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公开(公告)号：CN119068215A
公开(公告)日：2024-12-03
申请号：CN202411122394.8
申请日：2024-08-15
Applicant: 长春理工大学
Abstract: 本发明属于图像处理领域，是一种基于自适应阈值和几何约束的ORB特征提取与匹配方法，其中方法包括以下步骤：通过自适应阈值算法根据图像的平均灰度值和灰度方差动态调整ORB算法中的特征提取阈值，以适应不同光照条件下的图像特征提取；采用四叉树结构管理特征点，实现特征点的均匀分布；利用基于特征点对之间的斜率、距离和描述符距离的几何约束来优化特征匹配过程，移除误匹配点；最后，利用处理后的特征点对进行视觉里程计任务，提高定位和导航的准确性和鲁棒性。与现有技术相比，本发明能够在不同光照环境下提供更为稳定和均匀的特征提取，同时大幅提高特征匹配的效率和准确性。
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公开(公告)号：CN114721001A
公开(公告)日：2022-07-08
申请号：CN202111359501.5
申请日：2021-11-17
Applicant: 长春理工大学
IPC: G01S17/86
Abstract: 本发明属于移动机器人定位领域，提出了一种基于多传感器融合的移动机器人定位方法，通过2D激光雷达和可见光相机设备感知机器人周围环境，获取点云数据进行激光雷达定位，获取图像信息辅助激光雷达定位，所述点云数据为雷达点云和相机点云融合后的点云，融合后的点云通过滑窗优化得出雷达位姿，所述获取图像信息辅助雷达定位包括利用预先布设的人工标志物求解相机位姿，并与所述雷达位姿融合，利用融合后的位姿进行点云校准。在人工标志物缺失的地方，利用超宽带精定位坐标与雷达定位坐标融合，实现位置的累计误差抑制。本发明充分利用各传感器的优势，能够适应多种复杂环境，具有鲁棒性好、精度高和成本低的优点，能够持续为自主服务机器人提供高精度、高可靠的位置信息。
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公开(公告)号：CN114332935A
公开(公告)日：2022-04-12
申请号：CN202111637231.X
申请日：2021-12-29
Applicant: 长春理工大学
Abstract: 本发明公开了一种应用于AGV的行人检测算法，涉及行人检测算技术领域。本发明包括以下步骤：(1)利用双目相机获取检测区域的图像；(2)对获取的图像依次进行图像灰度化、中值滤波以及直方图均衡化处理，得到处理后的视差图；(3)获取视差图中有效视差点的三维坐标；(4)根据获取的视差图和有效视差点的三维坐标判定来地面干扰区域；(5)设定行人检测范围值，并计算出感兴趣区域和背景干扰区域。本发明算法的检测效率和检测准确度明显提升，有效克服了由远距离复杂背景干扰造成的误检问题，也在一定程度上改善了由行人姿态多变引起的检测效果弱的问题。
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公开(公告)号：CN105300282B
公开(公告)日：2018-10-09
申请号：CN201510761798.6
申请日：2015-11-10
Applicant: 长春理工大学
IPC: G01B11/00
Abstract: 本发明提供一种车窗位置检测装置，包括电源控制模块、红外模块和控制器模块；其中，电源控制模块给红外模块和控制器模块供电；红外模块用于采集车窗的位置信息，并将所采集到的位置信息发送给控制器模块；其中，红外模块包括红外发射模块、红外接收模块、选择器和信号放大模块；其中，红外接收模块接收红外发射模块发出的红外信号，并通过选择器采集红外信号，再通过信号放大模块对采集的信号进行放大，然后传送给控制器模块；控制器模块，用于将信号放大模块放大后的红外信号进行转换，获取车窗的位置数据。本发明能够对车窗位置进行实时检测，且具有功率低、体积小、成本低、检测精度高、运作速度快、检测装置安装方便等优点。
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公开(公告)号：CN107425922A
公开(公告)日：2017-12-01
申请号：CN201710283469.4
申请日：2017-04-26
Applicant: 长春理工大学
CPC classification number: H04B10/6164 , H04L27/0014 , H04L27/2657 , H04L27/2695 , H04L27/3854 , H04L2027/0028
Abstract: 本发明公开了一种星间光通信载波频偏补偿电路，包括光混频器、平衡探测器、分频器、第一乘法器、第二乘法器、锁相环路、声光移频器、本振激光器和频率补偿电路；通过锁相环路对接收光信号/本振信号的下变频后的中频信号进行解调时载波的精跟踪，并输出正弦电压信号驱动声光移频器，从而在一定的频率范围内使本振信号跟随接收光信号的载波频率；通过增加频率补偿电路对所述频偏信号以及锁相环路输出的反馈信号估计载波的频率偏移，然后根据频率偏移估计值计算频率偏移补偿信号以控制本振激光器，进行频率补偿，将频偏控制在锁相环路的范围内。本发明能够在无需预知轨道的条件下对光通信载波进行补偿以消除频偏，提高通信可靠性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119709400A
