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公开(公告)号：CN104950888B
公开(公告)日：2017-10-24
申请号：CN201510344796.7
申请日：2015-06-19
申请人： 武汉理工大学
IPC分类号： G05D1/02
摘要： 本发明公开了一种十七自由度人形机器人及其控制方法，该机器人包括：多组传感器阵列，设于机器人两只脚的前脚掌和后脚跟部分，每组传感器阵列包括至少四个传感器；当传感器位于指定路径时，产生传感信号；循迹检测模块，用于根据获取的传感器阵列的传感信号，分别判断机器人前脚掌偏移程度和后脚跟偏移程度；控制模块，用于根据前脚掌和后脚掌偏移程度的组合选择预设的循迹策略，控制机器人运动。本发明通过多组传感器可以更准确测量智能机器人的偏离程度，从而实现对机器人的精确控制。
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公开(公告)号：CN106022223B
公开(公告)日：2019-10-25
申请号：CN201610305175.2
申请日：2016-05-10
申请人： 武汉理工大学
IPC分类号： G06K9/00
摘要： 本发明公开了一种高维局部二值模式人脸识别算法及系统，该算法包括以下步骤:S1、获取人脸图像，并对其进行预处理得到相同尺寸的灰度图像；S2、对预处理后的灰度图像进行HDLBP特征提取，得到对应的特征图像；S3、提取特征图像的直方图，得到对应的特征向量；S4、根据特征向量与特征数据库中的信息进行比较，得到识别结果。本发明能够提取图像的局部特征和全局特征，大幅提高了算法的识别率；且在保证算法复杂度不高的基础上，增加了图像识别的准确率。
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公开(公告)号：CN106097344A
公开(公告)日：2016-11-09
申请号：CN201610416804.9
申请日：2016-06-15
申请人： 武汉理工大学
IPC分类号： G06T7/00
CPC分类号： G06T2207/10004 , G06T2207/30108
摘要： 本发明公开了一种检测轮胎橡胶中几何形杂质的图像处理方法及系统，方法包括：步骤1、获取轮胎橡胶的二值化图像；步骤2、根据橡胶像素点和炭黑像素点的不同特征值，获取二值化图像中的炭黑像素点的连通域；步骤3、计算每个连通域的面积A和宽度d；步骤4、根据每个连通域的面积A和宽度d，计算每个连通域的细长度S；步骤5、将计算得到的每个连通域的细长度与预设阈值进行比较，细长度超过预设阈值的连通域为二值化图像中具有炭黑像素点的几何形杂质。本发明产生的有益效果是：利用连通域细长度对二值化图像进行处理，可以识别并图像分割二值化图像中的直线、圆形和曲线等几何形杂质，得到的二值化图像更能体现橡胶中炭黑的分布性。
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公开(公告)号：CN104731760A
公开(公告)日：2015-06-24
申请号：CN201510184419.1
申请日：2015-04-17
申请人： 武汉理工大学
IPC分类号： G06F17/10
摘要： 本发明公开了一种基于数据密度和Huffman树的k均值数据处理方法，该方法包括以下步骤：1）对给定的数据集U，计算数据集U中每一个点Pi的密度；2）计算数据集U中每一个点Pi平均密度Mav；3)将密度大于Mav的点放到集合V中，在集合V中生成Huffman树；4)逆序删除生成的Huffman树的k-1个点，获得k个点;5)设定剩下的k个点为初始的聚类中心；6)计算数据U中所有的点到这k个点的距离，将点归到离其最近的聚类里；7）调整聚类中心，将聚类的中心移动到类的几何中心处；8）重复步骤(6)(7)直到聚类中心不再移动，获得聚类结果。本发明方法在保证了在分类正确率的前提下，大大的减少了算法的运行时间。
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公开(公告)号：CN106022223A
公开(公告)日：2016-10-12
申请号：CN201610305175.2
申请日：2016-05-10
申请人： 武汉理工大学
IPC分类号： G06K9/00
摘要： 本发明公开了一种高维局部二值模式人脸识别算法及系统，该算法包括以下步骤:S1、获取人脸图像，并对其进行预处理得到相同尺寸的灰度图像；S2、对预处理后的灰度图像进行HDLBP特征提取，得到对应的特征图像；S3、提取特征图像的直方图，得到对应的特征向量；S4、根据特征向量与特征数据库中的信息进行比较，得到识别结果。本发明能够提取图像的局部特征和全局特征，大幅提高了算法的识别率；且在保证算法复杂度不高的基础上，增加了图像识别的准确率。
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公开(公告)号：CN105913450A
公开(公告)日：2016-08-31
申请号：CN201610459453.X
申请日：2016-06-22
申请人： 武汉理工大学
IPC分类号： G06T7/00
CPC分类号： G06T7/0004 , G06T2207/30108 , G06T2207/30168
摘要： 本发明公开了一种基于神经网络图像处理的轮胎橡胶炭黑分散度评价方法及系统，该方法包括以下步骤：S1、获取样本集中的胶料图像，对其进行预处理，并提取特征数据；S2、获取样本集中一部分胶料图像的特征数据作为训练数据，分别根据BP网络模型和RBF网络模型对训练数据进行训练，通过自适应遗传算法得到最优混合系数，根据最优混合系数对两个网络模型进行并联，得到BP?RBF混合神经网络评价模型；S3、获取样本集中另一部分胶料图像的特征数据作为评价数据，将其代入训练得到的BP?RBF混合神经网络评价模型中，输出获得胶料中炭黑分散度等级。本发明具有较高的准确度，且可在使用中随着样本数的增加对参数进行调整与优化，具有很强的健壮性。
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公开(公告)号：CN104950888A
公开(公告)日：2015-09-30
申请号：CN201510344796.7
申请日：2015-06-19
申请人： 武汉理工大学
IPC分类号： G05D1/02
摘要： 本发明公开了一种十七自由度人形机器人及其控制方法，该机器人包括：多组传感器阵列，设于机器人两只脚的前脚掌和后脚跟部分，每组传感器阵列包括至少四个传感器；当传感器位于指定路径时，产生传感信号；循迹检测模块，用于根据获取的传感器阵列的传感信号，分别判断机器人前脚掌偏移程度和后脚跟偏移程度；控制模块，用于根据前脚掌和后脚掌偏移程度的组合选择预设的循迹策略，控制机器人运动。本发明通过多组传感器可以更准确测量智能机器人的偏离程度，从而实现对机器人的精确控制。
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