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公开(公告)号：CN109275163B
公开(公告)日：2023-02-28
申请号：CN201811037664.X
申请日：2018-09-06
Applicant: 浙江工业大学
Abstract: 一种基于结构化排序特征的非正交多址接入联合带宽和速率分配方法，首先，基站BS通过非正较频分多址接入技术发送数据，为移动终端提供数据流量服务；接着，分析系统特性对问题进行等价转化，并将其分解为顶层问题和底层问题；根据转化得的底层问题特性设计高效的算法求解，最后将算法输出结果代回顶层问题求得最优的带宽与速率分配值。本发明在无线蜂窝网络中应用NOMA技术进行数据发送，为了实现下行链路非正交多址接入节能传输，将带宽与速率联合考虑，在满足所有MU数据流量需求的前提下联合分配带宽和速率实现最高能效的数据传输。
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公开(公告)号：CN115628798A
公开(公告)日：2023-01-20
申请号：CN202210702942.9
申请日：2022-06-21
Applicant: 浙江工业大学
Abstract: 一种车载称重传感器数据快速预处理方法，所述方法包括：S1：获取同一时刻若干车载称重传感器数据；S2：归一化处理所述称重传感器数据；S3：对归一化处理后的称重传感器数据进行限幅处理；S4：对限幅处理后的称重传感器数据进行卡尔曼滤波；S5：输出滤波后的称重传感器数据。本发明的车载称重传感器数据快速预处理方法，相较中位值平均滤波这类简单滤波方法处理效果更佳优异，同时相对于频域分析方法处理速度更快、占用计算内存更小。
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公开(公告)号：CN115457075A
公开(公告)日：2022-12-09
申请号：CN202210912958.2
申请日：2022-07-31
Applicant: 浙江工业大学
IPC: G06T7/246 , G06V10/25 , G06V10/82 , G06V40/10 , G06V10/74 , G06V10/26 , G06T7/73 , G06T7/62 , B25J9/16
Abstract: 本发明涉及一种基于SAC‑PID的移动机器人目标跟随方法，获取机器人感知数据并预处理，使用目标检测网络获取跟随对象候选区域，跟随对象目标匹配后，采集强化学习的状态信息，以已训练好的SAC强化学习模型，输出移动机器人运动控制的目标角速度和目标线速度，实现移动机器人端到端的目标跟随决策输出，利用PID控制器对移动机器人进行平滑控制。本发明的有益效果在于，建立跟踪目标的模型，有效区分背景和跟随目标，遮挡情况下跟随方法可以继续应用，实现简单，收敛速度快，目标跟随的准确性高，能够应对复杂的应用场景，具备较强的鲁棒性，实现跟踪过程的平滑控制。
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公开(公告)号：CN115308785A
公开(公告)日：2022-11-08
申请号：CN202211051673.0
申请日：2022-08-31
Applicant: 浙江工业大学
Abstract: 本发明涉及一种基于多传感器融合的无人车自主定位方法，使用GPS和IMU传感器实现在点云地图中的粗定位，根据激光点云配准的匹配度优化得到精确的初始定位，然后使用IMU和激光雷达相融合的方法实现高性能的实时定位。本发明的多传感器数据的相互融合有效提高了自主定位的精度和实时性。
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公开(公告)号：CN115239616A
公开(公告)日：2022-10-25
申请号：CN202210595189.8
申请日：2022-05-28
Applicant: 浙江工业大学
Abstract: 本发明涉及一种基于轻量级CNN的布匹褶皱图像判别方法，搭建布匹褶皱图像分类网络，用于对褶皱类型布匹图像进行分类；对于输入的待判别的布匹疵点图像，所述分类网络以深度可分离卷积进行特征提取，以标准卷积层和全局平均池化配合的方式输出布匹褶皱图像的概率。本发明通过搭建轻量级CNN分类网络用于对布匹褶皱图像进行判别，无需人工对褶皱误检图片进行筛选。所搭建的轻量化网络结构参数量低，计算量小，使得网络对褶皱布匹图像的判别具有轻便、快速的特点。除此之外，本发明采用同态滤波与直方图均衡化的方法对布匹图像进行数据增强，提升了分类网络的准确率，使得网络在快速判别的基础上保证了正确率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115147494A
