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公开(公告)号：CN115326797B
公开(公告)日：2024-10-01
申请号：CN202210794459.8
申请日：2022-07-07
Applicant: 广州大学
IPC: G01N21/84 , G01N29/04 , G06V20/52 , G06V20/00 , G06V10/141 , G06V10/147 , G06V10/82 , H04N7/18
Abstract: 本发明公开了一种垃圾传送异常状态监测与修正方法及系统，该系统包括辅助模块，所述辅助模块的信号输出端信号连接有监测模块，所述监测模块的信号输出端信号连接有通信模块，所述通信模块的信号输出端信号连接有中央计算模块，所述中央计算模块的信号输出端与通信模块的信号接收端信号连接，所述通信模块的信号输出端信号连接有修正模块，所述修正模块的信号接受端与辅助模块的信号输出端信号连接；一种垃圾传送异常状态监测与修正方法，包括以下步骤：S1：监测模块，包括摄像头、激光传感器。本发明提供的方法及系统，通过构建垃圾传送异常状况数据集，并且使用神经网络算法对其训练，实现自主进化与学习，不断扩充可以解决新出现的异常状况。
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公开(公告)号：CN117456395A
公开(公告)日：2024-01-26
申请号：CN202311797667.4
申请日：2023-12-26
Applicant: 广州大学
IPC: G06V20/17 , G06N3/126 , G06N7/02 , G06N20/00 , G06Q10/30 , G06Q50/26 , G06V10/762 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06F17/16
Abstract: 本发明公开了一种基于机器视觉的海陆两域垃圾回收规划方法，包括：使用目标检测算法检测垃圾数据，使用热成像和数字图像分割算法检测识别生物数据，使用slam建模技术进行地图建模分割海洋和陆地得到两域地图；获取垃圾处理装置数量及其坐标并进行垃圾回收路径预规划；各垃圾处理装置按照垃圾回收路径预规划执行垃圾回收任务；执行垃圾回收任务时计算海浪干扰度，根据海浪干扰度及当前移动速度构建模糊关系矩阵；根据检测的生物情况输出对应的控制移动速度；当垃圾处理装置靠近垃圾时计算作业风险度；根据作业风险度及当前作业速度构建模糊关系矩阵输出控制作业速度；记录垃圾回收任务数据使用优化算法优化参数设置，提高海陆垃圾的回收效率。
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公开(公告)号：CN115198708B
公开(公告)日：2023-10-20
申请号：CN202210794477.6
申请日：2022-07-07
Applicant: 广州大学
Abstract: 本发明涉及海洋垃圾回收技术领域，公开了一种海洋垃圾收集压缩装置，包括支架，所述支架四角靠近底部固定连接有第一螺旋桨，所述支架两侧中间对应第一螺旋桨固定连接有第二螺旋桨，所述支架内两侧靠近第一螺旋桨和第二螺旋桨均固定连接有浮力柱，所述支架内底部设置有垃圾储存箱，所述支架内在垃圾储存箱顶部固定连接有浮力板，所述支架内中间在浮力板顶部设置有垃圾运输机构，所述支架内在垃圾运输机构后侧固定连接有压缩机构。该海洋垃圾收集压缩装置，通过设置的垃圾运输机构，垃圾运输装置上有传送带，当垃圾进入运输装置时，垃圾在传送带的作用下被输送至后面的垃圾压缩装置中，落在第二挡板上，能够高效快速的将海洋垃圾进行收集。
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公开(公告)号：CN115454066A
公开(公告)日：2022-12-09
申请号：CN202211099470.9
申请日：2022-09-09
Applicant: 广州大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明公开了一种基于机器视觉与磁场势能的物流小车避障方法，包括如下步骤：S1、通过人工势场法进行路径规划，中央计算机发送工作指令使AGV小车到达指定的货位；S2、中央计算机判断AGV小车是否在预设时间内完成作业；S3、若AGV小车未在预设时间内完成作业，通过AGV小车的WiFi通信模块将所识别出的障碍物与受阻的AGV小车的信息传输至中央计算机；S4、中央计算机发出命令，使AGV小车被动发生位移；S5、再次判断AGV小车是否在预设时间内完成作业；S6、若未在规定时间内到达指定货位，则放弃使用人工势场法规划路径，通过小车的电磁铁，产生磁场控制小车，以重新规划路线，避免AGV小车陷入局部最优解。
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公开(公告)号：CN114089656A
公开(公告)日：2022-02-25
申请号：CN202111255554.2
申请日：2021-10-27
Applicant: 广州大学
IPC: G05B19/042 , E02B15/10
Abstract: 本发明公开了基于机器视觉和强化学习的海洋垃圾回收规划方法及系统，方法包括：采用目标检测算法对海上漂浮垃圾进行目标检测，获取目标数据，所述目标数据包括海上漂浮垃圾数量、类别、位置和距离的信息；根据所述目标数据建立目标线性系统；根据所述目标线性系统确定海洋垃圾回收规划策略，并根据所述海洋垃圾回收规划策略对所述海上漂浮垃圾进行清理。本发明提高了海上垃圾回收效率且引入了能耗控制，能够降低能耗，提高设备的续航能力，可广泛应用于人工智能和海洋垃圾处理等技术领域。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114013858A
