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公开(公告)号：CN104613963B
公开(公告)日：2017-10-10
申请号：CN201510037160.8
申请日：2015-01-23
Applicant: 南京师范大学
Abstract: 本发明公开了一种基于人体运动学模型的行人导航系统与导航定位方法，属于生物动力学与惯性导航技术相结合的领域。本发明利用人体运动中下肢(包括足部、小腿、大腿，髋部)以及连接它们的各个关节之间的运动学规律构建虚拟惯性传感器组件，并实时修正该虚拟惯性传感器组件以及行人导航系统的各项误差，能实现人体运动中的精确导航定位。本发明方法在人体高过载运动中，可有效克服测量信息超量程、冲击信号等对导航解算的影响，具有较高的实时定位性能。
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公开(公告)号：CN105242117A
公开(公告)日：2016-01-13
申请号：CN201510583522.3
申请日：2015-09-14
Applicant: 南京师范大学
Abstract: 一种永磁同步电机直轴同步电感和交轴同步电感测试方法。测试装置主要由变频器控制的原动机，被测试永磁同步电机，三相对称阻性负载组成。原动机通过联轴器和被测试永磁同步电机相连，控制转换开关使得永磁同步电机实现空载运行和带阻性负载运行之间的转换。在测试过程中由原动机拖动永磁同步电机作发电机运行，根据空载试验和带载试验得到的相关参数就可以求得永磁同步电机的直轴电感和交轴电感。
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公开(公告)号：CN119197544A
公开(公告)日：2024-12-27
申请号：CN202411710993.1
申请日：2024-11-27
Applicant: 南京师范大学
IPC: G01C21/20
Abstract: 本发明公开了一种基于局部探索及全局探索融合的机器人路径规划方法，获取全局探索空间，将全局探索空间划分为若干子空间，以子空间的质心作为全局路径点，并获得全局探索路径；以机器人周围预设距离内的空间作为局部探索空间，以全局探索路径与局部探索空间边界的交点作为边界点，对局部探索空间通过雷达进行均匀采样并提取候选路径点，通过局部路径点选择算法对候选路径点进行选择，得到局部路径点；并获得局部探索路径；将全局探索路径中两个边界点之间的路径替换为局部探索路径，得到最终规划路径。分层搜索框架既能够在局部空间中进行精确的路径规划，又能够通过全局探索规划的引导防止陷入局部最优化，同时节约了计算资源。
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公开(公告)号：CN118010104B
公开(公告)日：2024-07-02
申请号：CN202410426176.7
申请日：2024-04-10
Applicant: 南京师范大学 , 南京三万物联网科技有限公司
IPC: G01D21/02
Abstract: 本发明公开了一种电气线路老化程度检测方法及系统，实时获取由目标电气线路供电的电力设备的工作参数以及目标电气线路的外观参数；基于电力设备实时的工作参数与标准的工作参数对比，得到目标电气线路的第一老化影响系数；基于目标电气线路实时的外观参数与标准的外观参数对比，得到目标电气线路的第二老化影响系数；第一老化影响系数和第二老化影响系数结合得到综合老化影响系数；基于综合老化影响系数得到目标电气线路的老化程度。通过电气线路上各电力设备的工作参数结合电气线路的外保护层外观情况，对电气线路老化程度进行分析，提高了对电气线路老化检测的准确性，保障了电气线路沿线各电气设备的正常使用，避免了火灾的发生。
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公开(公告)号：CN113392702B
公开(公告)日：2024-06-11
申请号：CN202110504839.9
申请日：2021-05-10
Applicant: 南京师范大学
IPC: G06V20/58 , G06V10/60 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/09
Abstract: 本发明公开了一种基于自适应图像增强的弱光照环境下目标识别方法，包括：搭建自适应图像增强模块；搭建基于自适应图像增强的弱光照环境下目标识别模型；采集弱光照环境下的目标视频并处理生成弱光照环境下目标的数据集，划分测试集图像与训练集图像，对训练图像进行标注，生成标签文件；将训练集的全部图像和标签文件送入基于自适应图像增强的弱光照环境下目标识别模型进行训练；将训练好的基于自适应图像增强的弱光照环境下目标识别模型完成弱光照环境下的目标识别，并输出识别结果。本发明提升了弱光照环境下的目标识别的快速性与准确性，能够有效解决目前目标识别技术在弱光照环境下目标识别准确率不高，识别速度慢等问题，应用前景广泛。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118037736A
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202410439130.9
申请日：2024-04-12
Applicant: 南京师范大学