公开(公告)日：2022-10-04
申请号：CN202210571804.1
申请日：2022-05-24
Applicant: 浙江工业大学
Abstract: 本发明提供了一种车辆环视系统中的相机外参标定方法，使用非对齐放置的标定板进行相机外参标定，且标定板角点的世界坐标无需人工测量，只需摆放好四个标定板，确保每路相机都可以同时看到两个标定板，最后输入相机安装位置和车辆基本参数就可自动完成相机外参标定工作。本发明大幅提高了相机外参标定的效率和环视系统的智能性，能够在非对齐放置标定板的情况下自动外参标定，无需人工测量，实施过程简单，自动化程度高，极大地提高了相机外参标定的效率。
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公开(公告)号：CN109934802B
公开(公告)日：2021-06-22
申请号：CN201910107766.2
申请日：2019-02-02
Applicant: 浙江工业大学
Abstract: 本发明涉及一种基于傅里叶变换和图像形态学的布匹疵点检测方法，包括以下步骤：（1）使用线阵相机采集布匹的原始图像；（2）对原始图像进行预处理；（3）利用LAWS纹理滤波提取图像纹理特征；（4）采用GMM分类器模型进行疵点预判别；（5）使用高斯滤波器构建带阻滤波器；（6）使用傅里叶变换与反变换生成缺陷图像；（7）采用图像形态学提取瑕疵位置和面积；（8）输出布匹检测结果。本发明能对包括断纬、断经、破洞、浮纬等十多种类型布匹瑕疵进行实时检测，检测速度快、准确率高，融合空域和频域的图像处理方法增强了检测鲁棒性。
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公开(公告)号：CN110216688B
公开(公告)日：2021-04-09
申请号：CN201910433372.6
申请日：2019-05-23
Applicant: 浙江工业大学
Abstract: 本发明涉及一种办公区送件服务机器人及其控制方法，机器人包括设有机械臂单元的移动平台，移动平台内置环境监测单元；移动平台、机械臂单元和环境监测单元连接至控制器；通过移动平台内的环境监测单元获得指令，通过控制器的控制，机器人接收指令、识别物件并移动至目的地完成送件。本发明节省大量人力，可以对办公区环境建立二维栅格地图，利用建立的地图实现自动定位与导航，对用户的语音、人脸及办公区的目标物件进行识别，使用高度可动态调整的机械臂抓取识别到的物件，完成用户所指派的运送物件的任务。本发明提高办公区建图精度，提高机器人定位精度，增加机器人运动灵活性，增加机器人抓取物体自由度，提高机器人的人机交互友好性。
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公开(公告)号：CN109862207B
公开(公告)日：2021-04-09
申请号：CN201910107774.7
申请日：2019-02-02
Applicant: 浙江工业大学
IPC: H04N5/14
Abstract: 本发明涉及一种基于压缩域的KVM视频内容变化检测方法，包括以下步骤：（1）输入一个图像组的KVM视频码流；（2）解析视频码流获得一个P帧的压缩域编码信息；（3）宏块比特数滤波；（4）利用编码信息多级判别当前帧内容是否变化；（5）根据内容变化标志保存或丢弃图像组。本发明充分利用了视频编码过程中产生的编码信息，无需重建图像，以图像组为单位能够有效地检测KVM视频内容的变化，相比完全像素域的处理方法大幅地降低了计算复杂度，同时也有效减少了KVM视频的存储数量。
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公开(公告)号：CN111797841A
公开(公告)日：2020-10-20
申请号：CN202010389359.8
申请日：2020-05-10
Applicant: 浙江工业大学
Abstract: 本发明涉及一种基于深度残差网络的视觉显著性检测方法，包括以下四部分：（1）搭建视觉显著性检测神经网络：包括以深度残差网络为基础网络结构，增加金字塔特征增强模块、基于空间金字塔池化的语义监督模块以及特征融合模块；（2）神经网络训练优化：包括多路损失函数设计和数据集增强；（3）完成对神经网络的训练；（4）使用训练好的神经网络对通用图像进行检测，输出显著性区域的图像。与现有神经网络显著性检测方法相比，本发明具有更好的显著性检测效果，对具有复杂纹理信息、各种颜色背景的图像也能检测出精确的显著性区域，检测结果更接近真实值、噪声更少、分辨率更高、边缘精细，帧率更高，能够满足实时性检测的要求。
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