公开(公告)日：2022-02-08
申请号：CN202111405342.8
申请日：2021-11-24
Applicant: 广州大学
Abstract: 本发明提供了一种海洋垃圾分类收集系统。本发明的海洋垃圾分类收集系统包括主体框架和设置在主体框架上的运动机构、垃圾识别机构、动力机构、柔性垃圾收集机构、非柔性垃圾收集机构以及控制机构，运动机构用于使主体框架在海面上运动，垃圾识别机构用于对柔性垃圾和非柔性垃圾进行识别，动力机构包括第一动力机构和第二动力机构，控制机构在垃圾识别机构识别到柔性垃圾时通过第一动力机构控制柔性垃圾收集机构对柔性垃圾进行收集，控制机构在垃圾识别机构识别到非柔性垃圾时通过第二动力机构控制非柔性垃圾收集机构对非柔性垃圾进行收集。本发明的海洋垃圾分类收集系统能够实现海洋垃圾的分类收集，减少了后期垃圾处理的成本。
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公开(公告)号：CN119908240A
公开(公告)日：2025-05-02
申请号：CN202510405348.7
申请日：2025-04-02
Applicant: 广州大学
IPC: A01D46/30 , B25J9/16 , B64U20/87 , G01C21/20 , G06V20/17 , G06V20/10 , G06V20/64 , G06T17/00 , G06T7/593 , G06N5/01 , G06N7/02 , B64U101/30 , B64U101/40
Abstract: 本发明公开了一种基于机器视觉的番荔枝培育采摘一体化方法，首先通过无人机获取番荔枝的图像数据，结合多视角三维重建算法构建番荔枝的三维环境模型并提取番荔枝的空间数据；然后将番荔枝按照种植区的空间分布进行分簇，为每一簇派遣一个搭载机械臂的机器人进行培育采摘作业；接着操纵无人机统计出每一簇内的番荔枝数量，并对每一簇的机器人进行路径规划；最后基于模糊数学生成每一簇机器人的机械臂力度控制方案、移动速度控制方案及补光量控制方案，每一簇机器人按照生成的方案对番荔枝进行培育采摘。本发明结合机器视觉与模糊控制技术，实现番荔枝培育采摘的一体化服务，提高番荔枝培育采摘效率及产量，降低坏果率及损伤率。
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公开(公告)号：CN115417025B
公开(公告)日：2024-01-12
申请号：CN202210965371.8
申请日：2022-08-12
Applicant: 广州大学
Abstract: 本发明公开了一种分布式处理的智能垃圾分类方法、装置及存储介质，该方法包括如下步骤：S1、系统将垃圾依次送入传送带，第一摄像头获取垃圾图像数据；S2、利用相邻传送带之间的高度差以及电机的差速旋转控制传送带之间的速度差，增大前后两件垃圾的距离保证单件化处理；S3、将单件化分离后的垃圾图像数据传输到GPU进行目标检测识别分类；S4、将获取到的垃圾图像数据通过网络连接构建以当前节点为中心的单位圆，在圆区域内寻找处于待定状态的节点GPU进行图像数据共享和协同计算。本发明使用分布式的神经网络垃圾分类系统来协同工作，有效提高垃圾分类系统的处理效率和处理能力，使其能处理更大规模的垃圾信息数据。
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公开(公告)号：CN114089656B
公开(公告)日：2023-08-08
申请号：CN202111255554.2
申请日：2021-10-27
Applicant: 广州大学
IPC: G05B19/042 , E02B15/10
Abstract: 本发明公开了基于机器视觉和强化学习的海洋垃圾回收规划方法及系统，方法包括：采用目标检测算法对海上漂浮垃圾进行目标检测，获取目标数据，所述目标数据包括海上漂浮垃圾数量、类别、位置和距离的信息；根据所述目标数据建立目标线性系统；根据所述目标线性系统确定海洋垃圾回收规划策略，并根据所述海洋垃圾回收规划策略对所述海上漂浮垃圾进行清理。本发明提高了海上垃圾回收效率且引入了能耗控制，能够降低能耗，提高设备的续航能力，可广泛应用于人工智能和海洋垃圾处理等技术领域。
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公开(公告)号：CN115685800A
公开(公告)日：2023-02-03
申请号：CN202211099639.0
申请日：2022-09-09
Applicant: 广州大学
IPC: G05B19/042
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的物流小车节能调度系统，包括辅助模块、传感器模块、电源模块、通信模块、中央计算模块和执行模块；所述电源模块分别与传感器模块、通信模块和中央计算模块连接，所述传感器模块与通信模块连接，所述通信模块与中央计算模块互相连接，所述通信模块还分别与辅助模块和执行模块连接；所述中央计算模块包括STM32芯片，该芯片处于节能模式时，收集物流小车的状态数据作为神经网络模型的训练集和测试集，并采用十折交叉验证法进行训练，采用路径规划算法，构建出最短路径，决策出最为节能的方案，最后使用模拟退火算法检验，避免陷入局部最优，可计算出对于整个系统中最为节能的调度方案。
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