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公开(公告)号：CN114772257B
公开(公告)日：2022-09-23
申请号：CN202210684050.0
申请日：2022-06-17
申请人： 湖南超能机器人技术有限公司
IPC分类号： B65G47/88
摘要： 本发明涉及一种电动阻挡器，包括：底部支承（1），转动座（2），阻挡件（3）和升降控制单元（4）；所述转动座（2）和所述升降控制单元（4）依次排列设置在所述底部支承（1）上；所述阻挡件（3）支承在所述转动座（2）和所述升降控制单元（4）上，其中，所述阻挡件（3）一端为与所述转动座（2）转动连接的转动连接端，另一端为与所述升降控制单元（4）活动连接的升降端；所述升降端在所述升降控制单元（4）的驱动作用下，以所述转动连接端为支点上下活动。
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公开(公告)号：CN113487610B
公开(公告)日：2021-11-12
申请号：CN202111042470.0
申请日：2021-09-07
申请人： 湖南超能机器人技术有限公司
摘要： 本申请涉及一种疱疹图像识别方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括：获取原始疱疹图像，对其进行模糊过滤、去噪声、预处理，得到训练样本；构建深度差分卷积神经网络，该网络是在YOLOV4网络的基础上将主干网络中卷积替换为差分卷积得到的；利用训练样本对该网络进行训练得到疱疹识别模型；采用该模型进行疱疹图像识别得到疱疹图像识别结果。疱疹真实图像不容易获得，样本量少，差分卷积网络能学习到有限图像中更多的细节信息，减少样本需求量；本方法只用单级网络就可一次性检测出多个物体类别，在提高检测召回率和准确率的基础上减少计算资源损耗。
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公开(公告)号：CN113487610A
公开(公告)日：2021-10-08
申请号：CN202111042470.0
申请日：2021-09-07
申请人： 湖南超能机器人技术有限公司
摘要： 本申请涉及一种疱疹图像识别方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括：获取原始疱疹图像，对其进行模糊过滤、去噪声、预处理，得到训练样本；构建深度差分卷积神经网络，该网络是在YOLOV4网络的基础上将主干网络中卷积替换为差分卷积得到的；利用训练样本对该网络进行训练得到疱疹识别模型；采用该模型进行疱疹图像识别得到疱疹图像识别结果。疱疹真实图像不容易获得，样本量少，差分卷积网络能学习到有限图像中更多的细节信息，减少样本需求量；本方法只用单级网络就可一次性检测出多个物体类别，在提高检测召回率和准确率的基础上减少计算资源损耗。
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公开(公告)号：CN114772257A
公开(公告)日：2022-07-22
申请号：CN202210684050.0
申请日：2022-06-17
申请人： 湖南超能机器人技术有限公司
IPC分类号： B65G47/88
摘要： 本发明涉及一种电动阻挡器，包括：底部支承（1），转动座（2），阻挡件（3）和升降控制单元（4）；所述转动座（2）和所述升降控制单元（4）依次排列设置在所述底部支承（1）上；所述阻挡件（3）支承在所述转动座（2）和所述升降控制单元（4）上，其中，所述阻挡件（3）一端为与所述转动座（2）转动连接的转动连接端，另一端为与所述升降控制单元（4）活动连接的升降端；所述升降端在所述升降控制单元（4）的驱动作用下，以所述转动连接端为支点上下活动。
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公开(公告)号：CN115251978B
公开(公告)日：2023-01-31
申请号：CN202211188116.3
申请日：2022-09-28
申请人： 湖南超能机器人技术有限公司
IPC分类号： A61B7/04 , A61B5/00 , A61B7/00 , G06F18/2433 , G06F18/241 , G06F18/2415 , G06N3/0464 , G06N3/047 , G06N3/08 , G10L25/66 , G10L25/30
摘要： 本申请涉及模式识别技术领域的一种基于小波谱图的异常心音识别方法、装置和服务架构。该方法包括：对获取的心音数据的音频文件进行滤波、重采样、数据帧提取、标准化处理后，采用基于Hilbert变换的心音包络检查方法，并根据预设阈值和得到的心音信号的包络，确定有效心音数据和无效心音数据；对有效心音数据进行复Morlet小波变换，并对每帧心音数据的复Morlet小波进行处理，得到心音数据对应的小波谱图，以心音小波谱图作为深度学习模型的输入数据，充分展现了心音的深层时频信息，同时异常心音识别模型，可以取得最佳的组合效果，利用云端的强大算力，快速准确地完成异常心音识别任务，助力儿童先心病的早期筛查。
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公开(公告)号：CN115131407B
