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公开(公告)号：CN114964238B
公开(公告)日：2024-06-04
申请号：CN202210607299.1
申请日：2022-05-31
Applicant: 济南大学 , 山东哈工卓越智能有限公司
Abstract: 本发明提供了一种飞行器定位方法及系统，包括：获取当前时刻飞行器的INS位置信息和观测向量；根据观测向量，对INS位置信息进行滤波处理，得到当前时刻飞行器的状态向量；其中，在UWB正常工作时，观测向量基于INS位置信息与UWB位置信息计算得到；在UWB中断时，观测向量根据映射函数关系和前一时刻的状态向量预测得到。实现了在UWB信号缺失时对信号进行预测，使滤波器正常工作，提高了飞行器定位稳定性。
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公开(公告)号：CN114895690B
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202210740192.4
申请日：2022-06-28
Applicant: 济南大学 , 山东规格智能科技有限公司
Abstract: 本发明属于机器人路径规划领域，提供了基于动态加权及热力图算法的机器人路径规划方法及系统，该方法基于构建的小型仓库栅格模型和热力图算法，计算货架组的热力值，将待运输的订单任务与其目标点所在的货架组一一对应，根据货架组的热力值进行任务的优先级排序并将其分配给对应的机器人；基于A*算法代价估算函数，对有订单运输任务的机器人进行路径寻优，得到从起始点到目标点的代价最小的最优路径；将该最优路径和预约表进行对比，查询是否存在路径冲突，若存在冲突则利用动态加权表，确定冲突点的通过顺序，若不存在冲突，直接按照最优路径执行当前订单运输任务。达到同时避免顶点冲突、边缘冲突的目的。
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公开(公告)号：CN113610857B
公开(公告)日：2024-02-06
申请号：CN202110974079.8
申请日：2021-08-24
Applicant: 济南大学
Abstract: 本公开提供了一种基于残差网络的苹果分级方法及系统，包括：获取苹果的外观图像；根据获取的外观图像以及预设的苹果分级网络模型，得到苹果的分级结果；其中，苹果分级网络模型通过训练改进后的残差网络得到；具体的，通过加入卷积注意力模块和带泄露线性整流函数实现残差网络的改进；本公开通过改进的残差网络实现了基于外观的苹果分级；使用大津法在HSI色彩通道上对苹果图像进行分割，通过加入卷积注意力模块和LeakyReLU激活函数(带泄露线性整流函数)，对残差网络进行改进，将其应用于苹果分级，并与其它卷积神经网络的分级结果进行对比，证明了改进的残差网络能够更好的实现苹果分级。(56)对比文件L. Zhao et al..Apple Grading ModelBased on Improved ResNet-50 Network.4thEAI International Conference, ICMTEL 2022.2022,749-768.
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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：CN114998932A
公开(公告)日：2022-09-02
申请号：CN202210654007.X
申请日：2022-06-10
Applicant: 哈工大机器人集团股份有限公司 , 济南大学
Abstract: 本发明属于计算机视觉技术领域，提供了一种基于YOLOv4的行人检测方法及系统，包括：获取待检测的图像信息；依据图像信息，以及预设的行人检测网络模型，得到检测结果；YOLOv4网络模型中，在边界框损失函数中添加一个指数函数作为修正系数，所述指数函数的自变量为预测框与真实框之间宽高比的绝对值之差乘上预设调节参数的积；本发明在YOLOv4网络模型中的边界框损失函数中添加一个指数函数作为修正系数，所述指数函数的自变量为预测框与真实框之间宽高比的绝对值之差乘上预设调节参数的积，通过对预设调节参数的选取来确定修正系数，从而达到提升模型收敛速度的目的。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114895690A
公开(公告)日：2022-08-12
申请号：CN202210740192.4
申请日：2022-06-28
Applicant: 济南大学 , 山东规格智能科技有限公司
