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公开(公告)号：CN119105540A
公开(公告)日：2024-12-10
申请号：CN202411301582.7
申请日：2024-09-18
Applicant: 河南科技大学
IPC: G05D1/495 , G05D1/46 , G05D101/10 , G05D109/20
Abstract: 一种基于避障策略的旋翼无人机抗干扰安全控制方法，包括以下步骤：考虑常值姿态角与高度约束以及未知外部干扰，构建旋翼无人机姿态与高度非线性系统模型；根据定义的约束系统上下界值和构建模型的输出值，设计避障算法，得到安全期望跟踪信号，通过安全期望跟踪信号得到其零阶导数，计算误差结合旋翼无人机姿态与高度非线性系统模型，得到转换后的带跳变的切换误差系统；基于构建的切换误差系统，结合干扰观测器、滤波器与反步法，设计基于避障算法的鲁棒切换跟踪控制器；基于鲁棒切换跟踪控制器能够完成旋翼无人机抗干扰安全控制。在考虑常值姿态角与高度约束以及未知外部干扰的影响下，能解决飞行过程中的受限问题。
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公开(公告)号：CN118015582A
公开(公告)日：2024-05-10
申请号：CN202410219294.0
申请日：2024-02-28
Applicant: 河南科技大学
IPC: G06V20/56 , G06V10/82 , G06V10/20 , G06V10/774 , G06V10/44 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06N3/0985
Abstract: 一种基于改进卷积神经网络的路面状态识别方法，包括如下步骤：S1、采集待识别的原始路面图像；S2、将原始路面图像输入到已训练好的神经网络识别模型中进行处理，神经网络识别模型包括Inception‑ResNet‑v2基础网络，且Inception‑ResNet‑v2基础网络的第一主体模块Inception‑ResNet‑A、第二主体模块Inception‑ResNet‑B和第三主体模块Inception‑ResNet‑C中均引入ECA注意力模块；S3、对第一特征图、第二特征图和第三特征图进行全局平均池化后融合得到特征数据；S4、利用分类器对特征数据进行识别分类得到路面状态结果。本发明提供一种基于改进卷积神经网络的路面状态识别方法，通过在卷积神经网络中引入注意力机制以及特征融合策略提高模型的特征提取能力，进而提高模型的分类准确率、时效性和泛化性，从而实现路面状态图像的精准识别。
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公开(公告)号：CN114833509B
公开(公告)日：2024-05-07
申请号：CN202210307081.4
申请日：2022-03-27
Applicant: 河南科技大学
Inventor： 魏世忠 , 冀保峰 , 张国赏 , 毛丰 , 于华 , 杨璐 , 王毅 , 宋康 , 付主木 , 陶发展 , 贺苏晨 , 彭先龙 , 徐宁 , 赵长伟 , 李春国 , 邢玲 , 郑国强 , 张晓辉 , 张高远 , 文红 , 金石
Abstract: 本发明公开了一种热加工用钢板反变形焊接装置，涉及钢板焊接反变形设备技术领域，一种热加工用钢板反变形焊接装置，包括安装杆、第一固定装置、第二固定装置和反变形装置，所述安装杆上设有第一导轨和第二导轨，所述第一导轨和第二导轨平行设置，所述第一导轨位于第二导轨上方，所述第一导轨内滑动连接有用于固定被焊接钢板的第二固定装置，所述第二导轨内滑动连接有用于防止焊接接口变形的反变形装置，所述安装杆的一端设有向上延伸的延长块，所述延长块的顶部设有用于固定焊接钢板的第一固定装置；本发明结构简单合理，可以有效的对钢板焊接进行反变形处理，并且方便工人焊接，并且可以针对于同一块钢板厚薄不均导致的变形进行矫正。
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公开(公告)号：CN113358072B
公开(公告)日：2024-02-06
申请号：CN202110620940.0
申请日：2021-06-03
Applicant: 河南科技大学
IPC: G01B17/02
Abstract: 一种板材层数的超声波测量设备，包括信号处理单元、超声波发射头和超声波接收头，信号处理单元包括DSP(数字信号处理器)，DSP电性连接有超声波发射电路、RAM(内存)和缓存，超声波发射电路和超声波发射头电性连接，RAM电性连接有MCU，MCU电性连接有显示器和输入按键，缓存通过超声波接收电路与超声波接收头电性连接。本发明提供一种板材层数的超声波测量设备及其测量方法，超声波的相关设备成本较低，而且超声波对人体没有危害，利用超声波对板材层数进行测量能避免人工的漏检误检等情况的发生，保证结果的准确性。
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公开(公告)号：CN117314971A
公开(公告)日：2023-12-29
申请号：CN202311449278.2
申请日：2023-11-02
Applicant: 河南科技大学
IPC: G06T7/246 , G06V10/40 , G06V10/74 , G06V10/774 , G06V10/764
