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公开(公告)号：CN115273004A
公开(公告)日：2022-11-01
申请号：CN202210837351.2
申请日：2022-07-15
Applicant: 南通大学
Abstract: 本发明提供一种基于卷积神经网络的智能车巡线方法，涉及深度学习、卷积神经网络、计算机视觉、智能车技术领域。其中方法包含以下步骤：S1：巡线数据集通过颜色提取等方法，计算出智能车转角。以此作为巡线数据集，并采用随机函数进行图像增强；S2：在简单卷积神经网络的基础上引入深度可分离卷积，添加通道注意力模块，更改激活函数；S3：使用数据增强过的数据集训练改进的CNN网络；S4：完成模型的训练后，将模型部署在智能车上。本申请构建的智能车巡线方法具有计算量小、推理速度快，满足了在智能车的实时性要求。本申请构建的神经网络抗干扰能力更强，能够适应不同环境，泛化性与实用性更高。
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公开(公告)号：CN113221823B
公开(公告)日：2024-06-07
申请号：CN202110599256.9
申请日：2021-05-31
Applicant: 南通大学
IPC: G06V20/58 , G06V10/774 , G06V10/44 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06F16/951
Abstract: 本发明公开了一种基于改进轻量级YOLOv3的交通信号灯倒计时识别方法，包括以下步骤：制作交通信号灯数据集，预处理数据；YOLOv3的特征提取网络采用ShuffleNetV2，并且通过特征变换融合ShuffleNetV2低中高层特征作为最终高层输出特征；训练改进后的用于红绿交通信号灯十个倒计时数字的20分类的轻量级YOLOv3网络，实现交通信号灯倒计时数字的检测和识别，并将训练好的模型部署到移动端完成交通信号灯倒计时识别。本发明具有识别速度快，准确率高，实用性和泛化性高等优点，并且更容易在移动端部署。
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公开(公告)号：CN113075926A
公开(公告)日：2021-07-06
申请号：CN202110274036.9
申请日：2021-03-15
Applicant: 南通大学
Abstract: 本发明公开一种基于人工智能的导盲机器狗，包括牵引绳和导盲机器狗本体，导盲机器狗本体内设置有主控制模块；主控制模块上连接有通讯模块、驱动模块以及语音交互模块；通讯模块包括有蓝牙耳机；主控制模块上还包括有感知模块、避撞跟随模块、视觉模块以及导航模块；有益效果是本发明设计导盲机器狗不需要长时间培训，减少人力、时间的消耗；导盲机器狗无需使用者照顾，更方便；导盲机器狗可协助使用者上地铁、公交等等，解决了部分地区公交、地铁不允许盲人携带导盲犬上去的问题；导盲机器狗可通过分辨红绿灯、斑马线以及盲道，协助使用者出行。
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公开(公告)号：CN116382328A
公开(公告)日：2023-07-04
申请号：CN202310224181.5
申请日：2023-03-09
Applicant: 南通大学
IPC: G05D1/10
Abstract: 本发明提供了一种基于水空多个机器人协同的坝体智能检测方法，属于多个机器人协同技术问题。解决了人工检测坝体时水下故障实时检测处理和水下机器人视野狭窄的技术问题。其技术方案为：包括以下步骤：S1、对无人机进行跟踪；S2、多无人机发现故障后，将故障分配给与故障数目相同组数的无人机和水下机器人；S3、通过机器人路径规划，到达指定故障位置；S4、到达指定位置后，水下机器人下潜进行故障检测；S5、检测完毕后，水下机器人重新浮于水面。本发明的有益效果为：多个机器人系统同时对多个故障点进行故障检测，提高了故障检测的效率。
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公开(公告)号：CN117540626B
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202311428417.3
申请日：2023-10-30
Applicant: 南通大学
Abstract: 本发明提供了一种基于贝叶斯神经网络的固定翼无人机态势预测方法，属于无人机态势预测技术领域；解决了在不确定环境下我方无人机无法对敌方无人机的未来态势做不确定性预测的技术问题。其技术方案为：建立适用于时间序列预测的贝叶斯网络并收集敌方无人机的有限态势信息；以敌方无人机态势信息作为输入，使用已建立的贝叶斯神经网络对敌方无人机的下一时刻的态势做预测；将单一时刻预测值作为输入再次预测，构成敌方无人机未来时间段的态势信息。本发明的有益效果为：能够令己方无人机在战场环境中利用有限的态势信息预知敌方无人机下一段时间的态势，使我方无人机能够抢占战场主动性，有利于提升无人机作战能力，从而降低我方无人机的战损比。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116329703A
