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公开(公告)号：CN114397887B
公开(公告)日：2023-06-06
申请号：CN202111571098.2
申请日：2021-12-21
Applicant: 汕头大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明公开了一种基于三层基因调控网络的群体机器人聚合控制方法，包括：基于基因调控网络模型包括创建层、形成层和控制层，将群体机器人机载传感器获取的每一个机器人到目标的相对距离和每两个机器人间的相对距离导入创建层，得到当前时刻局部坐标系；调用所有个体在上一时刻局部坐标系内的坐标信息进行坐标转换，获取在当前时刻局部坐标系内的目标坐标信息、障碍物坐标信息和每一个机器人的坐标信息；将目标坐标信息和障碍物坐标信息导入形成层，得到围捕形态并获取每一个机器人的围捕控制点；将每一个机器人的坐标信息和围捕控制点导入控制层，引导群体机器人朝目标移动围捕。本发明实现在全球定位系统失效的三维空间中对目标自适应围捕。
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公开(公告)号：CN111708042B
公开(公告)日：2023-05-02
申请号：CN202010388347.3
申请日：2020-05-09
Applicant: 汕头大学
IPC: G01S17/58 , G01S17/93 , G01S17/86 , G01C22/00 , G06T7/277 , G06F18/25 , G06V40/20 , G06V10/762 , G06V10/82 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开一种行人轨迹预测和跟随的机器人方法及系统，包括：ZED摄像头、GPU嵌入式平台、工控机、MCU控制器、激光雷达传感器和轮式里程计；本发明融合激光雷达和摄像头，将行人轨迹预测网络与行人重识别框架结合，利用行人交互轨迹网络进行预测，实现对目标行人的主动选取最优视角进行跟随，并且融入CSRT以及卡尔曼滤波，使机器人能对行人目标的轨迹进行准确地自主预测和跟随；鲁棒性高，精度高，准确率高，成本较低。
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公开(公告)号：CN112258486B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202011172307.1
申请日：2020-10-28
Applicant: 汕头大学
IPC: G06T7/00 , G06T7/11 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06N3/126
Abstract: 本发明提供基于进化神经架构搜索的眼底图像视网膜血管分割方法，以U型解码‑编码结构为骨干网络对其中模块的内部结构进行搜索和优化，从而为这些模块寻找到比人工设计更好和具有更低计算复杂度的结构和操作；本发明的神经网络模型能更有效地处理眼底图像的复杂情况，对复杂的眼底图像病灶、血管中心反光现象的干扰和光照不均衡现象的干扰具有较强的鲁棒性，能更准确地提取视网膜血管的特征，从而提高整张图像的分割准确率。既保证了架构的灵活性也提高了架构搜索的效率，并且改进了遗传算法中的交叉操作，提高了遗传算法的在架构搜索过程中的搜索能力，更有潜力应用于临床上的疾病诊断。
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公开(公告)号：CN114488984B
公开(公告)日：2023-02-03
申请号：CN202210098527.7
申请日：2022-01-27
Applicant: 华能(广东)能源开发有限公司海门电厂 , 汕头大学
Inventor： 黄旭鹏 , 李洪 , 黄卫剑 , 范衠 , 张青霄 , 曾向荣 , 林业桂 , 刘宗茂 , 林海 , 李锋 , 张承钿 , 刘嘉诚 , 夏俊煊 , 汤同申 , 罗鸿杰 , 宁为博 , 朱贵杰 , 郝志峰 , 黄书山 , 成仕强 , 吴增松 , 刘天宇
IPC: G05B19/418
Abstract: 本发明公开一种电厂多DCS主机的控制系统和控制方法，系统包括触摸显示屏、操作机器人、工控机、图像采集模块和KVM控制模块，KVM控制模块连接多台DCS主机，KVM控制模块接收多台DCS主机的视频流信号，KVM控制模块对视频流信号进行信号加强后，输出至触摸显示屏和图像采集模块上；工控机接收图像采集模块传输的视频流并进行图像识别，将程序转义后的机器人指令发送至操作机器人，操作机器人点控触摸显示屏；触摸显示屏提供触控功能，操作机器人在触摸显示屏操作后，触摸显示屏生成控制信号，并通过KVM控制模块将控制信号转发至对应的DCS主机。本发明集中集控室中众多DCS系统，大量减少人力物力支出。
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公开(公告)号：CN112257622B
公开(公告)日：2022-08-16
申请号：CN202011172312.2
申请日：2020-10-28
Applicant: 汕头大学