公开(公告)日：2025-03-28
申请号：CN202411786709.9
申请日：2024-12-06
Applicant: 长春理工大学 , 中国科学院苏州生物医学工程技术研究所
Abstract: 本申请涉及数字微流控技术领域，揭示了一种数字微流控细胞培养方法及数字微流控细胞培养系统，所述方法包括：响应于微流控芯片的第一控制信号，激活生长区域，并将细胞悬液滴加至生长区域；在满足营养供应条件时，控制微流控芯片从微流控芯片中的培养基储液区域中分离出第一电极阵列区域内的新鲜培养基液滴，并将新鲜培养基液滴沿预定路径移动至所述生长区域；在满足代谢废物排放条件时，控制微流控芯片从所述生长区域分离出第二电极阵列区域内的液滴，并引导至微流控芯片中的废液区域。能够持续的营养补给和废液移除，避免营养物质耗尽和废物积累，此外，系统通过无线通信进行无线控制并采用电源模块供电，便携和灵活，适用于各种实验环境。
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公开(公告)号：CN119673112A
公开(公告)日：2025-03-21
申请号：CN202510188489.8
申请日：2025-02-20
Applicant: 长春理工大学
IPC: G09G3/34
Abstract: 本发明公开了一种供电电路、控制方法及显示设备，该供电电路包括电源电路、第一驱动电路、采样电路和控制芯片；所述电源电路的输入端用于连接市电电路，所述电源电路的输出端用于连接背光LED模块和音视频模块；所述采样电路的第一端与所述电源电路相连，用于获取采样电压；所述控制芯片与所述采样电路和所述第一驱动电路相连，用于在所述采样电压满足电压下降评估条件，生成驱动控制信号，向所述第一驱动电路输出驱动控制信号。该供电电路能够在市电电压下降时，降低背光LED模块的功率以使输入的总电流保持稳定，使供电电路不会因市电欠电压而出现总电流升高现象，稳定电源电路中的电流，保护电源电路的可靠性，同时缓解电网过载状况。
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公开(公告)号：CN119022930A
公开(公告)日：2024-11-26
申请号：CN202411124108.1
申请日：2024-08-16
Applicant: 长春理工大学
Abstract: 本发明属于移动机器人定位领域，是一种基于单目相机和超宽带融合的定位方法。本发明在使用一组超宽带基站的情况下，利用点对点的超宽带距离测量值来解决单目视觉里程计中尺度不确定性的问题。使用一种Levenberg‑Marquardt非线性最小二乘回归的方法，在Levenberg‑Marquardt算法中添加阻尼矩阵，分别对应每个待估计的参数，以此同时估计出更加精确的单目视觉里程计的尺度和超宽带基站的位置。另外作为一种松耦合的方法，可将两个输入模块灵活地替换为其他的单目视觉里程计算法或测距算法。本发明解决了单目视觉里程计无法获取真是尺度信息的问题，同时避免了硬件设施在环境中对于摆放位置要求苛刻的问题。此外，本发明所述的融合定位方法适用于各种算力低的移动机器人平台。
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公开(公告)号：CN114721001B
公开(公告)日：2024-11-15
申请号：CN202111359501.5
申请日：2021-11-17
Applicant: 长春理工大学
IPC: G01S17/86
Abstract: 本发明属于移动机器人定位领域，提出了一种基于多传感器融合的移动机器人定位方法，通过2D激光雷达和可见光相机设备感知机器人周围环境，获取点云数据进行激光雷达定位，获取图像信息辅助激光雷达定位，所述点云数据为雷达点云和相机点云融合后的点云，融合后的点云通过滑窗优化得出雷达位姿，所述获取图像信息辅助雷达定位包括利用预先布设的人工标志物求解相机位姿，并与所述雷达位姿融合，利用融合后的位姿进行点云校准。在人工标志物缺失的地方，利用超宽带精定位坐标与雷达定位坐标融合，实现位置的累计误差抑制。本发明充分利用各传感器的优势，能够适应多种复杂环境，具有鲁棒性好、精度高和成本低的优点，能够持续为自主服务机器人提供高精度、高可靠的位置信息。
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公开(公告)号：CN117731298B
公开(公告)日：2024-06-21
申请号：CN202410014144.6
申请日：2024-01-05
Applicant: 长春理工大学
Abstract: 本发明属于智能健康监测技术领域，尤其为一种基于FMCW雷达的非接触式心电信号反演方法，包括：S1：使用FMCW雷达获取目标胸腔振动的相位信号并完成心电信号的采集；S2：使用改进的加速度提取算法从雷达相位信号提取心脏运动加速度信号；S3：将心电信号按其波形特性不同分割为三个波段，对不同波段对应的心脏运动加速度波形进行特征点标记与波形分割，完成数据集的构建；S4：通过端到端的分区映射模型完成加速度信号到心电信号的跨域转换；S5：利用所得模型对目标进行心电信号反演。本发明通过改进的加速度信号提取算法提高计算精度，使噪声降低效果更明显，同时通过改进的心电重建网络架构提高模型性能和计算效率，使得反演的心电信号有较高的精度。
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