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公开(公告)号：CN118172387A
公开(公告)日：2024-06-11
申请号：CN202410367793.4
申请日：2024-03-28
申请人： 湖南工程学院
IPC分类号： G06T7/246 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/0499 , G06N3/08 , G06V10/44 , G06V10/80 , G06V10/82
摘要： 本发明公开了一种基于注意力机制的轻量级多目标跟踪方法，提出了一个联合注意力模块来增强ShuffleNet V2网络，该模块包括时空金字塔模块STPM和卷积块注意力模块CBAM，STPM融合了多尺度特征，以捕捉不同空间和时间尺度上的信息，CBAM聚合通道和空间维度信息以增强模型的表示能力；然后，提出了一个位置编码生成器模块PEGM和动态模板更新策略DTUS来解决遮挡问题。通过PEGM在输入序列中采用组卷积，每个卷积组负责处理特定范围的相对位置关系；为了提高模板的可靠性，使用DTUS在适当的时候更新模板。实现了轻量级设计、减少了跟踪器的参数数量和计算要求，且有效提高了目标跟踪方法的准确性。
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公开(公告)号：CN117237830B
公开(公告)日：2024-02-20
申请号：CN202311489357.6
申请日：2023-11-10
申请人： 湖南工程学院
IPC分类号： G06V20/17 , G06V20/70 , G06V10/25 , G06V10/82 , G06V10/80 , G06V10/44 , G06V10/52 , G06V10/764 , G06V10/766 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/047 , G06N3/048 , G06N3/084
摘要： 本发明涉及计算机视觉技术领域，具体公开了基于动态自适应通道注意力的无人机小目标检测方法，包括如下步骤：步骤S1：以RseNet50作为骨干网络提取特征，利用特征金字塔网络融合特征，得到多尺度特征；步骤S2：构建多尺度三角动态颈网络，将步骤S1中的多尺度特征输入到多尺度三角动态颈网络中，得到细粒特征；所述多尺度三角动态颈网络结构包括横向连接路径和下采样连接路径，两种连接路径的各个连接中引入动态注意力模块，用于计算动态注意力权重和交并比损失；步骤S3：对步骤S2中的细粒特征执(56)对比文件CN 116258940 A,2023.06.13CN 116580322 A,2023.08.11CN 116758340 A,2023.09.15US 2023184927 A1,2023.06.15WO 2021139069 A1,2021.07.15刘芳;吴志威;杨安;韩笑.基于多尺度特征融合的自适应无人机目标检测.光学学报.2020,(第10期),133-142.Zheng, Z., et al..Distance-IoU Loss:Faster and Better Learning for BoundingBox Regression.AAAI Conference onArtificial Intelligence.2019,1-8.Z. Zheng et al..Enhancing GeometricFactors in Model Learning and Inferencefor Object Detection and InstanceSegmentation.IEEE Transactions onCybernetics.2021,第52卷(第8期),8574-8586.L. Zhang,et al..MMFNet: Forest FireSmoke Detection Using MultiscaleConvergence Coordinated Pyramid NetworkWith Mixed Attention and Fast-RobustNMS.IEEE Internet of Things Journal.2023,第10卷(第20期),18168-18180.
