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公开(公告)号：CN107639638B
公开(公告)日：2024-01-23
申请号：CN201710891969.6
申请日：2017-09-27
Applicant: 广东工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于机器视觉的按键机械臂，包括支撑座、安装在支撑座上的纵向支撑件、悬置在纵向支撑件顶端的伸出杆、以及安装在伸出杆远离纵向支撑件一端的图像采集部件；纵向支撑件可带动伸出杆纵向平移，伸出杆与纵向支撑件之间安装有可带动伸出杆上下摆动的上下摆动部件，纵向支撑件与底座之间设有可带动纵向支撑件左右摆动的左右摆动部件，底座的底部设有可带动底座水平转动的水平转动部件。本发明所提供的基于机器视觉的按键机械臂，可装载在快递小车或其他机器人移动底盘上用于按电梯的楼层按键，成本低，无需对电梯的结构进行任何的改造，该机械臂可以安装在任何的移动平台上，适用范围广，使用效果可靠。
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公开(公告)号：CN114305418B
公开(公告)日：2023-08-04
申请号：CN202111558152.X
申请日：2021-12-16
Applicant: 广东工业大学
IPC: A61B5/16
Abstract: 本发明公开一种用于抑郁状态智能评估的数据采集系统及方法，包括数据采集模块、数据评估模块及数据存储模块；数据采集模块用于采集测试者的生理信息数据；数据评估模块对数据进行实时评估并调整数据采集模块的工作模式；数据存储模块用于存储数据供后续进行抑郁状态评估；数据采集模块包括第一特征获得单元、第二特征获得单元、第三特征获得单元、第四特征获得单元和第五特征获得单元；数据评估模块包括第一评估值获得单元、第二评估值获得单元和自适应单元。本发明实时采集测试者的生理信息数据，在数据采集过程中根据已获得的数据实时自适应性地调整数据采集策略，以便获得最能反映测试者真实抑郁状态的数据，提高智能评估的准确性。
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公开(公告)号：CN109325410B
公开(公告)日：2021-10-19
申请号：CN201810936466.0
申请日：2018-08-16
Applicant: 广东工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于卷积神经网络的脑电信号EEG特征提取方法，包括下述步骤：S1，设计颜色识别的脑电数据采集实验方案；设一个周期有三张测试图片和三张全黑色的过渡图片，测试图片用时t1，过渡图片用时t2，每个周期中的测试图片分别为红、绿、蓝三原色，且红、绿、蓝三原色出现的顺序随机，则一个周期用时3t1+3t2，每个被试者测试N个周期，共用时N(3t1+3t2)；设置过渡图片的目的是为了消除在切换测试图片时产生的视觉残留；本发明避免了使用AR模型提取脑电信号特征中阶数的问题，而且使用卷积神经网络所提取的特征在颜色识别方面取得了满意的结果。
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公开(公告)号：CN110487497B
公开(公告)日：2021-09-24
申请号：CN201910673031.6
申请日：2019-07-24
Applicant: 广东工业大学
Abstract: 本发明提出一种基于递归搜索的桥梁裂缝识别方法，包括以下步骤：将待识别的裂缝图像转换为裂缝灰度图G，采用局部动态阈值分割法对所述裂缝图像进行阈值分割，得到分割图像T；对所述分割图像T进行特征筛选，获得可疑裂缝片段集合；对所述可疑裂缝片段集合逐一地进行参数初始化；根据所述可疑裂缝片段集合的后端点的纵坐标值，将可疑裂缝片段集合根据降序重新排序，得到完成排序的裂缝片段集合P；通过基于递归搜索的裂缝识别算法对裂缝片段集合P进行搜索识别，输出得到完成递归的所检测到的裂缝数据；清洗所检测得到的裂缝数据，并作为识别结果进行输出。本发明能够有效消除干扰特征对裂缝识别造成的影响。
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公开(公告)号：CN109268735B
公开(公告)日：2021-09-07
申请号：CN201811052806.X
申请日：2018-09-10
Applicant: 广东工业大学
Abstract: 本发明公开一种渔业辅助照明装置，包括基座、透镜本体以及LED光源，所述基座和所述透镜本体一端固定相连，所述基座中心孔轴线与所述透镜本体的光轴重合，所述透镜本体朝向所述基座的一端设有空间外凸的第一入射面以及设置于所述第一入射面径向外部且内凹的第二入射面，所述透镜本体环向外周面为全内反射面，所述透镜本体另一端设有出射面。相对现有技术，本发明技术方案具有高效和灵活等优点，可使LED产生的所有光线有效投射于海面、减少光能损耗以及提高渔业辅助照明装置的光能利用率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112684797A