Abstract: 本发明提供一种基于遗传算法和U型神经网络的道路裂缝分割的方法，使用遗传算法对U型编‑解码结构的全卷积神经网络架构进行搜索以实现自动化设计，用于解决人工设计道路裂缝分割神经网络模型工作繁琐、工作量大以及所设计的模型较复杂和在复杂情况下对道路裂缝分割不精确的问题，能自动且精确地对道路裂缝进行分割；为这些模块寻找到比人工设计更好和具有更低计算复杂度的结构和操作，对复杂的道路表面图像裂缝、病害的不均匀性和光照不均衡现象的干扰具有较强的鲁棒性，能更准确地提取道路裂缝的特征，从而提高整张图像的分割准确率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112125080B
公开(公告)日：2022-04-01
申请号：CN202010818133.5
申请日：2020-08-14
Applicant: 汕头大学
Abstract: 本发明公开了一种电梯门锁啮合深度检测方法及系统，该方法包括：控制器确定电梯的轿厢停放在预设位置，使得门锁在所述执行装置的活动范围内；控制器控制执行装置将执行组件更换为门锁触发组件；控制器通过视觉模块获取门锁锁钩与视觉模块的距离；控制器控制门锁触发组件触发开启门锁，获取门锁触发组件的反馈信号，通过视觉模块获取门锁被打开的全过程的视频；门锁电气回路通断检测模块检测到电梯门锁电气回路断开时获取断开信号，并通过无线通信模块发送给控制器；控制器根据门锁锁钩与视觉模块的距离、所述视频、门锁触发组件的反馈信号和断开信号确定所述门锁的啮合深度。降低了对电梯门锁啮合深度检测时的安全风险及提高了检测效率与准确度。
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公开(公告)号：CN109086843B
公开(公告)日：2021-10-29
申请号：CN201810809736.1
申请日：2018-07-23
Applicant: 汕头大学
Abstract: 本发明提供了一种基于二维码的移动机器人导航方法，通过一安装有车轮编码器、激光测距仪、Kinect传感器及机载服务器的移动机器人和能生成二维码的智能终端来实施，所述方法包括：所述机载服务器获得所述激光测距仪的位姿信息数据，构建并存储环境的二维地图；所述机载服务器将所述二维地图信息传送到所述智能终端，生成二维码图像；利用所述Kinect传感器扫描所述智能终端生成的二维码图像，获取所述二维码图像中的位置信息；所述移动机器人根据所述二维码图像中的位置信息，规划导航路线，进行自主导航。采用本发明可以使自主导航系统的输入方式更为简单可视化，降低了用户操作难度，更适合于用户使用，可以快速实现二维码导航。
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公开(公告)号：CN111022936A
公开(公告)日：2020-04-17
申请号：CN201911198666.1
申请日：2019-11-29
Applicant: 汕头大学
IPC: F17D5/02 , F16L55/168
Abstract: 本发明公开了一种管道漏点定位装置、带压堵漏装置及管道漏点定位方法，管道漏点定位装置包括底盘、机械臂、弹簧探针和控制柜；底盘上设有云台机构，云台机构上设有立体相机。使用时，立体相机能对发生泄漏的管道进行扫描、确认漏点的粗略位置，然后使用弹簧探针对粗略位置周围的区域进行多次检测，当管道待测点与弹簧探针尖端触碰时，弹簧探针如果没有发生挤压，则可以判断是漏点；通过触碰确定漏点的位置，不会受到水雾的影响；带压堵漏装置包括管道漏点定位装置和堵漏执行器，管道漏点定位装置对漏点进行精准的定位后，机械臂把堵漏执行器移动到漏点处进行堵漏。
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公开(公告)号：CN110605719A
公开(公告)日：2019-12-24
申请号：CN201910914710.8
申请日：2019-09-25
Applicant: 汕头大学
IPC: B25J9/16 , B25J11/00 , B62D55/065
Abstract: 本发明实施例公开了一种在线带压堵漏的机器人，包括移动模块，装载于所述移动模块上的供电模块、底板，安装于所述底板之上的刀架、执行模块、全局图像采集模块。本发明实施例还公开了一种用于在线带压堵漏的机器人的控制系统。本发明实施例还公开了一种在线带压堵漏的机器人控制系统的方法。采用本发明，使用全局摄像头模块和局部摄像头模块可以令操作人员能安全的从远程观察漏点情况并对漏点实施自动化捻打修复；作业时机械臂换取探针末端和捻打末端可以使管道漏点定位更加准确，捻打修复效果更理想。
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公开(公告)号：CN110263790A
公开(公告)日：2019-09-20
申请号：CN201910316734.3
申请日：2019-04-18
Applicant: 汕头大学
Abstract: 本发明实施例公开了一种基于卷积神经网络的电厂电表字符定位和识别方法，包括：整理电厂电表图像，建立由所述图像组成的含有字符的电表图像库；训练用于定位字符区域的卷积神经网络，确定网络中的学习参数；利用训练好的用于定位字符区域的卷积神经网络定位所述图像库中电表图像的字符区域，输出字符区域进行裁剪并导出；整理导出的含有数字序列图片并建立对应的图像库，利用其训练用于识别数字序列的卷积神经网络；利用训练好的卷积神经网络识别裁剪得到的数字序列图像，输出字符识别结果。本发明充分利用卷积神经网络的特征提取和学习能力，规避了传统图像处理中的噪声等问题，提高了系统的鲁棒性，高效准确地定位并识别电厂电表中的字符。
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