40 , G06F18/241 , G06F18/23213 , G06N3/0464 , G06F18/2135 , B25J11/00
摘要： 本发明公开了一种基于FPGA的水果成熟度检测柔性机械臂系统，包括柔性触觉感知机械臂模块、数据预处理模块、基于FPGA的水果成熟度检测分类模块；所述柔性触觉感知机械臂模块包含六自由度协同机械臂模块、柔性夹持器模块、控制中心模块和柔性触觉传感单元模块；所述控制中心模块包含控制单元和监视单元；所述数据预处理模块包含主成分分析模块和K‑Means聚类算法模块；所述基于FPGA的水果成熟度检测分类模块主要包含片上缓存模块、DMA模块、ResNet10加速器模块、DDR外部存储模块、AXI总线模块、ARM处理器模块；所述ResNet10加速器模块包含卷积层、池化层、批量归一化层、ResNet网络模型层和Dropout层。本发明具有高效率、高精度、低功耗等优点，与机器视觉和人工分级相比，本发明更适合应用于水果分级线。
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公开(公告)号：CN117292433A
公开(公告)日：2023-12-26
申请号：CN202311233172.9
申请日：2023-09-22
申请人： 安徽大学
摘要： 本发明公开了一种基于FPGA部署的改进Yolov8行人检测系统，该系统包括密集行人数据集模块、改进Yolov8算法模块和FPGA部署模块；所述密集行人数据集模块包含数据采集模块、数据标注模块和数据增强模块，所述改进Yolov8算法模块包含深度可分离卷积模块、双路径注意力门模块和特征增强模块，所述FPGA部署模块包含神经网络压缩模块和软硬件设计模块。本发明涉及FPGA加速目标检测算法技术领域，具体为一种基于FPGA部署的改进Yolov8行人检测系统。
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公开(公告)号：CN118376247B
公开(公告)日：2024-08-27
申请号：CN202410809106.X
申请日：2024-06-21
申请人： 安徽大学
IPC分类号： G01C21/20 , G06Q10/047
摘要： 本发明公开了一种用于机器人导航的实时路径规划系统，具体涉及机器人技术领域，包括路径划分模块、环境数据采集模块、环境数据分析模块、机器人数据采集模块、机器人数据分析模块、综合分析模块，以及控制模块。本发明极大地提升了系统的效率和准确性，使得机器人导航的实时路径规划更为精准，从而显著减少了导航过程中的错误和延误，提高了整体的工作效率，本发明通过优化算法和数据处理技术，有效降低了系统的能耗，延长了机器人的使用寿命，降低了运营成本，本发明还提升了系统的稳定性和可靠性，能够在复杂多变的环境中保持稳定的性能，确保机器人能够在各种情况下顺利完成导航任务。
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