公开(公告)号：CN119369426A

公开(公告)日：2025-01-28

申请号：CN202411059544.5

申请日：2024-08-04

Applicant: 哈尔滨理工大学

Inventor： 徐军 ,  李文涛 ,  许世龙 ,  刘浩

IPC: B25J11/00 ,  B25J9/16 ,  B25J18/00

Abstract: 本发明涉及智能机器人领域，具体涉及一种高速稳定，成本低廉的解三阶魔方机器人。该机器人包括由亚克力板拼接而成的机架、舵机、单片机控制板、摄像头和上位机。上位机控制系统为运行在电脑上的上位机软件，上位机软件调用摄像头分6次性采集三阶魔方6个面的颜色信息，保证了六张被采集到的图片的光照强度一致性。本发明大部分材料为透明亚克力板依靠隼牟结构拼接而成，具有重量轻，成本低廉等优点。

公开(公告)号：CN118887402A

公开(公告)日：2024-11-01

申请号：CN202411001577.4

申请日：2024-07-25

Applicant: 哈尔滨理工大学

Inventor： 徐军 ,  郭雅鑫 ,  郭嵩 ,  许世龙

IPC: G06V10/26 ,  G06V10/774 ,  G06V10/44 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0495 ,  G06N3/082 ,  G06V20/10

Abstract: 本发明公开了一种基于改进YOLOv8模型的番茄分割方法，该方法主要包括寻找类别丰富的番茄分割数据集，对其进行数据增强处理并进行手动标注，扩充数据集数量，对YOLOv8n模型进行改进，主干替换为MobileNetv3使模型轻量化，对YOLOv8n网络头部引入DCNv2可变型卷积能更好的适应目标的形态，并在头部添加通道注意力机制关注特征层的通道信息和空间信息。结果表明，改进后的算法类别平均精度为91.8％，本方法在识别准确率和速度两方面达到了实用化的要求，进一步推动番茄采摘机器人及智慧农业的发展。

公开(公告)号：CN118887513A

公开(公告)日：2024-11-01

申请号：CN202411001433.9

申请日：2024-07-25

Applicant: 哈尔滨理工大学

Inventor： 马静 ,  戴鹤 ,  许世龙 ,  郭嵩

IPC: G06V10/82 ,  G06V10/774 ,  G06V10/25 ,  G06V10/764 ,  G06V10/776 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0495 ,  G06N3/082 ,  G06V20/10

Abstract: 本发明公开了一种基于改进YOLOv8n的轻量化杂草识别方法，属于深度学习和计算机视觉技术领域。该方法主要包括：获取包含不同种类杂草的图像数据集并进行数据集划分；杂草数据预处理；在YOLOv8n基础上进行优化改进，构建杂草识别模型WYOLO；基于杂草识别模型WYOLO，构建轻量化杂草识别模型LWYOLO，在保证识别精度的同时提升识别速度；使用预处理后的数据集对搭建的网络模型进行训练及测试，以识别出杂草图像。利用本发明提出的轻量化杂草识别方法，模型体积小、精度高、运行速度快，为除草设备提供有力支撑，对于提高作物产量、减少化学除草剂的使用以及保护生态环境具有重要意义。

公开(公告)号：CN118942065A

公开(公告)日：2024-11-12

申请号：CN202411001583.X

申请日：2024-07-25

Applicant: 哈尔滨理工大学

Inventor： 徐军 ,  许世龙

IPC: G06V20/56 ,  G06V20/58 ,  G06V20/40 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06T5/92 ,  G06V10/44 ,  G06N3/0464

Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的盲人出行辅助设备，属于深度学习和计算机视觉技术领域。该方法主要包括：数据采集、数据预处理、道路分割与障碍物检测模型搭建、实验结果可视化、盲人出行辅助设备控制系统搭建。其中数据预处理采用OpenCV图像处理技术，实验结果可视化对卷积神经网络在视觉上进行了具象化理解，另外对YOLOv8n、YOLOv8n‑seg检测与分割网络进行轻量化改进，以确保模型在边缘算力设备上能够具有良好的实时性。通过深度相机采集图像，经过模型推理并结合数学运算，将方向偏移信号和障碍物距离信号转化为Arduino电信号，控制舵机进行振动反馈，引导与警示盲人，从而提高盲人出行的安全。