公开(公告)号：CN117784805A

公开(公告)日：2024-03-29

申请号：CN202311541023.9

申请日：2023-11-17

Applicant: 河南大学

Inventor： 张德华 ,  孟磊 ,  王宇辰 ,  王德臣 ,  于长成 ,  孙宇 ,  张妮娜 ,  梁琳琳 ,  秦春斌 ,  周燕龙

IPC: G05D1/46 ,  G05B13/04

Abstract: 本发明公开了基于隐蔽通信以及最优控制的无人机跟踪控制方法及系统，包括以下步骤：通过无人机搭载的双目相机，雷达等传感器，获取外界信息，将信息分类，秘密信息通过隐蔽通信技术隐藏在公开信息中实现无人机与地面的隐蔽通信，同时定位与建图的有效信息进行处理，搜索路径，规划最佳飞行路径，通过ADP算法，实现最优跟踪控制，将无人机在追踪控制任务中，实现最优控制与通信信息的安全传递。本发明通过采用自适应动态规划策略，针对动态时变的路径，对无人机的视觉伺服进行基于自适应动态规划的最优控制，使无人机可以实时精确进行追踪控制任务。

公开(公告)号：CN118781057A

公开(公告)日：2024-10-15

申请号：CN202410769340.4

申请日：2024-06-14

Applicant: 河南大学

Inventor： 晏加元 ,  关艺城 ,  杨艳娜 ,  于长成 ,  秦春斌 ,  周燕龙

IPC: G06T7/00 ,  G06V10/774 ,  G06V10/764 ,  G06N3/08 ,  G06N3/0464

Abstract: 本发明公开了一种基于ResNet深度学习模型的钢材表面缺陷检测方法、系统及机器人，系统包括：获取钢材表面缺陷数据集并进行预处理；构建ResNet深度学习模型并初始化；利用所述钢材表面缺陷数据集对初始化后的所述ResNet深度学习模型进行训练；将待测的钢材表面缺陷数据集输入通过训练的所述ResNet深度学习模型，完成钢材表面缺陷检测。本发明通过该模型可以有效地解决传统卷积神经网络在钢材表面缺陷识别中准确率不高、识别时间长的问题。这一模型更贴合实际钢材生产的情景，能够显著提高工业生产效率。