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公开(公告)号:CN109784417A
公开(公告)日:2019-05-21
申请号:CN201910078350.2
申请日:2019-01-28
Applicant: 安徽农业大学 , 安徽泓森物联网有限公司
Abstract: 本发明实施方式提供一种残差网络模型及其训练方法、系统、识别方法及系统,属于黑毛猪肉的新鲜度识别技术领域。所述残差网络模型包括多个残差模块,每个所述残差模块包括串联的至少一个卷积层和一个池化层,所述卷积层用于对输入的黑毛猪肉图像进行滤波处理,所述池化层用于对处理后的所述黑毛猪肉图像进行进一步整合,每个所述残差模块的输入端和输出端连接;自适应网络,与所述残差模块连接,用于对所述黑毛猪肉图像进行识别和分类。该残差网络模型具备对黑毛猪肉图像的高精度识别功能;该训练方法、系统可以训练出高精度识别功能的残差网络模型;该识别方法、系统通过采用残差网络模型对黑毛猪肉进行识别,提高了黑毛猪肉图像新鲜度的识别率。
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公开(公告)号:CN108153309A
公开(公告)日:2018-06-12
申请号:CN201711399540.1
申请日:2017-12-22
Applicant: 安徽农业大学
IPC: G05D1/02
CPC classification number: G05D1/0223 , G05D2201/0217
Abstract: 本发明涉及移动机器人运动控制领域,公开了一种用于履带机器人的控制方法以及履带机器人。本发明将履带机器人视为由电机驱动系统和车体运动系统组成的级联系统,构建变倾斜参数的自适应积分滑模切换函数,并根据自适应积分滑模切换函数提出基于等效控制和切换控制的自适应滑模跟踪控制,以机器人的速度,在线辨识所得的驱动电机时变不确定参数,以及在运动学模型中求取的与目标位姿的误差反馈至驱动系统的控制器中,然后根据运动学关系,分解各个电机的期望速度,进而实现机器人的稳定运动控制。
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