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公开(公告)号：CN115773889A
公开(公告)日：2023-03-10
申请号：CN202211676972.3
申请日：2022-12-26
申请人： 湖南工程学院
IPC分类号： G01M17/03
摘要： 本发明公开了一种履带车辆综合传动系统的爬坡性能测试装置，其涉及履带车性能测试技术领域，包括：放置槽，开设在地面上，且所述放置槽内还开设有避位槽；侧板，对称布设在所述放置槽内，且其水平放置时高度预所述地面平齐，且所述侧板底部一端通过铰接轴与放置槽底部铰接；液压缸，一端铰接在所述侧板远离所述铰接轴的位置，另一端铰接在所述避位槽内；测试组件，一端滑动设置在所述侧板上，且一个所述侧板上至少设置有两组测试组件，另一端与履带的转轴相连。
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公开(公告)号：CN117874434A
公开(公告)日：2024-04-12
申请号：CN202410270515.7
申请日：2024-03-11
申请人： 湖南工程学院
IPC分类号： G06F18/10 , G06F18/213 , G06F18/20
摘要： 本发明涉及电数字数据优化处理技术领域，具体涉及一种环境温湿度智能检测过程中数据清洗方法，该方法包括：采集足球场馆内各时间段的温度时序数据和湿度时序数据；根据温度时序数据计算温度本征模态异常系数以及近似分量，进而获得各近似分量的希尔伯特谱；根据各希尔伯特谱以及温度本征模态异常系数获得本征模态异常突变指数；根据近似分量以及本征模态异常突变指数获得平滑因子；根据平滑因子以及温度时序数据获得当前时刻的温度估算值，完成温度数据的清洗；对于湿度时序数据采用与温度时序数据相同的处理方法实现湿度数据的清洗。本发明可实现对智能检测过程中获取的温湿度数据的清洗优化处理，提高数据清洗的质量。
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公开(公告)号：CN117315025A
公开(公告)日：2023-12-29
申请号：CN202311277997.0
申请日：2023-09-28
申请人： 湖南工程学院
IPC分类号： G06T7/73 , B25J9/16 , G06V10/25 , G06V10/44 , G06N3/126 , G06Q10/047 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/045 , G06N3/08
摘要： 本发明公开了一种基于神经网络的机械臂6D位姿抓取方法，包括：通过工业深度相机分别获取RGB和深度视频序列；搭建改进的YOLOV5算法网络，网络包括主干网络、网络层和预测层；基于预设的损失函数对算法网络和预设的PVN3D‑Tiny网络进行训练；将RGB视频序列发送至训练好的算法网络，得到输出特征图；基于输出特征图中的待抓取目标的ROI区域以及深度视频序列，采用预设的训练好的PVN3D‑Tiny网络获得待抓取目标表面的预测关键点，使用奇异值分解方法计算出待识别目标的6D位姿信息；获取障碍物信息，基于待识别目标的6D位姿信息，结合七次多项式轨迹规划算法和遗传算法得到规划轨迹，结合障碍物信息进行机械臂避障得到最优轨迹，提高了目标检测和抓取的精度和速度。
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公开(公告)号：CN118644739A
公开(公告)日：2024-09-13
申请号：CN202411102619.3
申请日：2024-08-13
申请人： 湖南工程学院
IPC分类号： G06V10/764 , G06V10/82 , G06V20/17 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/096 , G06N3/0985
摘要： 本发明涉及遥感图像处理技术领域，具体公开了一种无人机电网遥感图像分类方法、设备及介质，所述方法包括：基于无人机电网遥感图像构建训练集和验证集；构建多尺度骨干网络结构，对多尺度骨干网络结构进行预训练，得到迁移参数；构建目标域网络模型，所述目标域网络模型包括多尺度骨干网络结构、自适应激活函数、多尺度注意力模块和分类器；基于训练集、验证集以及迁移参数对目标域网络模型进行迁移学习，得到图像分类模型；调用图像分类模型对无人机电网遥感图像进行分类处理。本发明通过多尺度骨干网络结构、自适应激活函数以及多尺度注意力模块，自适应调节自身的感受野，对不同尺度的图像动态生成卷积核，提取图像关键特征。
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公开(公告)号：CN115205339A
公开(公告)日：2022-10-18
申请号：CN202210966893.X
申请日：2022-08-11