公开(公告)日：2021-04-20
申请号：CN202011478130.8
申请日：2020-12-15
Applicant: 广东工业大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明公开了一种障碍物地图构建方法，首先求取移动机器人前进过程中各时刻的最优位姿，然后结合激光数据获取集合所有激光测距数据的点云地图，接着对点云地图的所有激光测距数据进行平整性检测，并依据检测结果进行标记，当所有的激光测距数据都被标记后，根据标签筛选出所有的凹陷和凸起障碍物，从而得到突显凹陷和凸起障碍物的障碍物地图。本发明能对移动机器人将要经过的路面进行实时平整性预测，从而实时构建突显凹陷和凸起障碍物的障碍物地图。
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公开(公告)号：CN111984020A
公开(公告)日：2020-11-24
申请号：CN202010705783.9
申请日：2020-07-21
Applicant: 广东工业大学
Abstract: 本发明公开了基于SDRE的倾转四旋翼无人机过渡飞行模式自适应最优滑模控制方法，结合倾转四旋翼无人机的特点，直接针对无人机非线性模型进行控制器设计，保留了对系统有益的非线性特性，从而可以有效避免对模型线性化时引入的建模误差。通过将SDRE方法与滑模控制相结合，系统按照预定滑模的状态轨迹运动实现最优性能指标，相比于纯SDRE控制方法减少了计算量，同时发挥了滑模控制对系统结构参数不确定性和外部扰动具有较强的鲁棒性的优点。引入切换增益自适应调整算法，有效地减弱了滑模控制切换抖振的问题，提高系统对扰动的适应性。
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公开(公告)号：CN111522352A
公开(公告)日：2020-08-11
申请号：CN202010386963.5
申请日：2020-05-09
Applicant: 广东工业大学
Abstract: 本发明提供一种多旋翼飞行器单参数自抗扰姿态控制器设计方法，包括以下步骤：S1：建立多旋翼飞行器动力学模型；S2：对现有的自抗扰控制器中的扩张状态观测器进行降低阶数的改进，得到初步改进观测器；S3：对初步改进观测器进行延时补偿及扰动跟踪速度的改进，得到二次改进观测器，并且通过二次改进观测器得到准确观测值；S4：根据准确观测值设计改进后的自抗扰控制器的输入值，实现对目标值的跟踪，得到多旋翼飞行器单参数自抗扰姿态控制器。本发明提供一种多旋翼飞行器单参数自抗扰姿态控制器设计方法，对传统自抗扰控制器进行优化改进，降低了扩张状态观测器的阶数，并进行了延时补偿及扰动跟踪速度的改进，使之能在小扰动时保持小增益。
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公开(公告)号：CN110481356A
公开(公告)日：2019-11-22
申请号：CN201910704885.6
申请日：2019-07-31
Applicant: 广东工业大学
Abstract: 本发明公开一种无人机的机械手充电系统及方法，其中的机械手充电系统包括设置机械手、充电执行件、充电接触件以及系统控制模块，所述充电执行件设置在机械手的末端，所述充电接触件设置在无人机的机架上；还包括图像识别定位模块，该图像识别定位模块包括摄像机以及图像处理模块，所述摄像机与图像处理模块连接，所述图像处理模块与系统控制模块连接，所述无人机机架上设有标识块，该标识块设置在充电接触件的对应处；当图像识别定位模块识别到标识块所在位置时，机械手带动充电执行件与充电接触件对准并接触并在系统控制模块的控制下进行充电。本发明使得无人机只需要降落在机械手的运动范围内即可完成自动充电，降低无人机的降落精度要求。
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公开(公告)号：CN107247893A
公开(公告)日：2017-10-13
申请号：CN201710324702.9
申请日：2017-05-10
Applicant: 广东工业大学
CPC classification number: G06F21/32 , G06K9/00885 , G06K9/6267 , G06K9/66 , G06N3/084 , G06N3/126
Abstract: 本发明公开了一种基于遗传算法降维的脑电身份识别方法，所述方法用于根据用户的脑电信号进行身份识别，其具体包括以下步骤：脑电数据的采集；脑电数据的预处理；利用AR模型提取脑电特征参数；建立BP神经网络的分类器；利用遗传算法对脑电参数进行降维；根据降维后的脑电参数建立分类器进行所述身份识别。该方法独创地使用了遗传算法对脑电参数进行降维处理，该方法在有效降低数据维度的同时又能保留对脑电识别有利的信息，使得其保持有更高的识别率，该方法对于未曾识别过的个体的脑电数据同样适用，即其在开集验证中仍然保有很高的识别率。
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