公开(公告)日：2023-06-27
申请号：CN202310352800.9
申请日：2023-04-04
Applicant: 南通大学
Abstract: 本发明属于水下焊接技术领域，公开了一种适用于水下局部干法焊接的焊接装置及焊接方法，包括顶部密封舱、焊接局部干腔以及焊接装置执行机构。顶部密封舱主要包括焊接装置执行机构、焊接烟尘处理装置；焊接局部干腔主要包括压力泵、气压传感器；焊接装置执行机构包括机械臂、焊枪机构和超声波冲击头。通过压力泵施加压力使装置吸附于待焊接对象表面，出水管道和进气管道营造焊接焊接环境，最后通过气压传感器动态调节保护气以确保焊接及吸附的稳定性，焊接过程中吸附焊接烟尘，焊后通过超声波冲击头消除应力。本发明主要面向浅水域中的桩基础及水下结构件，可实现半自动式水下局部干法焊接、应力处理以及烟尘处理，提高了工作效率。
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公开(公告)号：CN113197433A
公开(公告)日：2021-08-03
申请号：CN202110666986.6
申请日：2021-06-16
Applicant: 南通大学
Abstract: 本发明提出了可升降式多功能智能鞋柜，包括鞋柜主体、传输装置和控制系统，鞋柜主体包括圆柱形壳体、若干层扇环形支撑平板和扇环形鞋盒。传输装置包括导向连接座、扇形传输升降板和升降机构。升降机构中驱动电机的控制与舵机的控制共同实现扇形传输升降板的升降以及扇环形鞋盒的推动过程。控制系统包括若干个视觉装置和控制装置，设置有用于用户操作的控制面板，控制着整个机器的命令输入。本发明设置有鞋子清洁保护装置，通过紫外线消毒装置对鞋子进行消毒保护。有益效果：无需人工整理鞋子，只需将鞋子放入底层放置口就能通过整个装置实现自动精准地摆放并进行鞋柜的消毒，且具有存取速度快，空间占用小，安全性高的优点。
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公开(公告)号：CN119395989A
公开(公告)日：2025-02-07
申请号：CN202411451991.5
申请日：2024-10-17
Applicant: 南通大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明提出了一种基于态势预测的深度强化学习空战决策方法，属于技术领域，解决了无人机在复杂空战环境中不能实现自主决策和环境自适应的技术问题。技术方案为：通过无人机的运动学和动力学特征建模以适应实际飞行状态；建立深度强化对抗环境进行无人机对抗训练；利用LSTM预测算法动态评估敌方无人机状态，快速获取其下一时刻状态；根据奖励分配作为决策器输入，结合预测状态和奖励结果，推理敌方无人机态势动作，实现跟踪打击。本发明结合机器智能计算优势与人类经验判断，在复杂不确定环境下提高敌方无人机意图识别准确性，增强我方无人机的决策能力和战术优势。
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公开(公告)号：CN116382328B
公开(公告)日：2024-04-12
申请号：CN202310224181.5
申请日：2023-03-09
Applicant: 南通大学
IPC: G05D1/695 , G05D109/20
Abstract: 本发明提供了一种基于水空多个机器人协同的坝体智能检测方法，属于多个机器人协同技术问题。解决了人工检测坝体时水下故障实时检测处理和水下机器人视野狭窄的技术问题。其技术方案为：包括以下步骤：S1、对无人机进行跟踪；S2、多无人机发现故障后，将故障分配给与故障数目相同组数的无人机和水下机器人；S3、通过机器人路径规划，到达指定故障位置；S4、到达指定位置后，水下机器人下潜进行故障检测；S5、检测完毕后，水下机器人重新浮于水面。本发明的有益效果为：多个机器人系统同时对多个故障点进行故障检测，提高了故障检测的效率。
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公开(公告)号：CN117540626A
公开(公告)日：2024-02-09
申请号：CN202311428417.3
申请日：2023-10-30
Applicant: 南通大学
Abstract: 本发明提供了一种基于贝叶斯神经网络的固定翼无人机态势预测方法，属于无人机态势预测技术领域；解决了在不确定环境下我方无人机无法对敌方无人机的未来态势做不确定性预测的技术问题。其技术方案为：建立适用于时间序列预测的贝叶斯网络并收集敌方无人机的有限态势信息；以敌方无人机态势信息作为输入，使用已建立的贝叶斯神经网络对敌方无人机的下一时刻的态势做预测；将单一时刻预测值作为输入再次预测，构成敌方无人机未来时间段的态势信息。本发明的有益效果为：能够令己方无人机在战场环境中利用有限的态势信息预知敌方无人机下一段时间的态势，使我方无人机能够抢占战场主动性，有利于提升无人机作战能力，从而降低我方无人机的战损比。
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