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公开(公告)号：CN110839429B
公开(公告)日：2025-04-22
申请号：CN201911262275.1
申请日：2019-12-10
Applicant: 大连海事大学
IPC: A01G7/06
Abstract: 本发明提供一种果树压枝装置，包括果树压枝枪和抗拉装置；所述果树压枝枪包括一定长度的中空结构以及设置于所述中空结构末端的连接部，所述果树压枝枪通过连接部与所述抗拉装置连接；所述钢管上设置有进线孔，尼龙线经所述进线孔进入所述果树压枝枪内部沿纵向穿过所述中空结构与所述抗拉装置系紧。本发明运用力学原理将抗拉装置插入地下，引出的线拉住树枝，具有可调节线长等有点，同时抗拉装置可与多跟尼龙线连接，提高装置利用率。
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公开(公告)号：CN116758495A
公开(公告)日：2023-09-15
申请号：CN202310421890.2
申请日：2023-04-19
Applicant: 大连海事大学
IPC: G06V20/54 , G06V10/22 , G06V10/26 , G06V10/764
Abstract: 本发明公开了一种基于快速分割网络的四足机器人盲道巡线方法，包括以下步骤：分割盲道线和计算基于视觉的偏移量。本发明采用宏观分块赋值、局部精细计算的自适应快速分割策略，仅对混合像素块进行分类推理计算，对全部为背景或前景的像素区域直接赋值，不做分类推理计算，在对精度没有任何影响的情况下大幅度提升模型在边缘计算卡上的推理速度。本发明采用视觉推算偏移量算法，通过步骤A得到的二值化图像，将二值化图像作为步骤B的输入，得到水平偏量和航向角偏量，并将水平偏量和航向角偏量作为底层PID控制算法的输入，控制四足机器人，从而有效的保证了四足机器人与盲道的相对姿态。基准测试偏移精度为±5cm。
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公开(公告)号：CN112712548A
公开(公告)日：2021-04-27
申请号：CN202011629288.0
申请日：2020-12-31
Applicant: 大连海事大学
Abstract: 本发明公开了一种水下鱼群运动模式分析方法，包括以下步骤：构建光流场；确定特征区域；计算特征图；分析粒子运动模态；分析鱼群场景运动模式。本发明采用光流逼近鱼群运动策略。原始鱼群运动视频经过光流特征提取，像素粒子有效刻画场景运动场。无论视频的清晰度和鱼群的个体运动姿态，本发明都能够有效捕捉鱼群整体的运动模式，具有较高的精确度。本发明建立鱼群视频光流场分析模型，构建目标像素粒子的运动特征，以与邻域粒子的相对光流运动分析该粒子的运动模态，可分为五种运动模态：聚合态、扩散态、环绕态、并行态、混乱态，有效展现鱼群的活动状态。本发明更加快速、简便，计算成本较现有方案更低，从而提高经济效益。
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公开(公告)号：CN112712548B
公开(公告)日：2023-07-07
申请号：CN202011629288.0
申请日：2020-12-31
Applicant: 大连海事大学
Abstract: 本发明公开了一种水下鱼群运动模式分析方法，包括以下步骤：构建光流场；确定特征区域；计算特征图；分析粒子运动模态；分析鱼群场景运动模式。本发明采用光流逼近鱼群运动策略。原始鱼群运动视频经过光流特征提取，像素粒子有效刻画场景运动场。无论视频的清晰度和鱼群的个体运动姿态，本发明都能够有效捕捉鱼群整体的运动模式，具有较高的精确度。本发明建立鱼群视频光流场分析模型，构建目标像素粒子的运动特征，以与邻域粒子的相对光流运动分析该粒子的运动模态，可分为五种运动模态：聚合态、扩散态、环绕态、并行态、混乱态，有效展现鱼群的活动状态。本发明更加快速、简便，计算成本较现有方案更低，从而提高经济效益。
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公开(公告)号：CN110854920B
公开(公告)日：2023-07-04
申请号：CN201911287508.3
申请日：2019-12-14
Applicant: 大连海事大学
IPC: H02J3/38
Abstract: 本发明公开了一种光伏发电并联控制器装置，包括：用于检测直流母线端的电压信息的母线电压检测电路，母线电压检测电路将检测到的电压信息传送至主控制器，所述主控制器根据接收到的电压信息对直流母线电压进行控制。所述主控制器至少包括用于控制母线电压的恒压控制器。所述主控制器的输出端与从控制器相连接，所述从控制器的输出端与驱动电路相连接，所述驱动电路与DC‑DC变换器相连接，所述DC‑DC变换器与直流母线端和光伏电池板的输出端相连接，所述DC‑DC变换器将光伏电池板发出的电能传输到直流母线端。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110839429A