申请人： 湖南工程学院
IPC分类号： G06T7/246 , G06T7/277 , G06T7/70 , G06T7/50 , G06V10/764 , G06V10/766 , G06V10/82 , G06N3/04 , G06N3/08
摘要： 本发明公开了基于改进YOLOX的移动机器人目标跟随方法，主要包括目标检测、目标跟踪以及目标跟随三个部分。首先，以YOLOX网络为基础，在其框架下将主干网络采用改进后的YOLOX网络，提高复杂场景中目标检测的实时性。然后，通过改进的卡尔曼滤波器获取目标跟踪状态并采用数据关联进行目标匹配，通过深度直方图判定目标发生遮挡时，采用深度概率信息约束及最大后验概率进行匹配跟踪，确保机器人在遮挡情况下稳定跟踪目标，再采用基于视觉伺服控制的目标跟随算法，当跟踪目标丢失时，引入重识别特征主动搜寻目标实现目标跟随。有效提高目标检测精度和速度、提高目标预测与更新速率且保证移动机器人稳定跟随目标。
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公开(公告)号：CN118691556A
公开(公告)日：2024-09-24
申请号：CN202410718506.X
申请日：2024-06-04
申请人： 湖南工程学院
IPC分类号： G06T7/00 , G06T7/73 , G06T9/00 , G06V10/25 , G06V10/42 , G06V10/44 , G06V10/776 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/0464
摘要： 一种基于CTP的全流双向特征融合抓取检测方法，包括：1、构建训练集和验证集；2、构建全流双向特征融合网络；3、从训练集中选取RGB图和深度图输入到编码器中，编码器对RGB图和深度图进行下采样编码，以提取RGB图和深度图的特征信息，解码器对提取的特征信息进行上采样解码分析并输入到抓取预测模块中，得到抓取检测框；4、计算抓取检测框与真实标签之间的损失值，最小化损失函数，直至损失函数收敛，得到训练后的全流双向特征融合网络；5、利用训练后的全流双向特征融合网络对检测图像进行抓取。本发明可以充分利用不同模态间互补特征的潜力，实现更好的双模态特征融合，增强了网络特征提取能力并提高了抓取检测的准确率。
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公开(公告)号：CN117874434B
公开(公告)日：2024-05-24
申请号：CN202410270515.7
申请日：2024-03-11
申请人： 湖南工程学院
IPC分类号： G06F18/10 , G06F18/213 , G06F18/20
摘要： 本发明涉及电数字数据优化处理技术领域，具体涉及一种环境温湿度智能检测过程中数据清洗方法，该方法包括：采集足球场馆内各时间段的温度时序数据和湿度时序数据；根据温度时序数据计算温度本征模态异常系数以及近似分量，进而获得各近似分量的希尔伯特谱；根据各希尔伯特谱以及温度本征模态异常系数获得本征模态异常突变指数；根据近似分量以及本征模态异常突变指数获得平滑因子；根据平滑因子以及温度时序数据获得当前时刻的温度估算值，完成温度数据的清洗；对于湿度时序数据采用与温度时序数据相同的处理方法实现湿度数据的清洗。本发明可实现对智能检测过程中获取的温湿度数据的清洗优化处理，提高数据清洗的质量。
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公开(公告)号：CN117237830A
公开(公告)日：2023-12-15
申请号：CN202311489357.6
申请日：2023-11-10
申请人： 湖南工程学院
IPC分类号： G06V20/17 , G06V20/70 , G06V10/25 , G06V10/82 , G06V10/80 , G06V10/44 , G06V10/52 , G06V10/764 , G06V10/766 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/047 , G06N3/048 , G06N3/084
摘要： 本发明涉及计算机视觉技术领域，具体公开了基于动态自适应通道注意力的无人机小目标检测方法，包括如下步骤：步骤S1：以RseNet50作为骨干网络提取特征，利用特征金字塔网络融合特征，得到多尺度特征；步骤S2：构建多尺度三角动态颈网络，将步骤S1中的多尺度特征输入到多尺度三角动态颈网络中，得到细粒特征；所述多尺度三角动态颈网络结构包括横向连接路径和下采样连接路径，两种连接路径的各个连接中引入动态注意力模块，用于计算动态注意力权重和交并比损失；步骤S3：对步骤S2中的细粒特征执行预测框回归和分类任务，实现小目标检测。
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