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公开(公告)号：CN117726502A
公开(公告)日：2024-03-19
申请号：CN202311762645.4
申请日：2023-12-20
Applicant: 贵州大学
IPC: G06T3/04 , G06N3/0464
Abstract: 本发明的一种图像神经风格迁移方法，该方法包括以下步骤:步骤1、图像数据输入：输入要优化的目标图像、内容图像、风格图像、内容掩码图像、风格掩码图像，并将所有图像进行张量形状的统一；步骤2、模型构建：通过卷积神经网络VGG19网络进行特征提取模型构建，然后使用所述的特征提取模型进行特征图的提取，并根据获取的特征图进行内容损失、风格损失、拉普拉斯损失的计算；步骤3，图像数据更新：将所有的损失进行合并计算，获得一个总的损失，然后通过优化器对损失进行求导与更新，从而对风格迁移图像进行像素更新，并得到最终的风格迁移图像。本发明能结合全局和局部优化方式，有效避免全局或局部单一优化方式的局限性的优点。
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公开(公告)号：CN116048071A
公开(公告)日：2023-05-02
申请号：CN202211639810.2
申请日：2022-12-20
Applicant: 贵州大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明公开了一种基于粒子群和差分进化算法的移动机器人路径规划方法，包括以下步骤：输入地图模型；初始化路径参数和粒子群参数；设计路径规划目标函数，由路径长度函数和惩罚函数组成；通过引入企业治理思想、加入自适应调整权重和加速度系数来改进传统粒子群算法，优化并更新速度V和位置X，生成更优的精英种群作为改进差分进化算法的初始种群，结合自适应参数的缩放因子F和交叉概率因子CR，进行变异操作、交叉操作、选择操作，实现粒子群的迭代优化，并更新粒子群的Adm，输出优化路径并进行平滑处理。本发明可以有效的提高移动机器人在静态复杂环境模型中的路径规划能力，提高规划效率，生成路径长度最短且平滑的抵达目标点的无碰撞路径。
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公开(公告)号：CN114397896A
公开(公告)日：2022-04-26
申请号：CN202210058540.X
申请日：2022-01-10
Applicant: 贵州大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明公开了一种改进粒子群算法的动态路径规划方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤一、采用改进粒子群算法生成全局路径，将全局路径划分为由{S1G1,S2G2,…SnGn}组成的n段局部路径；步骤二、对局部路径S1G1利用动态窗口法DWA进行路径规划，包括搭建机器人运动学模型、搭建机器人速度模型、构建动态窗口法DWA的目标函数，根据目标函数选择最优的轨迹，记录机器人到达位置G1的航向角步骤三、对局部路径S2G2利用动态窗口法DWA进行局部路径规划，并继承上一次运动规划的航向角；步骤四、重复利用动态窗口法DWA对路径S3G3,…SnGn依次进行局部路径规划；步骤五、输出完整的最终路径。本发明具有能缩短规划路径长度，提高规划路径平滑性、实时性等的特点。
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公开(公告)号：CN107330480B
公开(公告)日：2020-10-13
申请号：CN201710532593.X
申请日：2017-07-03
Applicant: 贵州大学
Abstract: 本发明公开了一种手写字符计算机识别方法，其特征在于：基于二次卷积神经网络结构模型，该模型有9层：包括输入层、5个由卷积层和池化层交错构成的隐含层、全连接层、输出层，其中全连接层之后具有一个Dropout层，具体步骤包括：预训练滤波器、输入用于训练的图片数据集、使用Relu激活函数，输出特征向量等。本发明具有能加快收敛速度，解决过拟合问题，减少累积误差，提高识别率的特点。
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公开(公告)号：CN109064027A
公开(公告)日：2018-12-21
申请号：CN201810876830.9
申请日：2018-08-03
Applicant: 贵州大学
CPC classification number: G06Q10/06395 , G06Q50/04
Abstract: 本发明公开了一种基于AHP和QFD的分拣设备质量评估方法，包括下述步骤：（1）分拣设备定制需求体系建立；（2）运用层次分析法(AHP)，确定各项用户需求权重；（3）确定质量特性及其目标值；（4）引入对比设备并进行专家打分评估；（5）结合上述步骤中的结果，运用质量功能展开（QFD）工具构建质量屋（HOQ）；（6）结合上述步骤的计算结果，对两对比分拣设备进行市场竞争能力评估和技术能力评估，并提出分拣设备定制质量改进方向。本发明结合AHP和QFD方法，能够将用户需求转化为设计需求，提高个性化定制的用户满意度，且具有较强可操作性和通用性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118778650A