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明属于机器人路径规划领域，提供了基于动态加权及热力图算法的机器人路径规划方法及系统，该方法基于构建的小型仓库栅格模型和热力图算法，计算货架组的热力值，将待运输的订单任务与其目标点所在的货架组一一对应，根据货架组的热力值进行任务的优先级排序并将其分配给对应的机器人；基于A*算法代价估算函数，对有订单运输任务的机器人进行路径寻优，得到从起始点到目标点的代价最小的最优路径；将该最优路径和预约表进行对比，查询是否存在路径冲突，若存在冲突则利用动态加权表，确定冲突点的通过顺序，若不存在冲突，直接按照最优路径执行当前订单运输任务。达到同时避免顶点冲突、边缘冲突的目的。
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公开(公告)号：CN109558843B
公开(公告)日：2020-11-06
申请号：CN201811456920.9
申请日：2018-11-30
Applicant: 济南大学
IPC: G06K9/00 , G01N21/359 , G01N21/3563
Abstract: 本公开提供了一种基于小波包分析的近红外光谱信号处理方法及系统，先采集样品光谱，然后运用小波包阈值去噪法对原始光谱矩阵处理，运用马氏距离计算离群样本并剔除，运用小波包分解对每个频段的光谱信息进行离散度分析找出无关变量并剔除，最后通过偏最小二乘法计算光谱的主成分，对光谱进行小波包分解计算底层结点小波包系数的重构系数方差，主成分与方差组合作为光谱特征，运用特征进行建模。本公开减少了冗余变量，提高了建模速度与精度。
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公开(公告)号：CN110879069A
公开(公告)日：2020-03-13
申请号：CN201911267283.5
申请日：2019-12-11
Applicant: 济南大学
IPC: G01C21/20
Abstract: 本发明公开了一种面向UWB SLAM的Kalman/R-T-S混合定位方法及系统，包括：将x和y方向的位置、速度、航向角和UWB参考节点的位置作为扩展卡尔曼滤波器的状态向量；将UWB测量的机器人与UWB参考节点之间的距离作为扩展卡尔曼滤波器的观测向量进行数据融合,得到预估的UWB参考节点的位置；利用R-T-S平滑算法对扩展卡尔曼滤波器预估的UWB参考节点的位置进行平滑，对各个时刻平滑过的UWB参考节点位置取平均值，最终得到移动机器人和UWB参考节点的最优预估。本发明利用R-T-S平滑算法对扩展卡尔曼滤波器预估的UWB参考节点的位置进行平滑，不再像传统UWB定位算法需要依赖UWB参考节点的位置信息；R-T-S平滑算法的引入增加了参考节点位置信息的预估精度。
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公开(公告)号：CN109540836A
公开(公告)日：2019-03-29
申请号：CN201811459279.4
申请日：2018-11-30
Applicant: 济南大学
IPC: G01N21/359 , G06N3/08
Abstract: 本公开提供了一种基于BP人工神经网络的近红外光谱糖度检测方法及系统，选取一定的同种类的水果，组成样本集，选取建模样本，将样本集随机分为校正集和预测集；采集所有校正集和预测集样本的原始近红外光谱，对光谱进行等区间划分，对各区间吸光度分别求和；利用化学分析法测定样本中糖度的含量；建立近红外光谱定量分析模型，使用BP神经网络构建校正集样本糖度含量与近红外特征光谱之间的定量校正模型；近红外定量分析模型测定预测集样本的糖度含量，将预测集样品的近红外光谱信息数据输入所述校正模型，得到预测集样本的糖度含量。
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公开(公告)号：CN118640898A
公开(公告)日：2024-09-13
申请号：CN202410739354.1
申请日：2024-06-07
Applicant: 济南大学
Abstract: 本发明公开了一种考虑有色噪声的室内目标组合定位方法及系统，所述方法包括：基于状态向量，构建卡尔曼滤波算法的原始状态方程；基于惯性导航系统INS测量的当前时刻目标节点与参考节点之间的距离，以及超宽带UWB测量得到的当前时刻目标节点与超宽带UWB参考节点之间的距离，构建卡尔曼滤波算法的原始观测方程；基于卡尔曼滤波算法的原始观测方程，构建新的观测方程；基于新的观测方程和原始状态方程，构建新的状态方程；基于新的观测方程和新的状态方程，采用卡尔曼滤波算法进行数据融合，预估出惯性导航系统INS测量的目标节点位置的误差；基于所述误差和惯性导航系统INS测量的目标节点位置，确定目标节点的最终位置。
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