一种针对复杂背景的运动目标检测方法

    公开(公告)号:CN102129688A

    公开(公告)日:2011-07-20

    申请号:CN201110044730.8

    申请日:2011-02-24

    IPC分类号: G06T7/20

    摘要: 一种针对复杂背景的运动目标检测方法,涉及一种针对复杂背景中动目标的检测,解决了现有的检测方法在复杂条件下的适应性差、鲁棒性差的问题。其方法:获取待测场景的视频的M帧场景图像,并作帧间差分,对于每个像素点的差分序列建立混合高斯模型;设置混合高斯模型的虚警率,计算每个像素点的检测门限;根据检测门限对每帧场景图像中的每一个像素点做二值化处理,获得运动目标的轮廓。本发明适用于复杂背景下的运动目标检测。

    一种基于二维图像序列的目标对象的三维重建方法

    公开(公告)号:CN102074015A

    公开(公告)日:2011-05-25

    申请号:CN201110044738.4

    申请日:2011-02-24

    IPC分类号: G06T7/00

    摘要: 一种基于二维图像序列的目标对象的三维重建方法,涉及一种目标对象的三维重建方法。它解决了现有基于图像的三维重建方法中存在的需要重建的点数量多、计算量大导致重建精度低的问题。其方法:采用相机获取目标对象的二维图像序列,通过SIFT算法对每幅图像进行计算并匹配,并计算图像之间的几何关系;对SIFT算法实现过程生成的高斯尺度金字塔中的每幅图像进行角点检测,获得图像的多尺度角点特征;以获得的SIFT匹配点为中心,在约束距离限制范围内搜索每幅图像对应的角点,并对每幅图像获得的角点进行匹配,获得匹配后的角点;根据相机投影矩阵对匹配后角点进行三维重建,实现目标对象的三维重建。本发明适用于目标对象的三维重建。

    一种结合周期奖励的人形机器人步态模仿学习方法

    公开(公告)号:CN118664586A

    公开(公告)日:2024-09-20

    申请号:CN202410688294.5

    申请日:2024-05-30

    IPC分类号: B25J9/16

    摘要: 一种结合周期奖励的人形机器人步态模仿学习方法,涉及机器人运动控制技术领域,针对现有技术中人形机器人在平面内以类人姿态行走时,出现姿态不稳定的问题,本申请构建融合接触信息的参考动作库,作为模仿奖励项和周期接触奖励项的参考。本申请对基本动作与其对应的周期性接触信息,创建出一个综合性的参考动作库。这一策略通过模仿参考动作的风格及其接触信息,引入周期性奖励项,不仅提高了机器人动作的逼真度和风格一致性,而且增强了对动作执行中脚部与地面交互细节的关注,从而确保了人形机器人在平面内以类人姿态行走时,姿态的稳定。

    一种基于强化学习的安全吸引域估计与安全控制方法

    公开(公告)号:CN118655870A

    公开(公告)日:2024-09-17

    申请号:CN202410670846.X

    申请日:2024-05-28

    IPC分类号: G05B23/02

    摘要: 一种基于强化学习的安全吸引域估计与安全控制方法,它属于安全控制技术领域。本发明解决了在现有轮式机器人控制方法中,当稳定性与安全性相冲突时需要牺牲稳定性来优先考虑安全性的问题。本发明引入了控制障碍函数和子集合估计的方法,并在统一框架内制定了一个优化问题,再引入强化学习和多项式求和来表达最优安全控制器和控制障碍函数,本发明方法可以在保证系统安全性的同时,使用李雅普诺夫函数保证了系统的稳定性,即当稳定性与安全性相冲突时,本发明方法也不需要牺牲稳定性来优先考虑安全性。而且本发明所提出的方法不依赖于精确的模型知识。本发明可以应用于安全控制技术领域。

