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[实用新型] 一种物流产品自动计数及控制设备 - 201720027159.1
无权-未缴年费

申请人:汕头大学 - 申请日:2017-01-11 - 主分类号:B65G43/08(2006.01)I
发明人:姚利;范衠;朱贵杰
摘要:本实用新型实施例公开了一种物流产品自动计数及控制设备,包括第一传送装置、第二传送装置、斜坡装置、计数装置、控制装置,所述第一传送装置的输出端与所述斜坡装置的上端入口处相承接,所述第二传送装置与所述斜坡装置的出口处相承接,所述计数装置设置于所述入口处,所述计数装置为激光对管计数传感器或红外对管计数传感器,所述控制装置与所述计数装置电连接,并控制所述第一传送装置的输送速度。采用本实用新型,实现产品的自动计数,解决人力计数效率低下的问题,采用控制装置可以防止在生产过程中出现产品积压问题,利用智能终端可以可视化的对产品进行计数设定并查看产品的生产数据,从而便于生产线上产品的生产管理。
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[发明] 一种基于深度卷积神经网络的烟草植株识别方法 - 201710404295.2
无权-视为撤回
权利转移

申请人:范衠 - 申请日:2017-06-01 - 主分类号:G06K9/00(2006.01)I
当前权利人:汕头大学
发明人:范衠;卢杰威;谢红辉;朱贵杰;莫嘉杰;李文姬
摘要:一种基于深度卷积神经网络的烟草植株识别方法,所述方法包括:整理无人机拍摄烟草植株的原始图像,并建立所述原始图像的图像库;对所述图像库中的所述原始图像进行预处理,并将预处理后的所述原始图像分为训练样本和测试样本;将所述训练样本用于深度卷积神经网络的训练,并确定所述深度卷积神经网络中的学习参数;将所述测试样本输送到训练好的所述深度卷积神经网络中进行识别测试,并将识别结果标记在所述测试样本中的所述原始图像中。本发明充分利用深度卷积神经网络的较强的特征学习能力,从而高效准确地识别烟草植株,并准确快速地对烟草植株的产量进行估算。
引用[2]:CN105279556A - CN106503695A   
被引用[5]:CN108875620A - CN109684967A - CN110458222A - CN113361654A - CN114332657A   
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[发明] 一种基于无人机群和无人船群协作的海上搜寻方法及系统 - 202010589975.8
有权

申请人:汕头大学 - 申请日:2020-06-24 - 主分类号:G05D1/12(20060101)
发明人:姚瑶;李恪;范衠
摘要:本发明公开了一种基于无人机群和无人船群协作的海上搜寻方法及系统,采用无人机群和无人船群协作的分布式搜索,在无人机检测到疑似目标后,通知最近的无人船拍摄视频,由指挥中心进行识别确认,指挥中心确认是遇险人员后,发送识别结果给无人船,无人船发射救生用品给遇险人员。通过无人机群和无人船群协作的分布式搜索,可以大幅缩短搜寻时间,无人机视野广,能更快速地锁定遇险人员,无人船可以近距离拍摄疑似目标的视频并发送给指挥中心进一步确认,可以提高遇险者的搜寻效率,无人船携带有救生用品,可以在第一时间对遇险人员进行救助,使得遇险人员及时获取救生用品。
同族[1]:CN111722646B  >>更多 - 什么是同族
引用[9]:US2019369641A1 - CN104699102A - CN106405040A - CN106647735A - CN107589752A - CN109436247A ...   
被引用[4]:CN112660376A - CN113066265A - CN113342019A - CN113353211A   
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[发明] 一种髋关节置换手术中关键点空间测量控制方法及系统 - 202110175952.7
有权

