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公开(公告)号：CN116672657A
公开(公告)日：2023-09-01
申请号：CN202310695713.3
申请日：2023-06-12
申请人： 安徽理工大学环境友好材料与职业健康研究院(芜湖) , 安徽理工大学
摘要： 本发明公开了一种基于单车训练的下肢康复机器人，包括支撑装置、调节装置、单车训练装置和按摩装置，解决了现有的基于单车训练的下肢康复机器人在使用时，训练方式是通过患者主动骑行的方式进行的，不能调节骑行阻力，在患者康复初期，会因阻力过大导致患者下肢较大的疼痛感，从而不利于患者持续训练的问题以及解决了患者在训练完成后，其腿部肌肉会出现暂时性的酸痛感，传统下肢康复机器人不能对患者腿部进行敲打按摩处理，从而不能缓解患者腿部的酸痛感，使得患者在训练完成后还需进行自我按摩处理，不利于患者坚持进行训练，进一步降低了患者下肢的康复治疗效果的问题。
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公开(公告)号：CN115265535A
公开(公告)日：2022-11-01
申请号：CN202210936572.5
申请日：2022-08-05
申请人： 安徽理工大学环境友好材料与职业健康研究院(芜湖) , 安徽理工大学
摘要： 本发明公开了一种农机组合导航系统和导航方法，系统包括差分基准站、设于农机车辆上的车载移动站；差分基准站接收卫星信号数据，并计算得到差分基准站定位数据传送至车载移动站；车载移动站接收卫星信号数据、差分基准站定位数据，并获取所在农机车辆的惯性导航数据。本发明方法由车载移动基站将自身接收的卫星信号数据、惯性导航数据以及差分基准站定位数据进行数据融合计算，得到状态估计值，并基于状态估计值更新位置、角度信息，由此得到农机车辆的精准位置、角度信息。本发明利用数据融合算法可以得到更高精度的定位信息。
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公开(公告)号：CN115239882A
公开(公告)日：2022-10-25
申请号：CN202210872490.9
申请日：2022-07-20
申请人： 安徽理工大学环境友好材料与职业健康研究院(芜湖) , 安徽理工大学
摘要： 本发明公开了一种基于弱光图像增强的农作物三维重建方法，其方法包括弱光农作物图像增强和农作物三维重建：所述弱光农作物图像增强包括采集弱光农作物图像、弱光农作物图像增强，主要功能为增强采集到的弱光环境下的农作物图像亮度，以提高图像质量；所述农作物三维重建包括基于尺度不变特征变换算法(SIFT)特征检测与匹配、基于运动中恢复结构(SFM)空间点云重建，主要功能为求取关键点作为特征点并得到特征点描述向量，应用欧氏距离判定得到匹配点对集，结合相机内外参数求得空间点云与相机位姿进行农作物三维重建；实现农机装备在弱光作业环境下对农作物精确的感知。
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公开(公告)号：CN117653514A
公开(公告)日：2024-03-08
申请号：CN202311802778.X
申请日：2023-12-25
申请人： 安徽理工大学环境友好材料与职业健康研究院(芜湖) , 安徽理工大学
IPC分类号： A61H1/02
摘要： 本发明涉及医疗设备技术领域，具体为一种下肢康复训练机器人，包括移动座椅机器人、安装在移动座椅机器人后端顶部的推板、安装在推板顶部的控制器和安装在移动座椅机器人前端底部的安装板，安装板的底部设置有脚踏组件，所述安装板上设置有用于驱动脚踏组件往复运动的驱动组件，本发明可以通过气囊组件带动滑块移动，滑块在滑座移动不同的距离时，其连接板的移动距离不同，进而使得往复杆和限位齿条板移动距离也不同，其脚踏板的转动幅度也不同，患者可以在初始状态下，通过对T形转筒的转动，可以改变脚踏板的转动角度，以便于患者的脚踝在训练过程中达到治疗最佳的效果，患者在训练过程中感到疼痛，使患者体验感不佳，增加医护的劳动强度。
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公开(公告)号：CN117918077A
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202410121860.4
申请日：2024-01-30
申请人： 安徽理工大学环境友好材料与职业健康研究院(芜湖) , 安徽理工大学
摘要： 本发明公开了一种带有转向机构的自走式农机设备，涉及自走式农机设备领域，包括农机机体，所述农机机体的四个拐角处均设置有第一固定架和主动轮，且每组第一固定架和主动轮之间相互焊接，所述第一固定架的靠外一侧设置有第二固定架和轮毂结构；本发明可以通过凸出的轮毂结构将主动轮进行支撑起来，农机机体更加顺畅地从田地凹坑中走出来，根据田地的不同情况来调整轮毂结构凸出的范围，主动轮和轮毂结构与地面接触时农机机体更加稳定，第一固定架和第二固定架框架更加结实，可以利用支撑轮毂圈与田地接触，在农机机体的主动轮陷入凹坑中时，支撑轮毂圈可以拨动土块，从而农机机体从凹坑中行驶出来更加将顺畅。
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公开(公告)号：CN117901068A
公开(公告)日：2024-04-19
申请号：CN202410145529.6