    一种周期型拒绝服务攻击下信息物理系统的安全性分析与控制方法

    公开(公告)号:CN117254959A

    公开(公告)日:2023-12-19

    申请号:CN202311245706.X

    申请日:2023-09-25

    IPC分类号: H04L9/40 H04L41/142

    摘要: 一种周期型拒绝服务攻击下信息物理系统的安全性分析与控制方法,它属于信息物理系统领域。本发明解决了现有方法的安全性分析与控制性能差的问题。本发明给出了保证闭环系统指数稳定的条件。不依赖于任何假设与切换系统中使用的驻留时间方法,通过直接分析可以推导出一个攻击周期内拒绝服务攻击量的临界值,高于该临界值时信息物理系统就可以保持稳定性。与现有方法相比,本发明方法具有更低的保守性,提升了信息物理系统的安全性分析与控制性能。本发明方法可以应用于信息物理系统的安全性分析与控制。

    双重攻击情形下无人系统的安全控制方法

    公开(公告)号:CN116382152A

    公开(公告)日:2023-07-04

    申请号:CN202310144164.0

    申请日:2023-02-21

    IPC分类号: G05B19/042

    摘要: 双重攻击情形下无人系统的安全控制方法,解决了现有无人系统受到联合攻击下如何安全防御控制的问题,属于无人系统领域。本发明包括:建立含有传感器单元和执行器单元联合攻击的无人系统模型;基于带有噪声的传感器单元实际测量结果ya(tk),利用delta‑域估计器估计出无人系统模型的状态向量的估计值获取控制器的控制向量u(tk),根据确定控制器增益矩阵G;根据当前时刻的传感器单元输出量计算当前时刻无人的状态向量的估计值结合获得的G,根据获得控制器的u(tk),将被攻击的执行器单元的实际输出ua(tk)被更新为:ua(tk)=u(tk)+b(tk),b(tk)表示执行器单元被注入来自传感器单元的联合攻击。

    考虑绳索空间同步性的绳驱并联系统智能控制方法

    公开(公告)号:CN116352693A

    公开(公告)日:2023-06-30

    申请号:CN202310393179.0

    申请日:2023-04-13

    IPC分类号: B25J9/10 B25J9/16 B25J9/00

    摘要: 考虑绳索空间同步性的绳驱并联系统智能控制方法,属于多绳索并联驱动系统控制领域。本发明解决现有技术忽略了绳索空间中的各绳索长度的同步性对末端执行器的控制精度和稳定性产生影响的问题。本发明先构建绳索空间下的理论偏差耦合误差向量,利用理论偏差耦合误差向量构建智能同步控制器;采用深度强化学习算法并结合理论偏差耦合误差向量对深度神经网络进行训练;通过训练后深度神经网络对构建的实际偏差耦合误差向量进行识别,输出当前动作对智能同步控制器中的Kcp和Kcd进行优化,并结合利用实际偏差耦合误差向量生成的实际偏差控制信号与基础控制器输出的控制信号配合生成同步控制信号。本发明主要用于对绳驱并联系统中的电机进行控制。

    一种新型混合优化的图像立体匹配方法

    公开(公告)号:CN111709494B

    公开(公告)日:2023-05-26

    申请号:CN202010669921.2

    申请日:2020-07-13

    IPC分类号: G06V10/75 G06V10/44 G06N3/006

    摘要: 一种新型混合优化的图像立体匹配方法,属于计算机视觉、图像处理领域。本发明为解决了传统的线性生长算法容易受初始参数选取的影响且可靠性差、效率低的问题。它确定待匹配的双目图对中视差区域范围;利用优化算法对目标函数进行优化,获取优化结果及优化变量;将优化结果和优化变量代入线性生长算法,计算每个根点附近生长区域视差能量,获取视差区域的视差能量;通过盒式滤波算法对视差区域的视差能量进行滤波,消除图像边缘误匹配;完成对待匹配的双目图对的匹配。本发明适用于图像匹配使用。