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公开(公告)号：CN116243160A
公开(公告)日：2023-06-09
申请号：CN202211482306.6
申请日：2022-11-24
Applicant: 济南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于自适应观测增强的多传感器状态预估方法及系统，包括：将t时刻采集到的发电机直轴、交轴的定子电流和发电机电角速度作为Kalman滤波器的状态向量；将测量得到的直轴、交轴的定子电流作为Kalman滤波器的观测向量；若当前时刻为Kalman滤波的正常采样时刻，Kalman滤波正常进行一步预估和量测更新；若当前时刻不是Kalman滤波的正常采样时刻，则Kalman只进行一步预估，并确定一步预估的次数；最终得到当前时刻的发电机直轴、交轴的定子电流预估值，进而得到发电机直轴、交轴的定子电压预估值。本发明在Kalman滤波器两次采样之间增加了一步预估的次数，减少了多传感器数据融合中采样频率快的传感器数据丢失对发电机电压预估精度的影响。
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公开(公告)号：CN113362597A
公开(公告)日：2021-09-07
申请号：CN202110619764.9
申请日：2021-06-03
Applicant: 济南大学
IPC: G08G1/01
Abstract: 本发明公开了一种基于非参数建模的交通序列数据异常检测方法及系统，包括：获取设定路段的交通流量数据以及工作日时间表数据；将相同工作日的交通流量数据放在一起，形成以不同工作日进行分类的多个子序列数据；对每个子序列数据进行建模，通过线性拟合的方法将每个子序列模型与每一天的交通流量数据进行拟合；同时消除子序列模型与真实数据之间的异方差；得到标准化残差曲线；基于所述标准化残差曲线，利用EXPOSE异常检测方法得到每一个时刻的交通序列数据异常分数，进而对交通序列异常数据进行判断。本发明不仅能快速对大量的序列数据进行处理，且对交通数据的异常检测有较高的准确度。
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公开(公告)号：CN113218388B
公开(公告)日：2022-07-05
申请号：CN202110228825.9
申请日：2021-03-02
Applicant: 济南大学
Abstract: 本发明公开了一种考虑可变有色测量噪声的移动机器人定位方法及系统，包括：以移动机器人k时刻在东向和北向的位置和速度作为状态量，将UWB测量得到的移动机器人与UWB参考节点之间的距离作为系统观测量，构建滤波模型；在扩展有限脉冲响应滤波器的基础上，根据在离线阶段选择的不同局部滤波窗口，构建m个不同的考虑有色测量噪声的子滤波器；通过IMM方式对构建的子滤波器的输出进行融合，得到当前时刻的移动机器人最优的位置预估，实现移动机器人的定位。本发明构建不同的有色测量噪声下的子EFIR滤波器，通过交互多模型算法，将各子滤波器的输出进行融合，最终得到最优的UWB测量的移动机器人最优位置预估。
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公开(公告)号：CN116386129A
公开(公告)日：2023-07-04
申请号：CN202310072228.0
申请日：2023-01-28
Applicant: 济南大学
IPC: G06V40/20 , G09B21/00 , G06V20/40 , G06V20/70 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06N3/08 , G06V10/778
Abstract: 本发明公开了一种基于轻量化GLnet网络的手语识别方法及系统，该方法包括：将N×M个标注手语词汇的手语视频作为训练样本集；对训练样本集中的手语视频进行预处理，获取每一手语视频对应的L帧手语连续帧图像；构建基于轻量化GLnet网络的手语识别模型，该GLnet网络为引入改进的Ghost模块的CNN‑LSTM网络；利用训练样本集训练手语识别模型；将待识别的手语视频进行预处理后输入至训练完成的手语识别模型中，输出识别结果。本发明在CNN‑LSTM网络的基础上引入改进的Ghost模块，构建轻量化GLnet网络，大幅降低网络模型的体积和计算量，实现高识别率的手语识别。
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公开(公告)号：CN112539746B
公开(公告)日：2023-05-26
申请号：CN202011132559.1
申请日：2020-10-21
Applicant: 济南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多频卡尔曼滤波的机器人视觉/INS组合定位方法及系统，包括：分别通过视觉单元和惯性导航系统获取机器人在东方向和北方向上的位置差，速度差值以及机器人在东方向和北方向速度和位置数据；构建第一观测方程和第二观测方程；通过第二观测方程估计出机器人在东方向和北方向上位置的最优误差值；利用所述最优位置误差值校正惯性导航系统输出的机器人位置，最终得到机器人位置的最优滤波值，实现对机器人的定位。本发明将视觉与惯性导航系统进行组合导航定位，相对于单一的视觉导航系统和单一的惯性导航功能系统，组合导航的定位精度得到提高。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112539746A