申请日：2024-02-01
申请人： 安徽理工大学环境友好材料与职业健康研究院(芜湖) , 安徽理工大学
IPC分类号： B25J9/00
摘要： 本发明公开了一种穿戴式外骨骼设备，涉及外骨骼设备技术领域，包括腰部支撑板，所述腰部支撑板两侧均固定连接有连接支架，且腰部支撑板其中一侧的连接支架固定连接有腰部弹力绳，所述腰部弹力绳顶端插设在另一组连接支架内，且腰部弹力绳顶端均匀开设有多组插设孔，多组所述插设孔对应匹配连接支架处分别均匀固定连接有固定板和固定套块，且固定套块内插设连接有插杆，腰部固定机构通过腰部弹力绳另一端的插设孔与插杆顶端的插设连接下，实现装置可以快速的进行固定限位，并在拆除时只需要通过向内拨动调节板处，即可带动插杆解除与插设孔的插设限位，从而实现快捷的固定和脱卸作业，极大的方便了穿戴者进行使用。
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公开(公告)号：CN117045465A
公开(公告)日：2023-11-14
申请号：CN202311053017.9
申请日：2023-08-21
申请人： 安徽理工大学环境友好材料与职业健康研究院(芜湖) , 安徽理工大学
摘要： 本发明涉及医疗器械领域，具体的说是一种基于下肢运动的康复机器人，包括座板，座板的下端的四角处固定连接有竖直方向的支撑腿，座板的后侧沿倾斜向上的方向转动连接有靠板，位于后侧的支撑腿上转动连接有支撑轮，位于前侧的支撑腿的下端转动连接有转向座，转向座上转动连接有转向轮，座板的前端沿倾斜向下的方向设置有绑腿装置，绑腿装置的后侧设置向绑腿装置提供阻力的阻尼装置，座板与靠板之间设置有用于给靠板定向的定向装置，使得本发明既可以使患者以较舒服的状态进行下肢训练同时又可以根据个人的意愿调节康复模式。
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公开(公告)号：CN115936274A
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202211464621.6
申请日：2022-11-22
申请人： 安徽理工大学环境友好材料与职业健康研究院(芜湖) , 安徽理工大学
IPC分类号： G06Q10/047 , G06Q50/02
摘要： 本发明涉及无人农机路径规划领域，具体是一种改进WOA算法的农机路径规划方法，该方法构造的适应度函数综合考虑了路径长度和避障能力；该方法以传统WOA算法为数学模型基础；传统WOA算法属于一种模拟生物习性的元启发算法；该算法模拟了座头鲸特殊的捕食方式，本发明针对传统WOA算法搜索范围不全面问题，引入柯西变异策略，扩大解空间，增大搜索范围，同时针对传统WOA算法搜索能力受权重因子限制问题，提出自适应权重策略，一定程度上提高了算法的搜索能力和收敛速度；针对传统WOA算法以及其他群智能算法易陷入局部最优的缺陷，融入了逐维小孔成像反向学习机制，增强了算法跳出局部最优的能力。
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公开(公告)号：CN114549325B
公开(公告)日：2024-08-13
申请号：CN202210192733.4
申请日：2022-03-01
申请人： 安徽理工大学
IPC分类号： G06T3/4053 , G06T3/4046 , G06V10/44 , G06V10/80 , G06N3/0464
摘要： 本发明公开了一种单幅图像的仿生鹰眼多尺度融合超分辨率重建模型、方法、设备及存储介质，重建模型包括仿鹰眼特征提取模块、反馈模块、多尺度重建模块，仿鹰眼特征提取模块用于仿照鹰双眼从三方向提取低分辨率图像的浅层特征，对提取的浅层特征信息进行融合提炼；反馈模块包括注意力机制层和反馈层，通过注意力机制层实现跨信道的信息交互，挖掘仿鹰眼特征提取模块提取的有效特征；多尺度重建模块用于通过不同卷积提取深层特征的互补信息，通过空洞卷积进行初步重建，经深层重建并与低分辨率图像的上采样图像融合获得高分辨率的重建图像。本发明重建的图像清晰度高，边缘纹理细节丰富，在保证图像清晰度的同时能丰富图片的内容。
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公开(公告)号：CN118247659A
公开(公告)日：2024-06-25
申请号：CN202410364061.X
申请日：2024-03-28
申请人： 安徽理工大学
IPC分类号： G06V20/10 , G06V20/70 , G06V10/26 , G06V10/75 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/09 , G06N3/084
摘要： 本发明公开了一种基于图像处理技术农作物监测研究实现方法，本发明方法主要包括：1.采集不同视角的农作物图片，对数据进行标注处理，制作数据集，训练实例分割网络的检测模型；2.使用训练好的检测模型对农作物的叶片进行分割，并利用分割掩码计算叶面积，在分割出完整目标农作物，将它与背景分离；3.对分割后的数据进行特征匹配，根据相关系数转化获取相机的位姿，4.将提取到目标农作物特征通过三维重建模型进行重建。本发明针对分割部分，减小计算复杂度，并能减少无效信息的读取，使单位时间内采集到的有效信息量更大，提高了实例分割模型的检测精度和效率。
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