公开(公告)日：2020-02-28
申请号：CN201911262275.1
申请日：2019-12-10
Applicant: 大连海事大学
IPC: A01G7/06
Abstract: 本发明提供一种果树压枝装置，包括果树压枝枪和抗拉装置；所述果树压枝枪包括一定长度的中空结构以及设置于所述中空结构末端的连接部，所述果树压枝枪通过连接部与所述抗拉装置连接；所述钢管上设置有进线孔，尼龙线经所述进线孔进入所述果树压枝枪内部沿纵向穿过所述中空结构与所述抗拉装置系紧。本发明运用力学原理将抗拉装置插入地下，引出的线拉住树枝，具有可调节线长等有点，同时抗拉装置可与多跟尼龙线连接，提高装置利用率。
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公开(公告)号：CN110797123A
公开(公告)日：2020-02-14
申请号：CN201911033766.9
申请日：2019-10-28
Applicant: 大连海事大学
Abstract: 本发明公开了一种动态脑结构的图卷积神经网络演化方法，采用图卷积神经网络来模拟正常人脑结构网络演变为抑郁症的演化过程。演化过程中引入了方向向量，该向量既包含了正常人的脑结构网络信息，又包含了抑郁症患者脑结构网络的信息，通过图卷积操作可以同时提取两者的特征，而且可以控制演化的方向以及演化的程度。本发明提出了脑结构网络演化的图卷积神经网络模型，利用基于tensorflow框架下的深度学习方法，通过计算第一次演化结果与真实的抑郁症患者脑网络的交叉熵，利用梯度下降的优化方法使网络的演化始终朝着抑郁症患者脑网络的方向进行。最终输出接近于真实抑郁症患者的脑结构网络，并得到更接近于真实的网络的演化模型。
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公开(公告)号：CN110781838A
公开(公告)日：2020-02-11
申请号：CN201911033767.3
申请日：2019-10-28
Applicant: 大连海事大学
Abstract: 本发明公开了一种复杂场景下行人的多模态轨迹预测方法，包括以下步骤：使用视觉几何组16层卷积神经网络进行图片特征提取；使用全连接层对轨迹数据进行特征处理；输入轨迹数据特征向量VS进入生成对抗网络完成编码解码网络功能；输入图片特征数据及轨迹特征数据至物理、社会注意力模块考虑地形限制及行人交互；通过更新完的生成器部分得到更好的轨迹生成预测结果；得到的稳定轨迹预测模型SPM。本发明可以有效的提高预测的精度，并且可以生成多条合理的预测轨迹，不仅能根据原始图片的特征信息提取到相关地形限制信息，而且能够考虑到同一复杂场景下不同行人之间的社交交互情况。本发明能够更加快速和准确地预测行人未来轨迹。
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公开(公告)号：CN110516613A
公开(公告)日：2019-11-29
申请号：CN201910807214.2
申请日：2019-08-29
Applicant: 大连海事大学
Abstract: 本发明公开了一种第一视角下的行人轨迹预测方法，采用编解码结构结合循环卷积网络来预测第一视角下行人轨迹策略。原始图像经过编码得到的行人轨迹信息的特征向量，然后进行解码特征向量，预测出未来的行人的轨迹信息。在公共数据集和自己采集到的数据集里，本发明都会准确的预测出多个行人的未来10帧的轨迹信息，最终预测轨迹和最终实际轨迹之间的L2距离误差提高到40，比现有方法提高了30个像素精度。本发明提出了预测行人轨迹的时空卷积循环网络方法，利用一维卷积进行编解码处理，通过时空卷积网络预测，在目前的相关方法中，实现较简单、数据获取和处理清晰、简洁，实用性强。
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公开(公告)号：CN110503680A
公开(公告)日：2019-11-26
申请号：CN201910807213.8
申请日：2019-08-29
Applicant: 大连海事大学
Abstract: 本发明公开了一种基于非监督的卷积神经网络单目场景深度估计方法，包括以下步骤：获取目标图像各像素点的深度值；获取目标图像上像素坐标转移到下一帧图像时的相机位姿值；构建损失函数；基于非监督的条件随机场残差卷积神经网络场景进行深度估计。本发明采用非监督方法很好地解决了手工数据标注难问题，节省了人力，提高了经济效益。本发明采用线性链条件随机场思想，实现了对原始图像的特征表达。结合非监督残差卷积神经网络场景深度估计模型，构成了非监督的条件随机场残差卷积神经网络场景深度估计模型。本发明的模型在平均相对误差(rel)、准确率(acc)上均优于其它三种模型。
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