申请人:汕头大学 汕头大学医学院第一附属医院 汕头大学医学院 - 申请日:2021-02-09 - 主分类号:A61B34/20(20160101)
发明人:范衠;胡军;陈洪江;宁为博;黄文宁;蔡堉伟;朱智健;朱家祺;容毅标;袁野;谢敏冲;陈添善;许宏武;张建军
摘要:本发明涉及医疗信息处理技术领域,具体涉及一种髋关节置换手术中关键点空间测量控制方法及系统,所述方法包括:对患者的髂骨进行光学扫描,以髂骨的空间位置为基准建立姿态坐标系;建立机械臂的机械坐标系,将所述机械臂上的末端执行器设置为髋臼打磨器,根据髋臼打磨器在姿态坐标系下的打磨角度确定髋臼打磨器在机械坐标系中的打磨角度,所述机械臂用于驱动髋臼打磨器打磨患者的髋臼软骨;获取在术前对髋臼软骨规划设置的打磨厚度值,实时调整髋臼打磨器在机械坐标系下的打磨角度,直至达到规划设置的打磨厚度值,本发明对关键点空间检测简便灵活,具有节约成本、操作简单的优点。
同族[1]:CN112998859B  >>更多 - 什么是同族
引用[5]:US2017119475A1 - US2019314091A1 - US6228089B1 - CN110037768A - CN111467036A   
被引用[2]:CN113456254A - CN113520601A   
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[实用新型] 一种复合型移动机器人及复合型移动机器人控制系统 - 201821125759.2
有权

申请人:汕头大学 - 申请日:2018-07-16 - 主分类号:B25J5/00(2006.01)I
发明人:范衠;朱贵杰;陈文钊;游煜根;邱本章;李冲;卞新超;胡星辰;王朋
摘要:本实用新型实施例公开了一种复合型移动机器人,包括一移动平台和安装于该移动平台上的机械臂、工控机、传感器系统和供电模块,该移动平台安装有能使该移动平台全向运动的行走装置;该工控机设置于该移动平台上,且与该机械臂和该移动平台电连接,用于控制该移动平台的该行走装置和该机械臂的运动;该传感器系统设于该移动平台和该机械臂上,用于采集周围环境信息以及实现该移动平台的精准定位、导航及避障和辅助该机械臂的任务操作;该供电模块作为电源与该工控机连接,并进行供电。该复合型移动机器人集成了移动平台和机械臂的优点,运动灵活、功能性强;采用该复合型移动机器人控制系统可以对该复合型移动机器人实现很好的人机交互控制。
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[发明] 一种带压堵漏机器人自主漏点定位方法 - 202110205771.4
审中-实审

申请人:汕头大学 - 申请日:2021-02-24 - 主分类号:B25J11/00(20060101)
发明人:范衠;李晓明;龙周彬;林培涵;马培立;韦家弘;姜志成;何伟源;钟铸威
摘要:本发明公开了一种带压堵漏机器人自主漏点定位方法,通过摄像组件采集管道处的RGB图像和深度图像;将RGB图像和深度图像背景噪声滤除,得到去噪后的背景;通过训练好的YOLO v4模型对管道漏点进行识别,通过识别得到的管道漏点位置信息结合图像信息来粗略定位管道漏点的粗略三维位置;机器人上的机械臂基于上述的粗略三维位置,将携带有压力传感器的探针末端移动至漏点位置附近;通过对压力传感器所收集的压力数据,获知探针末端与管道的接触状态;通过循环修正对管道漏点的定位位置,指引机械臂将探针执行末端不断接近管道漏点,获得准确的管道漏点三维坐标位置。通过结合图像识别定位信息与压力信息来实现对复杂场景自动化管道漏点的精确定位。
引用[10]:EP1185848A1 - CN105825484A - CN107748890A - CN108416755A - CN108932713A - CN109035163A ...   
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[发明授权] 一种电梯层门自动检测方法及系统 - 202010818156.6;112125081B
有权

