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公开(公告)号：CN114005020A
公开(公告)日：2022-02-01
申请号：CN202111303025.5
申请日：2021-11-05
申请人： 河北工业大学
IPC分类号： G06V20/00 , G06V10/22 , G06V10/25 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08
摘要： 本发明公开了一种基于M3‑YOLOv5的指定移动目标检测方法，将YOLOv5的骨干网络替换为原始MobileNetV3算法网络的去除最后的平均池化层和两个逐点卷积层的部分，并添加了上采样模块。将YOLOv5的瓶颈网络中的与输出端最近的3个CBL模块替换为1个PDP_1模块和2个PDP_2模块。本发明将YOLOv5目标检测算法与MobileNetV3检测算法相结合，改进简便，构建出检测速度快、检测精度高的网络模型。本发明在保留检测精度的同时提高了检测速度，更适用于指定移动目标的检测。
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公开(公告)号：CN112859598A
公开(公告)日：2021-05-28
申请号：CN202110020976.5
申请日：2021-01-07
申请人： 河北工业大学
IPC分类号： G05B13/04
摘要： 本发明公开了一种重组式经验变换型迭代学习控制方法。本发明针对被控系统元件更换或参数改变时内在结构本质特征保持不变的特点，将被控系统改进为重组式的迭代学习控制系统，根据其参数变化的具体情况，通过对原有迭代学习控制所获得经验的继承和适当调整，将之变换重组为新被控系统的初次迭代控制数据，通过重组的方式实现了迭代学习控制经验在新被控系统运行过程中的有效继承和应用，形成初始误差极小的新被控系统初次迭代控制数据，使得达到目标跟踪精度的迭代次数更少，有效的减少了新迭代学习所需要的次数和时间，节约了时间与原材料损耗。
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公开(公告)号：CN105572601B
公开(公告)日：2019-02-19
申请号：CN201610144280.2
申请日：2016-03-15
申请人： 河北工业大学
IPC分类号： G01R31/36
摘要： 本发明锂电池性能衰退原因的判断方法，涉及电池电性能的判断，步骤是：获得锂电池的充电Δv‑t曲线与获得锂电池的放电Δv‑t曲线；计算两条充放电Δv‑t曲线之间所包含的面积s值；对面积s采用电压差值与时间积分的形式计算，得出作为电池性能衰减的程度系数ki；通过比较锂电池不同的循环充放电次数分别对应的充电Δv‑t曲线和放电Δv‑t曲线，判断锂电池性能衰退原因，克服了现有技术存在无法实现在锂电池的日常使用过程中进行锂电池性能衰退原因判断的缺陷。
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公开(公告)号：CN109263756A
公开(公告)日：2019-01-25
申请号：CN201811338040.1
申请日：2018-11-12
申请人： 河北工业大学
摘要： 本发明基于两个轮毂电机的全向轮式AGV机器人及其运行方式，涉及电动车辆上控制设备的配置，该机器人由车架、轮组和电子控制系统构成，其中，车架包括车架本体和四个万向从动轮，轮组包括D型轴、四齿耙形支架和两个直流无刷轮毂电机，电子控制系统包括主控制核心模块、电磁离合器、角度传感器、直流无刷电机控制器和电池组，其中控制核心模块上集成有控制芯片、电子罗盘和继电器，其运行方式是用主控制核心模块对两个轮毂电机进行快速控制，同时控制电磁离合器的离与合，控制轮组相对于车架的角度，从而实现AGV机器人的全向移动，本发明克服了现有技术的麦克纳姆轮式AGV小车存在侧向滑移、成本高昂、路面适应能力差和负载能力差的缺陷。
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公开(公告)号：CN108819796A
公开(公告)日：2018-11-16
申请号：CN201810539967.5
申请日：2018-05-30
申请人： 河北工业大学
IPC分类号： B60L15/20
