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公开(公告)号：CN112115815B
公开(公告)日：2022-12-06
申请号：CN202010901232.X
申请日：2020-08-31
Applicant: 南京理工大学
IPC: G06V20/10 , G06V10/50 , G06V10/46 , G06V10/774
Abstract: 本发明公开了一种基于激光反无人机系统的目标跟踪方法，获取第一帧图像的目标检测框，截取包含检测框的图像块，提取图像块的fHOG特征并进行处理，得到梯度特征图；利用MBD函数和光栅扫描的方法，计算图像块的显著特征图；将梯度特征作为输入样本，显著特征图作为输出标签，利用岭回归训练滤波器；获取下一帧图像，在图像中心位置采集图像块并提取梯度特征图，用滤波器计算图像块的响应，响应最大处则是无人机更新后的位置，并得到新的目标检测框；在新的检测框处重新提取特征图并训练滤波器，进行后续帧的目标跟踪。本发明针对KCF算法进行改进，使得算法能应用于动态背景下的跟踪任务，并改善了背景变化时滤波器受到污染导致的目标跟丢问题。
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公开(公告)号：CN110349210B
公开(公告)日：2022-08-12
申请号：CN201910407701.X
申请日：2019-05-16
Applicant: 南京理工大学
IPC: G06T7/73
Abstract: 本发明一种高压输电线缠绕异物的跟踪预测方法，接收摄像机返回的缠绕异物图像，计算异物位置包括异物相对于实际跟踪装置的俯仰角度和水平角度，并对异物位置数据进行归一化；创建人工神经网络，拟合异物位置与时间的函数关系；利用人工神经网络预测异物位置，调整跟踪装置位置；接收装置返回的异物真实位置，将预测结果与真实结果进行比较，若误差小于我们设定的允许值，则继续利用该神经网络预测异物的位置，否则重新收集数据训练神经网络。本发明提高了异物位置的更新速率，解决了图像刷新时间与图像处理时间不匹配的问题，免去了升级硬件的成本。
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公开(公告)号：CN110349210A
公开(公告)日：2019-10-18
申请号：CN201910407701.X
申请日：2019-05-16
Applicant: 南京理工大学
IPC: G06T7/73
Abstract: 本发明一种高压输电线缠绕异物的跟踪预测方法，接收摄像机返回的缠绕异物图像，计算异物位置包括异物相对于实际跟踪装置的俯仰角度和水平角度，并对异物位置数据进行归一化；创建人工神经网络，拟合异物位置与时间的函数关系；利用人工神经网络预测异物位置，调整跟踪装置位置；接收装置返回的异物真实位置，将预测结果与真实结果进行比较，若误差小于我们设定的允许值，则继续利用该神经网络预测异物的位置，否则重新收集数据训练神经网络。本发明提高了异物位置的更新速率，解决了图像刷新时间与图像处理时间不匹配的问题，免去了升级硬件的成本。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109048839A
公开(公告)日：2018-12-21
申请号：CN201811027808.3
申请日：2018-09-04
Applicant: 南京理工大学
CPC classification number: B25J5/007 , B25J9/1679 , B25J11/00
Abstract: 本发明公开了一种带双机械手的变电站巡检机器人。该机器人包括巡检机器人主体、云台摄像机、安装底盘、2组调节臂和机械手；2组调节臂和机械手分别通过安装底盘对称安装在巡检机器人主体顶部左、右两侧，云台摄像机安装在巡检机器人主体顶部中间；每个调节臂包括顺次连接的第一电机、第一转轴、第一节臂、第二电机、第二转轴、第二节臂、第三电机、第三转轴和第三节臂，各节臂位于同一平面内且能相对于相邻节臂在该平面内自由转动；每个机械手包括机械手转轴、第四电机、安装架、第一指节、第五电机、第一拉杆、第一指尖、第二指节、第六电机、第二拉杆和第二指尖。本发明在变电站巡检过程中动作能力和负载力强，具有灵活方便、操作便捷高效的优点。
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公开(公告)号：CN110414308B
公开(公告)日：2023-05-05
申请号：CN201910407706.2
申请日：2019-05-16
Applicant: 南京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种针对输电线路上动态异物的目标识别方法。针对线缆缠绕异物的特征，对摄像机搜集到的图像进行预处理、边缘检测，通过最大类间方差阈值分割方法对图像进行降噪处理，采用改进的Hough直线检测对挂载异物线路进行筛选，对线缆与异物的连接点进行识别，识别速率快，效率高。对于随线路摆动的异物通过光流法确定其位姿，实现对异物及缠绕点的定位。本发明以线缆与异物结合点为目标，切实提高了对目标的识别率。在目标晃动时也能准确识别与定位，提高了计算效率与实时性。
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公开(公告)号：CN112115815A
公开(公告)日：2020-12-22
申请号：CN202010901232.X
申请日：2020-08-31
Applicant: 南京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于激光反无人机系统的目标跟踪方法，获取第一帧图像的目标检测框，截取包含检测框的图像块，提取图像块的fHOG特征并进行处理，得到梯度特征图；利用MBD函数和光栅扫描的方法，计算图像块的显著特征图；将梯度特征作为输入样本，显著特征图作为输出标签，利用岭回归训练滤波器；获取下一帧图像，在图像中心位置采集图像块并提取梯度特征图，用滤波器计算图像块的响应，响应最大处则是无人机更新后的位置，并得到新的目标检测框；在新的检测框处重新提取特征图并训练滤波器，进行后续帧的目标跟踪。本发明针对KCF算法进行改进，使得算法能应用于动态背景下的跟踪任务，并改善了背景变化时滤波器受到污染导致的目标跟丢问题。
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公开(公告)号：CN110414308A
公开(公告)日：2019-11-05
申请号：CN201910407706.2
申请日：2019-05-16
Applicant: 南京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种针对输电线路上动态异物的目标识别方法。针对线缆缠绕异物的特征，对摄像机搜集到的图像进行预处理、边缘检测，通过最大类间方差阈值分割方法对图像进行降噪处理，采用改进的Hough直线检测对挂载异物线路进行筛选，对线缆与异物的连接点进行识别，识别速率快，效率高。对于随线路摆动的异物通过光流法确定其位姿，实现对异物及缠绕点的定位。本发明以线缆与异物结合点为目标，切实提高了对目标的识别率。在目标晃动时也能准确识别与定位，提高了计算效率与实时性。
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