公开(公告)号：CN114359415A

公开(公告)日：2022-04-15

申请号：CN202210017323.6

申请日：2022-01-07

申请人： 浙江中烟工业有限责任公司 ,  浙江大学

发明人： 王辉 ,  夏琛 ,  程昌合 ,  吴继忠 ,  张晓兵 ,  刘建国 ,  毕一鸣 ,  沈会良 ,  俞贝楠 ,  胡建欣 ,  柳一昊 ,  黄芳芳 ,  钟永健 ,  李波 ,  童神 ,  葛川 ,  徐志强 ,  朱宏福 ,  沈蓓蕾

IPC分类号： G06T7/90 ,  G06T7/64 ,  G06T7/62 ,  G06T7/13 ,  G06T7/11 ,  G06T7/00 ,  G06T3/40 ,  G06N3/04 ,  G06K9/62 ,  G06V10/774

摘要： 本发明公开了一种基于专家经验指导的深度学习烟叶分级方法，利用预先设定的深度特征提取网络获得烟叶图像的深度网络特征向量。利用传统计算机视觉方法获得烟叶图像的手工特征向量。将深度网络特征向量与手工特征向量拼接为联合特征向量。将联合特征向量输入预先设定的分级判断网络，输出烟叶分级结果。专家针对分级不正确的烟叶图像进行重新分级，得到更新后的分类标签，根据更新后的分类标签对分级判断网络进行学习，获取优化后的分级判断网络。本发明具有烟叶分级的客观性和一致性，且能够达到较高的分级准确率。针对偶然出现的错误烟叶分级情况，利用专家的领域知识，辅助提高分级准确率。

公开(公告)号：CN114521664A

公开(公告)日：2022-05-24

申请号：CN202210035566.2

申请日：2022-01-13

申请人： 浙江大学 ,  浙江中烟工业有限责任公司

发明人： 沈会良 ,  柳一昊 ,  俞贝楠 ,  胡建欣 ,  王辉 ,  夏琛 ,  程昌合 ,  吴继忠 ,  张晓兵 ,  刘建国 ,  毕一鸣

IPC分类号： A24B3/16 ,  G06N3/04 ,  G06T3/40 ,  G06T7/11 ,  G06T7/136

摘要： 本发明公开了一种基于多模态图像数据和深度神经网络的自动烟叶分级系统及装置，系统包括烟叶传送模块、控制通信模块、图像获取模块、图像处理模块和烟叶分级模块；装置包括传送带、传感器、图像采集箱、烟叶放置区域。系统运行时，控制通信模块控制多模态成像设备和传送带系统联合工作，采集烟叶多模态图像数据，多模态图像数据包括烟叶的背光图像、可见光图像以及近红外高光谱图像；图像处理模块在烟叶多模态图像数据中提取烟叶区域，同时拼接烟叶背光图像，并将背光图像、可见光图像与高光谱图像进行配准；烟叶分级模块利用深度神经网络提取烟叶多模态图像数据中的深度特征，并基于深度特征分析对当前烟叶的进行预测分级。

公开(公告)号：CN114521664B

公开(公告)日：2022-09-30

申请号：CN202210035566.2

申请日：2022-01-13

申请人： 浙江大学 ,  浙江中烟工业有限责任公司

发明人： 沈会良 ,  柳一昊 ,  俞贝楠 ,  胡建欣 ,  王辉 ,  夏琛 ,  程昌合 ,  吴继忠 ,  张晓兵 ,  刘建国 ,  毕一鸣

IPC分类号： A24B3/16 ,  G06N3/04 ,  G06T3/40 ,  G06T7/11 ,  G06T7/136

摘要： 本发明公开了一种基于多模态图像数据和深度神经网络的自动烟叶分级系统及装置，系统包括烟叶传送模块、控制通信模块、图像获取模块、图像处理模块和烟叶分级模块；装置包括传送带、传感器、图像采集箱、烟叶放置区域。系统运行时，控制通信模块控制多模态成像设备和传送带系统联合工作，采集烟叶多模态图像数据，多模态图像数据包括烟叶的背光图像、可见光图像以及近红外高光谱图像；图像处理模块在烟叶多模态图像数据中提取烟叶区域，同时拼接烟叶背光图像，并将背光图像、可见光图像与高光谱图像进行配准；烟叶分级模块利用深度神经网络提取烟叶多模态图像数据中的深度特征，并基于深度特征分析对当前烟叶的进行预测分级。

公开(公告)号：CN112762950A

公开(公告)日：2021-05-07

申请号：CN202011478974.2

申请日：2020-12-15

申请人： 浙江大学

发明人： 李翔 ,  沈会良 ,  柳一昊 ,  金晓

IPC分类号： G01C21/34

摘要： 本发明公开了一种基于人工势场引导的Hybrid A*自主泊车路径规划方法。针对先验地图分区域构建人工势场图，然后将人工势场图和车辆实时位姿信息作为输入，以保持车身与势场方向相同的原则确定Hybrid A*算法节点扩展的整体方向，对节点的扩展进行剪枝操作，实现在访问较少节点的同时生成可行驶路径。本发明方法在保证最优路径规划的同时可以更加有效地提升算法运行时间，避免Hybrid A*算法在节点扩展过程中存在的缺少指向性造成的冗余计算的问题，进而在算法生成安全、可靠路径的同时，提升算法的实时性。

公开(公告)号：CN112762950B

公开(公告)日：2022-11-11

申请号：CN202011478974.2

申请日：2020-12-15

申请人： 浙江大学

发明人： 李翔 ,  沈会良 ,  柳一昊 ,  金晓

IPC分类号： G01C21/34

摘要： 本发明公开了一种基于人工势场引导的Hybrid A*自主泊车路径规划方法。针对先验地图分区域构建人工势场图，然后将人工势场图和车辆实时位姿信息作为输入，以保持车身与势场方向相同的原则确定Hybrid A*算法节点扩展的整体方向，对节点的扩展进行剪枝操作，实现在访问较少节点的同时生成可行驶路径。本发明方法在保证最优路径规划的同时可以更加有效地提升算法运行时间，避免Hybrid A*算法在节点扩展过程中存在的缺少指向性造成的冗余计算的问题，进而在算法生成安全、可靠路径的同时，提升算法的实时性。