公开(公告)日：2021-03-23
申请号：CN202011132559.1
申请日：2020-10-21
Applicant: 济南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多频卡尔曼滤波的机器人视觉/INS组合定位方法及系统，包括：分别通过视觉单元和惯性导航系统获取机器人在东方向和北方向上的位置差，速度差值以及机器人在东方向和北方向速度和位置数据；构建第一观测方程和第二观测方程；通过第二观测方程估计出机器人在东方向和北方向上位置的最优误差值；利用所述最优位置误差值校正惯性导航系统输出的机器人位置，最终得到机器人位置的最优滤波值，实现对机器人的定位。本发明将视觉与惯性导航系统进行组合导航定位，相对于单一的视觉导航系统和单一的惯性导航功能系统，组合导航的定位精度得到提高。
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公开(公告)号：CN113362597B
公开(公告)日：2022-11-29
申请号：CN202110619764.9
申请日：2021-06-03
Applicant: 济南大学
IPC: G08G1/01
Abstract: 本发明公开了一种基于非参数建模的交通序列数据异常检测方法及系统，包括：获取设定路段的交通流量数据以及工作日时间表数据；将相同工作日的交通流量数据放在一起，形成以不同工作日进行分类的多个子序列数据；对每个子序列数据进行建模，通过线性拟合的方法将每个子序列模型与每一天的交通流量数据进行拟合；同时消除子序列模型与真实数据之间的异方差；得到标准化残差曲线；基于所述标准化残差曲线，利用EXPOSE异常检测方法得到每一个时刻的交通序列数据异常分数，进而对交通序列异常数据进行判断。本发明不仅能快速对大量的序列数据进行处理，且对交通数据的异常检测有较高的准确度。
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公开(公告)号：CN113970331A
公开(公告)日：2022-01-25
申请号：CN202111038887.X
申请日：2021-09-06
Applicant: 济南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于重构观测量的四旋翼定位方法及系统，包括：以东向和北向的位置以及东向和北向的速度作为状态向量；利用超宽带测量的四旋翼与UWB参考节点之间的距离作为观测值；基于所述状态向量和观测值进行EFIR滤波，对EFIR滤波算法的输出进行平滑；利用平滑之后的状态向量对设定时段的观测向量进行重构，重构之后的观测向量作为下一时刻EFIR前向滤波所需的观测向量，对下一时刻的四旋翼的位置进行预估。本发明利用R‑T‑S平滑算法对前一段时刻的观测向量进行重构，有效的提高了观测向量的精度，进而提高了EFIR滤波算法的精度。
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公开(公告)号：CN113218388A
公开(公告)日：2021-08-06
申请号：CN202110228825.9
申请日：2021-03-02
Applicant: 济南大学
Abstract: 本发明公开了一种考虑可变有色测量噪声的移动机器人定位方法及系统，包括：以移动机器人k时刻在东向和北向的位置和速度作为状态量，将UWB测量得到的移动机器人与UWB参考节点之间的距离作为系统观测量，构建滤波模型；在扩展有限脉冲响应滤波器的基础上，根据在离线阶段选择的不同局部滤波窗口，构建m个不同的考虑有色测量噪声的子滤波器；通过IMM方式对构建的子滤波器的输出进行融合，得到当前时刻的移动机器人最优的位置预估，实现移动机器人的定位。本发明构建不同的有色测量噪声下的子EFIR滤波器，通过交互多模型算法，将各子滤波器的输出进行融合，最终得到最优的UWB测量的移动机器人最优位置预估。
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公开(公告)号：CN115615433A
公开(公告)日：2023-01-17
申请号：CN202110784429.4
申请日：2021-07-12
Applicant: 中国人民解放军海军航空大学青岛校区 , 济南大学 , 山东蓓明医疗科技有限公司
IPC: G01C21/20
Abstract: 本发明公开了一种基于扩展Kalman和R‑T‑S平滑算法的混合定位方法及系统，包括：获取每个时刻机器人位置的预估，判断机器人在X方向和Y方向的位置变化情况；对于位置变化没有超过设定阈值的方向，利用R‑T‑S平滑算法对机器人在该方向的位置进行平滑，并对平滑过的位置取平均，得到机器人在该方向的最优位置预估。本发明分别判断机器人在X方向和Y方向的位置变化情况，对位置变化小于设定阈值的方向进行平滑，能够有效的提高局部方向处于静止状态下的导航预估的精度，进而提高整个导航的精度。
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