Abstract: 本发明公开了一种基于特征参数提取的金属增材制造熔池形态检测方法；获取金属增材制造熔池的图像，并进行预处理，获得预处理后的熔池图像；对预处理后的熔池图像进行像素识别，检测得到熔池边缘像素，基于熔池边缘像素获得熔池中心的坐标，并基于熔池边缘像素的方向向量得到熔池主方向角度；根据熔池中心的坐标、熔池边缘像素和熔池主方向角度进行椭圆拟合，得到拟合的椭圆的长轴和短轴；以拟合的椭圆的长轴和短轴作为对应熔池的长度和宽度，输出熔池形态。通过先提取熔池中心作为椭圆中心和熔池主方向倾角，减少拟合参数的同时提升了拟合效果，对熔池宽度拟合的准确性较高，提升了熔池特征参数的提取速度以及准确性。
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公开(公告)号：CN113240668B
公开(公告)日：2024-04-16
申请号：CN202110635237.7
申请日：2021-06-08
Applicant: 南京师范大学 , 南京智能高端装备产业研究院有限公司 , 南京中科煜宸激光技术有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于图像数字特征分布的生成熔池图像质量评估方法，包括：采集真实熔池图像，制作数据集；利用真实熔池图像，搭建并使用对抗生成网络生成虚假的熔池图像；同时利用生成图像空间特征提取方法，得到真实和虚假熔池图像的空间特征，并将其数字化，绘制其数字特征分布图；分析数字特征分布图，利用数字特征的四维图，依据基于四维图的质量评价算法评价虚假熔池图像和真实熔池图像的质量差异；对生成的虚假熔池图像按质量进行分类，得到高质量的虚假熔池图像，以制作数量更多的高质量的熔池图像数据集。本发明具有计算量极小、质量判别准确的优点。
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公开(公告)号：CN114985768B
公开(公告)日：2024-02-09
申请号：CN202210650202.5
申请日：2022-06-10
Applicant: 南京师范大学
IPC: B22F10/85 , B22F10/366 , B22F10/25 , B33Y10/00 , B33Y50/02
Abstract: 本发明公开了一种基于图论结构和视觉实时检测的增材路径规划方法，包括：根据逐层分解的层厚参数，对金属结构件的三维STL模型进行逐层分解；根据轮廓点采集间隔，对三维STL模型进行轮廓点信息采集；提出一种融合了温度权重的轮廓点信息矩阵；计算轮廓点之间的信息差；获取轮廓点信息差值矩阵，计算绝对路径长度并选取最优路径；根据选取的最优路径控制激光发射器对金属材料进行增材；实时检测激光熔覆熔池的实际位置，与选择的最优路径对比形成闭环反馈，最终完成金属结构件的增材。本发明融合了金属结构件物理形状信息和增材温度信息，通过图论结构遍历所有可能的增材路径后选取最优增材路径，使金属增材效率更高、耗材更少。
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公开(公告)号：CN116079749A
公开(公告)日：2023-05-09
申请号：CN202310369994.3
申请日：2023-04-10
Applicant: 南京师范大学
IPC: B25J9/16 , G06V20/50 , G06V10/762 , G06V10/26 , G06V10/80 , G06V10/764 , G06V10/766 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/048
Abstract: 本发明公开了一种基于聚类分离条件随机场的机器人视觉避障方法及机器人，所述方法包括：利用深度双目相机采集机器人行驶过程中遇到的障碍物图像，提取特征图；基于特征图生成所有候选框，并进行提取和过滤；在过滤后的候选框中选择正负样本，计算目标物的真实权重，将过滤后的候选框映射到同一个尺寸固定的特征图上，将映射后的特征图输入全连接层，对图像进行目标检测识别；基于识别出的目标，利用融合聚类分离的条件随机场进行边缘分割；基于边缘分割结果确定障碍物的位置，根据得到的障碍物位置和深度双目相机测得的深度信息进行避障。本发明能够有效提高障碍物检测识别和边缘分割的精度和效率，改善机器人避障的效果。
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公开(公告)号：CN115223080A
公开(公告)日：2022-10-21
申请号：CN202210831695.2
申请日：2022-07-15
Applicant: 南京师范大学
IPC: G06V20/40 , G06V10/25 , G06V10/26 , G06V10/42 , G06V10/44 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于非局部特征聚合神经网络的目标分割方法，包括：采集目标视频，提取视频的原始分帧图像，得到小样本数据集；搭建非局部特征聚合神经网络模型，训练非局部特征聚合神经网络模型得到目标分割网络；再次采集目标视频，计算图像中每个目标的分割质量评估分数；根据分割质量评估分数判断图像质量，低质量图像继续训练，保留高质量图像中目标轮廓关键点；通过BAS‑DP轻量化算法优化目标轮廓关键点，得到目标分割结果。本发明具有精度高、训练数据量少、环境适应性强和分割效果好的优点。
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