Abstract: 本发明涉及一种基于状况反馈和质量评估的视频目标跟踪方法，提出了动态模板更新策略，当视频序列中待跟踪目标出现遮挡、形变和光照变化等复杂情况，通过计算更新质量得分和跟踪质量得分，前者会根据得分来判断当前跟踪帧的结果是否可以作为模板被存入模板库中，后者是对前一帧跟踪状况优劣的评估；质量转化模块将根据前一帧跟踪状况的评估值来确定适合下一帧跟踪状况所需要的模板数量；模板提取机制依据所确定的模板数量通过特定的提取机制从模板库中选取高质量、多样性的模板来有效地适应下一帧跟踪状况和目标外观的变化，使本发明的方法在获得稳定的跟踪性能的条件下取得了更快的运行速度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117011765A
公开(公告)日：2023-11-07
申请号：CN202310923926.7
申请日：2023-07-26
Applicant: 河南科技大学
IPC: G06V20/40 , G06V10/80 , G06V10/774 , G06V10/40 , G06V10/766
Abstract: 本发明涉及一种使用多模板更新机制的遮挡感知视频目标跟踪方法，使用联合跟踪与检测的目标跟踪策略，当判断出目标已经消失后，选择改用目标检测器进行全图检测，目标重新出现时，检测器给出所有同类对象，通过比较与模板的相似度找到待跟踪目标，并重新启用跟踪器；同时，使用模板更新机制，通过判断跟踪过程中目标的状态，选择合适的跟踪结果作为新的模板，加入模板库；所述方法可以让跟踪算法学习目标的特征变化，并且避免目标消失导致的跟踪失败的问题，提高跟踪精度与成功率。
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公开(公告)号：CN116678415A
公开(公告)日：2023-09-01
申请号：CN202310615840.8
申请日：2023-05-29
Applicant: 河南科技大学
IPC: G01C21/20 , G01S13/66 , G06F18/214 , G06F17/18
Abstract: 本发明涉及一种基于改进期望模式增广的星凸型机动扩展目标跟踪方法，在变结构多模型算法框架下对目标运动状态进行建模，在现有模型集设计方法中的EMA算法的基础上进行改进，首先，利用OTSU算法得到一个自适应的阈值从而对其基本模型集合进行合理划分；其次，保留可能的模型子集，重新激活与预测概率最大的模型相毗邻的模型，剔除掉不可能的模型，同时得到扩展的期望模式；本发明所提出方法可以实现匀加速场景下目标运动状态和扩展形态的联合估计，即便在强机动场景下，仍能获得较高的跟踪性能。
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公开(公告)号：CN116498669A
公开(公告)日：2023-07-28
申请号：CN202310384717.X
申请日：2023-04-12
Applicant: 河南科技大学
IPC: F16D27/04 , F16D27/14 , F16D65/14 , H01F5/00 , F16D121/22
Abstract: 本发明涉及电磁离合器技术领域，且公开了一种混合动力汽车的电磁离合器结构，包括中轴，所述中轴外壁套接有外壳，所述外壳的一端连接有底壳，所述底壳套接在中轴的外壁，所述外壳的内壁设有电磁组件，所述电磁组件包括有铁环，所述铁环的外侧顶端以及底端均开设有联通槽，所述铁环顶端以及底端均连接有对应的半匝线圈，所述半匝线圈靠近铁环的两端均设有卡入线圈，所述卡入线圈靠近铁环中部一侧的外壁均固定套接有卡环，本发明通过设有半匝线圈，有利于在进行使用时当出现了损坏时，不必像传统的电机线圈进行大规模的替换，而只是进行小规模的更换即可更换，减少了金属资源消耗，同时减少了维护成本。
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公开(公告)号：CN116380073A
公开(公告)日：2023-07-04
申请号：CN202310289033.1
申请日：2023-03-23
Applicant: 河南科技大学
Abstract: 本发明涉及智能网联汽车定位技术领域，且公开了一种智能车GPS信号丢失情况下的多IMU定位方法，首先通过卫星的伪距信息和星历信息针对GPS采用伪距法定位并用扩展卡尔曼滤波对其进行预测输出一个位置信息(xG,yG,zG)。该智能车GPS信号丢失情况下的多IMU定位方法，利用多IMU将GPS和IMU分别进行先一步滤波已达到更精确的位置信息，利用虚拟IMU的特性，减小了在实际车辆运行中的运算损耗，降低了计算资源的消耗，采用的最大相关熵卡尔曼滤波将GPS和虚拟IMU的位置信息融合，以达到适应更多噪声环境下GPS信号丢失情况下的车辆定位，本发明解决了在多噪声环境中，GPS信号丢失情况下，利用多个IMU达到安全的可靠的定位精度，使车辆安全的行驶出无GPS信号地带。
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公开(公告)号：CN109916407B
公开(公告)日：2023-03-31
申请号：CN201910108561.6
申请日：2019-02-03
Applicant: 河南科技大学
Abstract: 基于自适应卡尔曼滤波器的室内移动机器人组合定位方法，包括：S1、构建室内机器人的惯导运动学模型和超宽带量测模型，并且初始化自适应卡尔曼滤波器；S2、基于惯导运动学模型和超宽带量测模型生成组合量测方程，并且利用组合量测方程对室内机器人的状态进行量测，得到量测值；S3、对量测值中的野值进行处理，得到修正值；S4、使用自适应估计算法估计修正值的噪声协方差；S5、将噪协方差代入到自适应卡尔曼滤波器中对量测值进行更新，得到优化值。本发明提供一种基于自适应卡尔曼滤波器的室内移动机器人组合定位方法，具有高定位精度和高鲁棒性。
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