申请人:汕头大学 - 申请日:2020-08-14 - 主分类号:B66B5/00(2006.01)
发明人:马新稳;陈严;朱贵杰;范衠;易文武;王泽栋
摘要:本发明公开了一种电梯层门自动检测方法及系统,电梯层门自动检测系统包括执行装置、视觉跟踪装置和控制器,所述执行装置包括快换盘和执行单元,所述执行单元包括多个组件,所述控制器控制所述执行装置通过所述快换盘选取执行单元中的组件作为执行组件,所述视觉跟踪装置上设有视觉模块,所述控制器控制所述视觉跟踪装置调整视觉模块的位置;根据不同的检测项目选取不同的组件作为执行组件,提高了对不同检测项目的适用性,根据不同的检测项目控制执行组件对不同部件作用,通过执行装置和视觉跟踪装置实现自动对电梯层门的自动检测,降低了对电梯层门检测时的安全风险,还极大地提高了检测效率与准确度。
同族[1]:CN112125081A  >>更多 - 什么是同族
引用[9]:CN104215446A - CN105384018A - CN105668366A - CN105712144A - CN106365009A - CN106629290A ...   
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[发明] 基于视觉的搜索围捕一体化控制方法、设备及介质 - 202210868436.7
审中-实审

申请人:汕头大学 - 申请日:2022-07-22 - 主分类号:G05D1/02(2020.01)
发明人:王琛;谷敏强;范衠;邝文希;李心怡;周怡荣
摘要:本发明提供一种基于视觉的搜索围捕一体化控制方法、设备及介质,涉及机器人技术领域,该方法包括:获取待围捕的目标的图像特征,并确定对目标进行围捕的各个机器人;采用领航跟随者策略对各个机器人进行编队,形成机器人集群,确定机器人集群中的领航者和跟随者;领航者带领机器人集群中的跟随者以第一队形对目标进行搜索,并在机器人集群进行搜索过程中,实时获取机器人集群中的各个机器人对周边环境进行图像采集;基于机器人集群中的各个机器人采集到的图像信息确定目标的位置,领航者带领机器人集群中的跟随者以第二队形对目标进行追踪,并控制机器人集群以第三队形对目标进行围捕;本发明能够提高机器人集群的围捕效率。
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[发明] 一种改进蚁群算法的区域景点单程路线多目标规划方法 - 202110574638.6
审中-实审

申请人:汕头大学 - 申请日:2021-05-25 - 主分类号:G06Q10/04(20120101)
发明人:徐标;江振东;郑奕武;李兵;范衠
摘要:本发明实施例公开了一种改进蚁群算法的区域景点单程路线多目标规划方法,其特征在于使用基于移动损失的蚁群算法对区域旅游路线进行优化,得到多条从出发点到目标点的旅游路线,其步骤为:(1)收集区域景点数据;(2)区域内设置一个出发点和目标点,并设置算法的相关参数;(3)对旅游路线的三个优化目标进行数学建模;(4)使用基于移动损失的蚁群算法进行迭代优化,得到Pareto解。本发明的优点在于快速得到多条旅游路线,省去游客选择景点和路线规划的时间;三个优化目标满足不同游客的需要;使用移动损失改善算法的优化效果。
引用[5]:WO2020107583A1 - CN104808661A - CN107832894A - CN109726851A - AU2020102041A4   
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[发明] 一种基于深度图像的视觉抓取方法、装置及其可读存储介质 - 201710811456.X
无权-驳回

申请人:汕头大学 - 申请日:2017-09-11 - 主分类号:G06K9/62(2006.01)I
发明人:范衠;李中兴;朱贵杰;李冲;王宇鹏
摘要:本发明实施例公开了一种基于深度图像的视觉抓取方法、装置及其可读存储介质,其中方法通过深度摄像机Kinect来获取点云图像,通过RANSAN随机抽样一致算法和欧几里德聚类算法来对得到的点云图像进行分割,将需要识别的目标物体分割出来;再分别提取物体的三维全局特征和颜色特征,并融合成一个新的全局特征;利用各物体新的全局特征对多分类支持向量机SVM分类器进行离线训练,再利用已训练好的多分类支持向量机SVM分类器根据新的全局特征进行识别该目标物体的类别;然后确定目标物体的类别和目标物体的抓取位置,最后根据目标物体的类别和目标物体的抓取位置,控制机械臂和手爪将目标物体抓取并放至指定位置。利用本发明能够精准的识别并抓取目标物体。
引用[2]:CN106530297A - CN106934372A   
被引用[21]:WO2020057440A1 - WO2021017233A1 - WO2021143297A1 - CN108508844A - CN108520055A - CN109034065A ...   
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