公开(公告)日：2022-11-22
申请号：CN202211060146.6
申请日：2022-09-01
申请人： 湖南超能机器人技术有限公司
IPC分类号： G06T7/246 , G06T7/73 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/82 , G01S17/66 , G01S17/86 , G05D1/02
摘要： 本申请涉及目标跟踪技术领域的一种面向数字仿真环境的机器人目标跟踪方法、装置和设备。所述方法在数字仿真环境中采用神经网络通过在每帧图像生成的目标映射执行检测，并提供特征比对功能，结合先前帧的目标检测结果来估计当前帧的目标运动情况，对丢失的目标具备记忆找回能力，该方法简单、便捷、在线，同时能达到实时性。本方法在数字仿真环境中模拟机器人对其各自视野内的物体的识别，进而判断出背景、敌我，并实施对指定目标的追踪。场地、硬件、软件、通讯、算法研发和最终功能的实现验证都可以在数字仿真环境中实现，节省了很多开发团队很多冗余操作，可以有效快速的实现算法验证，提升项目的进度。
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公开(公告)号：CN115251978A
公开(公告)日：2022-11-01
申请号：CN202211188116.3
申请日：2022-09-28
申请人： 湖南超能机器人技术有限公司
摘要： 本申请涉及模式识别技术领域的一种基于小波谱图的异常心音识别方法、装置和服务架构。该方法包括：对获取的心音数据的音频文件进行滤波、重采样、数据帧提取、标准化处理后，采用基于Hilbert变换的心音包络检查方法，并根据预设阈值和得到的心音信号的包络，确定有效心音数据和无效心音数据；对有效心音数据进行复Morlet小波变换，并对每帧心音数据的复Morlet小波进行处理，得到心音数据对应的小波谱图，以心音小波谱图作为深度学习模型的输入数据，充分展现了心音的深层时频信息，同时异常心音识别模型，可以取得最佳的组合效果，利用云端的强大算力，快速准确地完成异常心音识别任务，助力儿童先心病的早期筛查。
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公开(公告)号：CN116912482A
公开(公告)日：2023-10-20
申请号：CN202310860724.2
申请日：2023-07-13
申请人： 湖南超能机器人技术有限公司 , 中国人民解放军海军工程大学
摘要： 本申请属于目标检测技术领域，涉及基于端到端模型的旋转目标检测方法、装置、设备和介质，方法包括：获取视频数据，并进行预处理，形成训练数据集和测试数据集；对训练数据集的每个初始图像，在旋转目标的边缘设置一组标记点，标记点间隔分布且将旋转目标包围，计算标记点的最小外接矩形，得到标记图像；对标记图像分块并编码，输入学习网络和解码层，得到分块图像；设置分块图像中旋转目标的类别以及遮挡度，并根据旋转目标的位置、角度以及偏移量，构建初始模型；对初始模型进行训练，得到检测模型；根据检测模型进行测试，得到旋转目标检测结果。本申请能够提高旋转目标检测的检测精度。
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公开(公告)号：CN116631062A
公开(公告)日：2023-08-22
申请号：CN202310647680.5
申请日：2023-06-02
申请人： 湖南超能机器人技术有限公司
摘要： 本发明涉及一种用于人体行为跟踪的模型训练方法及人体行为跟踪方法，其中，模型训练方法基于具有空间记忆模块的Transformer模型实现，模型训练方法包括：S1.获取视频数据，并对获取的所述视频数据进行预处理；S2.将预处理后的所述视频数据分割为多个视频段数据，并分别进行标注构建样本集；S3.基于所述样本集对所述Transformer模型进行训练。本发明有效降低了训练成本和提高了应用场景的迁移部署能力，具有了实时性和高适应性的特点。
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公开(公告)号：CN115131407A
公开(公告)日：2022-09-30
申请号：CN202211060146.6
申请日：2022-09-01
申请人： 湖南超能机器人技术有限公司
IPC分类号： G06T7/246 , G06T7/73 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/82 , G01S17/66 , G01S17/86 , G05D1/02
摘要： 本申请涉及目标跟踪技术领域的一种面向数字仿真环境的机器人目标跟踪方法、装置和设备。所述方法在数字仿真环境中采用神经网络通过在每帧图像生成的目标映射执行检测，并提供特征比对功能，结合先前帧的目标检测结果来估计当前帧的目标运动情况，对丢失的目标具备记忆找回能力，该方法简单、便捷、在线，同时能达到实时性。本方法在数字仿真环境中模拟机器人对其各自视野内的物体的识别，进而判断出背景、敌我，并实施对指定目标的追踪。场地、硬件、软件、通讯、算法研发和最终功能的实现验证都可以在数字仿真环境中实现，节省了很多开发团队很多冗余操作，可以有效快速的实现算法验证，提升项目的进度。
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