摘要： 本发明双轮毂电机电动汽车的智能转向控制方法，涉及提高转向性能的车辆驾驶稳定性的控制，是采用梯度式策略即将车速划分为三个阶段：低速阶段为速度小于20km/h，中速阶段为速度大于等于20km/h，且小于等于40km/h，高速阶段为速度为40km/h以上，来应对不同车速下的转向情况，通过对应不同的滑模控制器，包括质心偏转角滑模控制器、联合滑模控制器和横摆角速度滑模控制器，经过力矩分配，达到智能转向控制，克服了现有技术所存在的汽车在转向过程中，不能同时保证转向时整车的稳定性、转向的实时性和不同速度阶段下的安全转向的要求，以及为开环控制的鲁棒性差的缺陷。
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公开(公告)号：CN105643590B
公开(公告)日：2018-07-13
申请号：CN201610204692.0
申请日：2016-03-31
申请人： 河北工业大学
摘要： 本发明一种手势控制的轮式移动机器人及其操作方法，涉及机器人领域，包括移动运行部分和远程控制部分；其中，移动运行部分包括一个三层的铝合金型材架构、Kinect摄像头、嵌入式无风扇工控机、无刷直流电机控制器、锂电池、两个驱动轮和一个万向轮，远程控制部分由一个连接了Leap Motion体感控制器的笔记本电脑组成，其操作方法是利用Leap Motion体感控制器进行手势识别并以特定的手势进行远程控制。本发明克服了现有的轮式移动机器人技术中不能通过识别远程控制者的手势向机器人发出运动指令，远程控制者与机器人之间的人机交互手段生硬而不自然的缺陷。
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公开(公告)号：CN104865555B
公开(公告)日：2017-12-08
申请号：CN201510253798.5
申请日：2015-05-19
申请人： 河北工业大学
IPC分类号： G01S5/22
摘要： 本发明一种基于声音位置指纹的室内声源定位方法，涉及应用声波确定信号源的位置的技术，操作步骤是：离线采样，构建一个关于声达时间差和声音采样点位置坐标间关系的数据库，即声音位置指纹数据库；在线定位，确定待定位的声源的坐标位置。本发明方法利用定位算法比较待定位测点的声源信号与声音位置指纹数据库中每个参考点的邻近性，从而实现对声源待测点位置坐标的确定，克服了现有的声音定向方法只能定出声源的方向，而不能定出声源的具体位置，不能实现对室内声源进行定位的缺陷。
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公开(公告)号：CN103984962B
公开(公告)日：2017-03-29
申请号：CN201410238875.5
申请日：2014-05-30
申请人： 河北工业大学
摘要： 本发明涉及一种基于肌电信号的外骨骼行走模式识别方法，其特征在于该方法包括以下步骤：步骤(1)肌电信号采集，将肌电电极沿着所选肌群肌纤维的方向贴附在肌腹处，肌电信号传感器通过电极扣与肌电电极相连，固定于外骨骼上的单片机通过导线与肌电信号传感器相连，采集肌电信号；步骤(2)肌电信号调理，经过步骤(1)后，将肌电电极采集的表面肌电信号输入肌电信号传感器进行信号调理；步骤(3)基于阈值分割的SVM-KNN分类算法进行外骨骼行走模式识别，经步骤(2)处理的表面肌电信号输入单片机进行A/D转换、预处理消除零点漂移、检测特征提取初始时刻、特征提取和基于阈值分割的SVM-KNN分类算法分类，最终识别外骨骼行走模式。
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公开(公告)号：CN106503672A
公开(公告)日：2017-03-15
申请号：CN201610957361.4
申请日：2016-11-03
申请人： 河北工业大学
摘要： 本发明一种老年人异常行为的识别方法，涉及图像特征抽取的图像信息处理，是基于改进的训练好的栈式卷积ISA模型的老年人异常行为的识别方法，步骤是：建立老年人行为模式的视频样本数据库并对视频样本进行分块；视频样本数据的预处理；利用改进的训练好的栈式卷积ISA模型从视频样本数据中提取时空特征；对时空特征进行聚类得到视觉单词表和得到视频视觉单词频率直方图；训练χ2核支持向量机SVM分类器模型；对老年人异常行为的识别。该方法无需进行人体分割和背景建模，通过建立老年人行为数据库，利用无监督学习方法直接从视频数据中提取时空特征，实现对老年人异常行为的识别，克服了现有技术存在的各种缺陷。
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