公开(公告)日：2024-10-15
申请号：CN202410829699.6
申请日：2024-06-25
Applicant: 贵州大学
Abstract: 本发明的一种改进A星算法的移动机器人运动规划方法，其步骤包括：初始化环境地图；基于改进A星算法的路径搜索，进行全局路径规划，获取全局路径；采用跳点优化策略，进行全局路径节点优化筛选；优化后全局路径进行平滑处理，采用三次B样条曲线；局部路径轨迹优化，采用动态窗口算法，根据评价函数，选择出路径轨迹的评价函数最小为最优轨迹，控制机器人沿最优轨迹运动。本发明结合全局和局部路径规划，具有使路径计算时间缩短，路径长度减少且更加平滑，在遇到移动障碍物时也能及时进行实时避障的特点。
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公开(公告)号：CN114120019B
公开(公告)日：2024-02-20
申请号：CN202111313914.X
申请日：2021-11-08
Applicant: 贵州大学
IPC: G06V10/762 , G06V10/44 , G06V10/82 , G06N3/048 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种轻量化的目标检测方法，包括:步骤一：对样本图像进行数据增强处理；获取网络模型的先验边界框尺寸；步骤二：构建目标检测网络模型：该目标检测网络模型以YOLOv4为基础，引入MobileNetv3网络重构特征提取网络，在PANet中以深度可分离卷积代替标准卷积，减少模型参数量和运算量；在同样大小通道数的特征层进行卷积操作后，融入改进的CBAM注意力机制，进一步提升网络检测性能；步骤三：训练目标检测网络模型；步骤四：使用目标检测网络模型进行检测，得到检测结果。本发明具有能够提高目标检测的效率，减少网络预测时间的特点。
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公开(公告)号：CN116572244A
公开(公告)日：2023-08-11
申请号：CN202310624453.0
申请日：2023-05-30
Applicant: 贵州大学
IPC: B25J9/16
Abstract: 本发明的一种基于RRT*FN算法的机械臂避障路径规划方法，包括以下步骤:建立机械臂运动学模型；碰撞检测；初始化工作空间；利用改进的适用多场景的RRT*FN算法为机械臂规划全局路径，其中随机采样点srand生成：根据最近随机树节点snearest的属性，分别采用二分法贪婪扩展方法、安全扩展策略和基于局部环境采样边界扩展策略生成新节点，然后将所述新节点再次朝目标点方向进一步扩展称之为二次扩展，针对该扩展新节点采用扩展可行性筛查决定新节点的添加与舍弃，同时利用椭球限制搜索树总节点数量。采用基于三角不等式的方法对当前路径进行判断优化。本发明具有满足实时最优路径条件的同时，能够适应多种场景的特点。
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公开(公告)号：CN114397896B
公开(公告)日：2023-07-14
申请号：CN202210058540.X
申请日：2022-01-10
Applicant: 贵州大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明公开了一种改进粒子群算法的动态路径规划方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤一、采用改进粒子群算法生成全局路径，将全局路径划分为由{S1G1,S2G2,…SnGn}组成的n段局部路径；步骤二、对局部路径S1G1利用动态窗口法DWA进行路径规划，包括搭建机器人运动学模型、搭建机器人速度模型、构建动态窗口法DWA的目标函数，根据目标函数选择最优的轨迹，记录机器人到达位置G1的航向角步骤三、对局部路径S2G2利用动态窗口法DWA进行局部路径规划，并继承上一次运动规划的航向角；步骤四、重复利用动态窗口法DWA对路径S3G3,…SnGn依次进行局部路径规划；步骤五、输出完整的最终路径。本发明具有能缩短规划路径长度，提高规划路径平滑性、实时性等的特点。
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公开(公告)号：CN113084811A
公开(公告)日：2021-07-09
申请号：CN202110389354.X
申请日：2021-04-12
Applicant: 贵州大学
IPC: B25J9/16
Abstract: 本发明公开了一种机械臂路径规划方法，其特征在于：首先，引入目标搜索，对传统RRT算法进行改进，并使用改进后的RRT算法进行全局路径规划；其次，分别以斥力势场范围为阈值和机械臂末端执行器至末位置点影响修正引力函数和斥力函数，改进人工势场法，使用改进的人工势场法对局部路径进行优化；然后，使用三次B样条曲线对路径进行平滑处理并得到最终路径。本发明利用RRT算法的概率完备性规划全局路径，利用了人工势场法的有向性对RRT算法进行了补充，同时，RRT算法也为改进算法的避障能力提供了有效保证。总之，本发明在机械臂路径规划中能有效地获得最优路径规划，且规划效率高。
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