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公开(公告)号：CN118823446A
公开(公告)日：2024-10-22
申请号：CN202410822516.8
申请日：2024-06-24
Applicant: 中南大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V10/44 , G06V10/20 , G06N3/0455 , G06N3/094 , G06N3/084
Abstract: 本发明提供了一种基于对抗训练去噪自编码器(Adv‑DAE)的泡沫浮选品位预测方法，使用PGD法攻击原始浮选图像，生成对抗样本后，输入去噪自编码器进行特征提取与数据重建。将训练后Adv‑DAE模型的编码器部分与多层感知机结合，建立浮选泡沫图像与品位数据之间的回归关系模型，进行泡沫浮选过程中的品位预测。本发明无须制作特定的噪声数据集，而是通过对抗训练提高模型的抗噪能力，这种方式能够有效提高模型在噪声数据下的鲁棒性，从而提高工业现场噪声数据下品位预测的准确性。
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公开(公告)号：CN118514072A
公开(公告)日：2024-08-20
申请号：CN202410624461.X
申请日：2024-05-20
Applicant: 中南大学
IPC: B25J9/16
Abstract: 本发明提供了一种基于分层强化学习的工业机械臂最优运动规划方法，包括：根据机械臂运动学和动力学模型，构建时间‑能量最优轨迹优化模型；基于马尔可夫过程，设置分层运动规划框架，通过虚拟目标点将全局轨迹分割成一系列无碰撞轨迹片段；基于奖励信息更新上层运动规划器的强化学习策略；通过基于最优控制策略的下层运动规划器对机械臂进行最优运动规划。本发明采用了通过生成虚拟目标点在障碍物之间进行导航的方式，基于马尔可夫过程，从而避免了碰撞检测，提升了计算效率，且分层运动规划架的上层运动规划器和下层运动规划器可以将强化学习策略与最优控制策略相结合，因此能够生成优化后高质量的轨迹，同时具有强泛化能力。
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公开(公告)号：CN114638784B
公开(公告)日：2024-07-23
申请号：CN202210146025.7
申请日：2022-02-17
Applicant: 中南大学
IPC: G06T7/00 , G06T7/73 , G06V10/46 , G06V10/54 , G06V10/80 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/762 , G06N3/0464 , G06N3/096 , G01N21/88 , G01N21/952
Abstract: 本发明公开了一种基于FE‑YOLO的铜管表面缺陷检测算法及装置。通过基于统计的K‑means++聚类方法确定铜管表面缺陷数据集的先验锚框，并建立FE‑YOLO的网络结构，在骨干特征提取网络部分，依据轻量化网络特点实现了模型的轻量化，在颈部特征融合部分，利用改进的特征金字塔增强了空间特征的位置相关性；根据对惩罚项的研究选择设计优化的边界回归框损失函数HIoU，加速了模型的收敛，提高模型的精度；最终根据铜管表面缺陷数据集训练得到基于FE‑YOLO的铜管表面缺陷检测模型，实现对铜管表面缺陷的高效和高精度的检测实现了对工业表面缺陷的端到端快速、准确检测。
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公开(公告)号：CN117152448B
公开(公告)日：2024-06-21
申请号：CN202310526456.0
申请日：2023-05-11
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于微分频域特征的浮选过程关联泡沫图像特征选择方法，包括：对数据集进行预处理；对已提取浮选泡沫图像的表观特征序列进行滤波并求微分，并对微分序列进行中值滤波；提出结合微分频域特征的改进灰色关联分析算法；利用灰色关联系数加权选择特征。本发明的方法可以有效的结合原始特征数据以及特征的变化趋势，充分分析以时序、因果为基本关系的泡沫浮选图像特征数据，实现在基准数据分析模型上，进一步提高对各类特征敏感的数据预测精度，为加药量、品位预测等模型建立提供预处理的新方法。
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公开(公告)号：CN117152448A
公开(公告)日：2023-12-01
申请号：CN202310526456.0
申请日：2023-05-11
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于微分频域特征的浮选过程关联泡沫图像特征选择方法，包括：对数据集进行预处理；对已提取浮选泡沫图像的表观特征序列进行滤波并求微分，并对微分序列进行中值滤波；提出结合微分频域特征的改进灰色关联分析算法；利用灰色关联系数加权选择特征。本发明的方法可以有效的结合原始特征数据以及特征的变化趋势，充分分析以时序、因果为基本关系的泡沫浮选图像特征数据，实现在基准数据分析模型上，进一步提高对各类特征敏感的数据预测精度，为加药量、品位预测等模型建立提供预处理的新方法。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116443275A
公开(公告)日：2023-07-18
申请号：CN202310346310.8
申请日：2023-04-03
Applicant: 中南大学
IPC: B64G1/24
