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公开(公告)号：CN115033023A
公开(公告)日：2022-09-09
申请号：CN202210778708.4
申请日：2022-06-30
Applicant: 安徽工程大学
IPC: G05D1/10
Abstract: 本发明公开一种无人机精准着艇的控制方法，包括如下步骤：S1、建立无人机与无人艇间的通讯连接，实时向对方发送各自当前的位置及姿态数据，无人机基于无人艇的位置数据追踪至无人艇的正上方；S2、采用深度相机采集无人艇上的定位标识，获取定位标识在地球坐标系下的坐标，无人机在下降过程中追踪不同尺寸的定位标识；S3、在无人机的下降至距无人艇的高度低于高度阈值H1时，控制开始进入位姿同步模式，即开始控制无人机与无人艇的位姿保持同步；S4、在无人机距下降至距无人艇的高度低于高度阈值H2，控制无人艇位置保持不变，无人机加速着陆至定位标识的中心，退出位姿同步模式，完成着艇作业。提高了无人艇倾斜时无人机着陆的成功率。
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公开(公告)号：CN119515752A
公开(公告)日：2025-02-25
申请号：CN202411591856.0
申请日：2024-11-08
Applicant: 安徽工程大学
IPC: G06T5/94 , G06T5/60 , G06T5/50 , G06N3/0464 , G06N3/0475 , G06N3/094 , G06N3/088
Abstract: 本发明公开了一种工业产品图像的数据增强方法、装置、介质和设备，涉及数据增强技术领域。本发明先基于产品图像裁剪拼接得到初始增强后的图像并将其作为样本图像，然后构建改进的循环生成对抗网络，并以改进的循环生成对抗网络基于样本图像进行数据增强的生成对抗学习，使得改进的循环生成对抗网络能够消除初始增强图像中不和谐的地方，使其生成图像趋近视觉采集得到的产品图像。其中，改进加入的实例归一化模块能够更关注每个样本自身的特征分布，提高了对每个初始增强图像的特征提取的准确性；同时通过加入卷积块注意力模块提高通道和空间上特征的抓取能力，以在生成最终增强图像时很好地消除初始增强图像中不和谐的地方，提高数据增强的效果。
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公开(公告)号：CN119152492A
公开(公告)日：2024-12-17
申请号：CN202411360846.6
申请日：2024-09-27
Applicant: 安徽工程大学
IPC: G06V20/64 , G06V10/22 , G06V10/26 , G06V10/42 , G06V10/44 , G06V10/56 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及物体位姿估计技术领域，具体为基于多通道注意力机制的物体6D位姿估计方法及系统，包括：S1，语义分割及特征提取，对输入的RGB‑D图像，通过语义分割从输入的RGB图像和深度图像中裁剪出目标物体的彩色图和深度图，并利用相机内参将深度图转换为点云图。本发明中，通过引入位置和通道两个注意力模块，设计了一种多通道注意力机制DA2Net，在关联特征和全局信息重分布方面具有优势，同时增强其捕获局部和全局上下文信息的能力。在DenseFusion的基础上，在特征融合网络和迭代细化网络中添加该注意力机制，增强对局部细节的理解，并从全局信息中推断出被遮挡的部分。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117762073A
公开(公告)日：2024-03-26
申请号：CN202311791650.8
申请日：2023-12-22
Applicant: 安徽工程大学
IPC: G05B19/042
Abstract: 本发明公开了一种基于变结构自抗扰控制器的欠驱动控制系统及方法，包括欠驱动倒立摆平台、上位机、变结构自抗扰控制器、光电编码器、数字信号处理器、伺服驱动器和直流驱动电机，所述欠驱动倒立摆平台用于控制自不稳定的摆杆，所述上位机用于实时对倒立摆平台的摆杆和滑块位移数据进行记录，并实时传输倒立摆平台所需数据，所述变结构自抗扰控制器用于对欠驱动倒立摆平台的稳定性进行控制；本发明实现了在欠驱动控制系统的电机受到突发扰动时具有较强的抗干扰能力，且电机的速度能及时地恢复，结合构建的线性跟踪微分器、扩张状态观测器和扩张状态观测器能很好的削弱系统抖振，提高了系统的响应速度和抗干扰性能，适合被广泛推广和使用。
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公开(公告)号：CN117593162A
公开(公告)日：2024-02-23
申请号：CN202311375228.4
申请日：2023-10-23
Applicant: 华能巢湖发电有限责任公司 , 安徽工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习算法和边缘设备的智能安防系统，属于智能安防技术领域，包括视频采集装置、标注训练模块、模型库、边缘设备、告警模块、云服务器等。本发明通过对不同场景下的不同对象进行单独的标注训练，可实现多场景多任务的需求；通过将检测任务分配到各个边缘设备，可以大幅降低云服务器的计算压力；人机交互界面可提供可视化的操作界面，上手难度较低；相较于传统的监测方法，可适应于多场景下的不同任务，极大地降低了各项成本。
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公开(公告)号：CN117496421A
公开(公告)日：2024-02-02
申请号：CN202311219698.1
申请日：2023-09-20
Applicant: 安徽工程大学 , 华能巢湖发电有限责任公司
IPC: G06V20/52 , G06V10/25 , G06V10/44 , G06V10/46 , G06V10/80 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/048 , G08B21/24
Abstract: 本发明公开了一种基于改进型YOLOv7的安全帽佩戴情况检测方法，属于人工智能技术领域，包括以下步骤：S1：实时获取工作人员的监控图像；S2：利用改进的目标检测网络检测拍摄视频图像中是否存在未戴安全帽的工作人员，若检测结果为是，则认定工作人员佩戴安全帽，若检测结果为否，则认定工作人员未佩戴安全帽。本发明利用改进的YOLOv7网络进行检测，提升对工作人员是否佩戴安全帽的检测精度，用于改善工作人员不佩戴安全帽的现象，同时保护工作人员的生命安全。
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公开(公告)号：CN117078525A
公开(公告)日：2023-11-17
申请号：CN202310830116.7
申请日：2023-07-07
Applicant: 安徽工程大学
Abstract: 本发明揭示了一种基于虚拟场景的工件小样本图像增强方法，该方法先建立工件模型，利用随机算法设置不同的场景、不同的光照条件和不同的工件位姿，从而模拟不同条件下相机采集数据集的情况，制作虚拟图片，达到扩充数据集的目的。本发明实现了对工件小样本数据集进行有效的扩充，克服了工件在采集数据集的过程中伴随的相机抖动、光照不均、环境复杂和采集成本高的问题，同时也突破了传统图像增强方法只能在原始图像基础上进行增强的局限性。该方法可以覆盖复杂的光照模型、不同的工件材质和复杂的场景条件，对环境变化的适应性强。
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公开(公告)号：CN115761656A
公开(公告)日：2023-03-07
申请号：CN202211467442.8
申请日：2022-11-22
Applicant: 安徽工程大学
Abstract: 本发明公开一种基于无人机航拍的高速道路交通监测系统，包括：设于云台上的摄像机，云台位于无人机上，无人机在指定高速车道的上空低速飞行，无人机与该高速车道上的车辆相向行驶；摄像机，基于无人机拍摄指定高速车道的路面图像，并发送至图像识别单元；图像识别单元识别出路面图像中的车辆；路面监测单元基于相邻帧中车辆的位置来判定指定高速车道是否发生交通堵塞。本发明通过对YOLOv5网络结构进行改进，提高路面图像中的车辆目标识别精度，提高高速路面的交通状况的识别精度。
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