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公开(公告)号：CN108153309B
公开(公告)日：2020-11-10
申请号：CN201711399540.1
申请日：2017-12-22
Applicant: 安徽农业大学
IPC: G05D1/02
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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公开(公告)号：CN110309886B
公开(公告)日：2022-09-20
申请号：CN201910610145.6
申请日：2019-07-08
Applicant: 安徽农业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的无线传感器高维数据异常检测方法，包括以下步骤：（101）、获取历史数据；（102）、建立DBN‑QSSVM混合模型；（103）、利用传感器历史数据对混合模型进行训练；（104）、采集待检测的传感器测试数据；（105）、利用（103）中训练好的DBN‑QSSVM混合模型对传感器测试数据进行异常检测；（106）、输出传感器测试数据中的异常数据。本发明改进了现有技术的相关算法和流程，提出了一个在处理高维度数据时，实现在线检测技术的方法，可以在不降低数据异常检测方法准确性的情况下，大大降低该方法的空间和时间复杂度，从而更加适用于大规模高维数据异常检测。
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公开(公告)号：CN108400907B
公开(公告)日：2021-06-01
申请号：CN201810126298.9
申请日：2018-02-08
Applicant: 安徽农业大学
Abstract: 本发明公开了一种不确定网络环境下的链路丢包率推理方法，包括以下步骤：（101）、获取目标网络的拓扑；（102）、发送端到端探测并接收探测结果，该探测结果就是探测得到的路径丢包率；（103）、根据路径丢包率确定路径状态，从而确定链路状态；（104）、采用对数正态分布拟合可得到1状态和2状态链路的丢包率范围；（105）、输出所有的链路丢包率范围。本发明改进了现有技术的相关算法和流程，提出了一个在真实网络环境下面对不确定因素的丢包推理方法，大大地提高了测量链路丢包率的正确率。
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公开(公告)号：CN110738600A
公开(公告)日：2020-01-31
申请号：CN201911009848.X
申请日：2019-10-22
Applicant: 安徽农业大学
IPC: G06T3/40 , G06T7/80 , H04N13/239
Abstract: 本发明公开一种基于双目视觉的相机超分辨率图像获取方法，包括有以下步骤：S1：通过平移双目摄像机组获得同一场景的多幅视差图；S2：根据步骤S1：在平移双目摄像机组时，使激光跟踪仪在对应的位置，使用激光跟踪仪确定世界坐标系，求得双目摄像机组的坐标系与世界坐标系的转换关系；S3：开启双目摄像机组同时对目标物的图像采集；S4：对于步骤S3中，建立数据库；S5：通过在S2的双目摄像机组的坐标系与世界坐标系的转换关系，获得每张图片对应关系的世界坐标；S6：将S5中计算出的每一张图片对应世界坐标系对S2中求得的目标物对应的世界坐标系的关系进行比较。本发明有效提高了匹配速度，减少运算量。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107966137B
公开(公告)日：2019-05-31
申请号：CN201711173663.3
申请日：2017-11-22
Applicant: 安徽农业大学
Abstract: 本发明公开了一种TDICCD拼接区图像的卫星平台颤振探测方法，包括以下步骤：1)重叠图像的获取，利用时间延迟积分电荷耦合器件拼接区获得重叠图像。2)相对成像位置差的计算，对两幅重叠图像进行精确密集匹配处理，获得同名匹配点，计算同一目标在两幅重叠图像中的相对成像位置差；3)卫星平台颤振的估计，根据相对成像位置差，估计卫星平台颤振。本发明能有效解决颤振探测准确度低、仅能探测若干孤立频率点的问题，为卫星平台提供一种高精度、较宽频段内全覆盖的颤振探测方法，从而提高卫星姿态探测能力和遥感图像信息提取的准确度。
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公开(公告)号：CN109612513A
公开(公告)日：2019-04-12
申请号：CN201811541556.6
申请日：2018-12-17
Applicant: 安徽农业大学
Abstract: 本发明公开了一种面向大规模高维传感器数据的在线式异常检测方法，包括以下步骤：（101）、获取历史数据；（102）、建立深度信念网络-1/4球面支持向量机混合模型对数据进行降维和检测；（103）、利用历史数据对混合模型进行训练；（104）、采集传感器数据；（105）、创建滑动窗口，实现在线检测技术；（106）、利用上面训练好的混合模型对传感器采集的数据进行检测；（107）、输出检测后所有的异常数据。本发明改进了现有技术的相关算法和流程，提出了一个在处理高维度数据时，实现在线检测技术的方法，在大大地提高了异常数据检测的正确率的同时大大降低了检测时间。
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公开(公告)号：CN108400907A
公开(公告)日：2018-08-14
申请号：CN201810126298.9
申请日：2018-02-08
Applicant: 安徽农业大学
Abstract: 本发明公开了一种不确定网络环境下的链路丢包率推理方法，包括以下步骤：（101）、获取目标网络的拓扑；（102）、发送端到端探测并接收探测结果，该探测结果就是探测得到的路径丢包率；（103）、根据路径丢包率确定路径状态，从而确定链路状态；（104）、采用对数正态分布拟合可得到1状态和2状态链路的丢包率范围；（105）、输出所有的链路丢包率范围。本发明改进了现有技术的相关算法和流程，提出了一个在真实网络环境下面对不确定因素的丢包推理方法，大大地提高了测量链路丢包率的正确率。
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公开(公告)号：CN105961216A
公开(公告)日：2016-09-28
申请号：CN201610297391.7
申请日：2016-05-05
Applicant: 安徽农业大学
Abstract: 本发明公开了一种具有行为与健康识别的种羊智能腰带，由单片机最小系统、蓝牙模块、SD卡模块、心率传感器、三轴加速度传感器、温度传感器、电源及复位电路构成，蓝牙模块、SD卡模块、心率传感器、三轴加速度传感器、温度传感器、电源及复位电路分别接入单片机最小系统。本发明通过在种羊身上运用穿戴技术，可以每天实时监测种羊行为和健康状况，长期跟踪分析对比投喂量与健康的关系，结合不同饲料的投喂对比分析，可以获取种羊全生育阶段养殖投入情况，为得到最大经济效益提供依据。
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公开(公告)号：CN110826642B
公开(公告)日：2023-03-24
申请号：CN201911116431.3
申请日：2019-11-15
Applicant: 安徽农业大学
IPC: G06F18/2433 , G06F18/2411 , G06F18/214
Abstract: 本发明公开了一种针对传感器数据的无监督异常检测方法，包括以下步骤：(101)、获取历史数据；(102)、建立训练模型，通过历史数据对训练模型进行训练；(103)、重新以固定时间间隔获取实时采集的传感器数据；(104)、对实时采集的传感器数据进行检测；(105)、输出检测出的异常数据。本发明改进了现有技术的相关算法和流程，提出了一个在线式无监督检测技术的方法，在大大地提高了异常数据检测的正确率的同时大大降低了检测时间。
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