Abstract: 本公开实施例中提供了一种空间非合作目标安全避障交会控制方法，属于控制技术领域，具体包括：步骤1，根据空间非合作目标和服务航天器的运动参数构建空间非合作目标和服务航天器的动力学模型；步骤2，根据目标势函数、障碍物势函数、交会以及速度安全走廊势函数构建人工势场；步骤3，根据空间非合作目标和服务航天器对应的动力学模型，以及所构建的人工势场函数和性能函数，设计预设性能滑模面实现避障交会控制。通过本公开的方案，提出速度安全走廊势函数能够约束服务航天器全局速度，安全性能进一步增加；结合预设性能方法对系统误差项进行性能约束，在此基础上构建的滑模控制器能够实现障碍物规避和非合作目标安全交会并简化控制过程。
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公开(公告)号：CN115082734A
公开(公告)日：2022-09-20
申请号：CN202210715242.3
申请日：2022-06-23
Applicant: 中南大学
IPC: G06V10/764 , G06T5/00 , G06T5/30 , G06T7/00 , G06T7/136 , G06T7/40 , G06T7/90 , G06V10/82 , G06K17/00 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06N5/04 , G07C1/20
Abstract: 本发明公开了铝电解槽火眼视频巡检系统及过热度深度学习识别方法，包括巡检机器人、火眼视频采集装置和过热度识别系统。巡检机器人上设有火眼视频采集摄像头，巡检机器人在铝电解槽出铝端一侧自主导航行走，通过预喷涂的二维码使机器人定位到出铝端的火眼口并进行槽号识别；将巡检机器人上的摄像头对准火眼并进行视频拍摄，拍摄完毕后机器人自主导航到下一个铝电解槽，同时过热度识别系统将视频上传至远程服务器；在服务器端搭建融合机理、数据和经验的三流异维残差网络模型进行过热度识别；本发明公开的铝电解槽火眼视频巡检系统及过热度深度学习识别方法能够代替工人完成铝电解槽过热度检测，降低人力成本，实现过热度状态识别，有助于提高铝电解工业的智能化水平。
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公开(公告)号：CN114638784A
公开(公告)日：2022-06-17
申请号：CN202210146025.7
申请日：2022-02-17
Applicant: 中南大学
IPC: G06T7/00 , G06T7/73 , G06V10/46 , G06V10/54 , G06V10/80 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/762 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08 , G01N21/88 , G01N21/952
Abstract: 本发明公开了一种基于FE‑YOLO的铜管表面缺陷检测算法及装置。通过基于统计的K‑means++聚类方法确定铜管表面缺陷数据集的先验锚框，并建立FE‑YOLO的网络结构，在骨干特征提取网络部分，依据轻量化网络特点实现了模型的轻量化，在颈部特征融合部分，利用改进的特征金字塔增强了空间特征的位置相关性；根据对惩罚项的研究选择设计优化的边界回归框损失函数HIoU，加速了模型的收敛，提高模型的精度；最终根据铜管表面缺陷数据集训练得到基于FE‑YOLO的铜管表面缺陷检测模型，实现对铜管表面缺陷的高效和高精度的检测实现了对工业表面缺陷的端到端快速、准确检测。
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公开(公告)号：CN112859859B
公开(公告)日：2022-04-22
申请号：CN202110042272.8
申请日：2021-01-13
Applicant: 中南大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明提供了一种基于三维障碍物体素对象映射的动态栅格地图更新方法，该方法通过加载已有的初始静态场景的三维体素地图；机器人本地端上传实时激光数据及位姿信息，服务器节点建立三维场景下不同障碍物对象的体素地图；服务器节点根据不同机器人的形状大小等避障规则发布包含速度、坐标信息的不同的动态障碍物对象的栅格地图；同时服务器节点对障碍物激光点云数据进行补全，并对预测点云的可靠性进行评价和迭代更新，完成基于障碍物对象的动态概率栅格地图映射；机器人本地端订阅自己的障碍物地图并完成实施的路径规划和避障。该方法可以使机器人更充分的利用三维场景下的点云信息，并实现不同机器人的障碍物信息共享。
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公开(公告)号：CN108647423B
公开(公告)日：2020-12-08
申请号：CN201810422150.X
申请日：2018-05-04
Applicant: 中南大学
IPC: G06F30/20
Abstract: 本发明提供了一种氧化铝溶出过程闪蒸系统孔口尺寸的优化方法，建立了闪蒸系统稳态时孔口尺寸的流体力学模型；建立了以系统热量回收利用量最大为优化目标，以闪蒸系统孔口尺寸模型和工艺指标为约束的优化模型；采用自适应状态转移算法求解优化模型，得出各闪蒸器孔口尺寸最优值，采用实际生产数据对模型进行验证，其中，变换因子可根据设置的迭代终止条件在每一次迭代过程中自适应调节，同时针对难以测量的待辨识参数，根据最小二乘误差函数进行了辨识。本发明使氧化铝溶出过程闪蒸系统的孔口尺寸更加符合实际环境，从而使得闪蒸系统的温度和压强分布更加合理，热量回收量提高了0.75％‑1.45％。
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