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[发明专利]一种智能飞机牵引机器人-CN202111300208.1有效
发明人：吴静;范谋堂;陈灯;潘平逊;徐迪迪;于宝成;张彦铎;徐文霞;王春梅;张敏;吴云韬;田俊 -专利权人：武汉工程大学;凌云科技集团有限责任公司
申请日： 2021-11-04 - 公布日： 2023-10-13 - 主分类号： B64F1/22 文献下载
摘要：本发明提供一种智能飞机牵引机器人，包括电驱底盘，其一侧具有U型开口；夹持举升组件，连接在所述电驱底盘上，对机轮进行夹持、升降和转向的自适应运动；行走系统，设置在所述电驱底盘上，对牵引机器人进行驱动和转向；动力系统，设置在所述电驱底盘上，所述动力系统包括供电系统和液压系统，所述液压系统为所述夹持举升组件的动作部件提供动力；控制系统，对所述电驱底盘、所述行走系统和所述动力系统进行控制和反馈；所述供电系统为所述行走系统和所述控制系统提供电力。本发明中的智能飞机牵引机器人运动较为灵活、全向移动底盘成本低、转弯半径小，所有操作都可以自动完成，牵引精度高且工作效率高。
一种智能飞机牵引机器人

[发明专利]一种目标检测方法-CN202110898055.9有效
发明人：卢涛;陈剑卓;张彦铎;徐爱波;吴云韬;金从元;余晗;魏明 -专利权人：武汉工程大学;武汉烽火技术服务有限公司
申请日： 2021-08-05 - 公布日： 2023-09-26 - 主分类号： G06V10/82 文献下载
摘要：本发明提供一种目标检测方法，包括步骤：提取图像特征生成特征图；将特征图上采样，获得放大特征图；将放大特征图连接到类别预测头、宽高预测头和中心点偏移量预测头；在类别预测头中加入类别注意力网络，挖掘类内和类间的相距较远但语义相关的目标之间的有效信息；通过对真实目标框编码产生监督信息监督各预测头的训练；由各预测头输出的结果在待检测图像中框选识别对象并标记分类结果。本发明结合对目标类别作进一步判断的类别注意力和对边框回归的尺度自适应编码，使得网络在能关联类内和类间的特征，挖掘类内和类间的相距较远但语义相关的目标之间的有效信息的同时，还能根据检测目标的尺度变换进行更精准的框选，提升检测的准度和框选精度。
一种目标检测方法

[发明专利]一种基于孪生网络的针对低分辨率目标的跟踪方法-CN202011247293.5有效
发明人：李迅;崔恒;张彦铎;周覃;王重九;尹健南;王司恺 -专利权人：武汉工程大学
申请日： 2020-11-10 - 公布日： 2023-09-26 - 主分类号： G06V20/40 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于孪生网络的针对低分辨率目标的跟踪方法，首先直接对多个低分辨率输入视频帧进行特征提取，并进行多维特征通道融合，接着，为了避免网络中产生零梯度而丢失视频的重要信息，采用参数线性纠正单元作为激活函数，采用更小的滤波器尺寸调整网络结构以进行多层映射；最后，在网络末端添加反卷积层上采样得到重建视频帧。通过对多个标注好的视频帧序列进行预处理构建训练样本，构建跟踪孪生网络，定义损失函数并进行训练，得到训练后跟踪孪生网络；组合重建超分视频帧的精简卷积神经网络和跟踪孪生网络，对图像序列进行跟踪，得到相似度分数矩阵，通过矩阵中最大值计算出目标的位置坐标。本发明提高了在低分辨率环境下的跟踪精度。
一种基于孪生网络针对分辨率目标跟踪方法

[发明专利]一种构件行为模型挖掘方法与装置-CN201910929085.4有效
发明人：陈灯;张哲泓;魏巍;张彦铎;李晓林;鞠剑平;唐剑影;刘玮;段功豪;卢涛;周华兵;李迅;于宝成;徐文霞;鲁统伟;闵峰;朱锐;彭丽;王逸文 -专利权人：武汉工程大学
申请日： 2019-09-28 - 公布日： 2023-06-20 - 主分类号： G06F16/21 文献下载
摘要：本发明公开了一种构件行为模型挖掘方法与装置，该方法包括：S1)运行包含构件的软件，动态采集构件的带参行为交互序列，构成序列集合；S2)合并具有不同参数值的相同构件行为交互序列；S3)基于合并后的构件行为交互序列构建一棵树；S4)合并树中的等价节点获得有限状态机R’；S5)根据参数观察值集合归纳参数的不变式作为有限状态机R’中对应边的守护条件；S6)计算有限状态机R’中构件行为满足参数不变式的概率；S7)基于步骤S6)中迁移发生的概率得到最终的带参概率自动机表示的构件行为模型。本发明考虑了构件行为模型中参数‑构件行为之间的依赖关系并采用概率模型对模型挖掘过程中的噪声进行有效处理，可获得更精确的构件行为模型。
一种构件行为模型挖掘方法装置

[发明专利]一种图像处理方法、装置、设备和计算机可读存储介质-CN201910940403.7有效
发明人：闵锋;吴涛;李晓林;张彦铎 -专利权人：武汉工程大学
申请日： 2019-09-30 - 公布日： 2023-06-06 - 主分类号： G06T7/30 文献下载
摘要：本发明涉及自动化处理技术领域，提供了一种图像处理方法、装置、设备和计算机可读存储介质，该方法包括：获取图像识别模型、窗口融合模型和源图像；根据图像识别模型在源图像上标定相互重叠的至少两个交叠窗口；根据窗口融合模型检验至少两个交叠窗口是否重复标定在源图像局部的像素块，若否，则免合并至少两个交叠窗口，若是，则将至少两个交叠窗口合并为一个融合窗口，保证了使得窗口融合模型合并不同交叠窗口的可靠性，克服了通过图像识别模型以窗口区域识别图像使像素块被不同窗口在图像上重复标定，通过融合窗口在图像区域标定像素块，提高了以窗口在图像区域标定像素块的简约性。
一种图像处理方法装置设备计算机可读存储介质

[发明专利]基于融合注意力机制的人脸超分辨率方法及系统-CN202110081811.9有效
发明人：卢涛;赵康辉;张彦铎;吴云韬;金从元;张力;余晗 -专利权人：武汉工程大学;武汉烽火技术服务有限公司
申请日： 2021-01-21 - 公布日： 2023-05-16 - 主分类号： G06T3/40 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于融合注意力机制的人脸超分辨率方法及系统，属于人脸图像超分辨率领域，该方法包括：将高分辨率人脸图像下采样至目标低分辨率人脸图像后，进行分块操作，分出相互重叠的图像块后，使用浅层特征提取器提取浅层特征；融合像素、通道和空间三重注意力模块的特征，增强重建的人脸面部结构细节；构建融合注意力网络作为深层特征提取器，将浅层的面部特征输入融合注意力网络获得深层特征，融合注意力网络包含若干融合注意力组，各融合注意力组包括若干融合注意力块；将深层特征图进行上采样，将上采样后的人脸特征图重建成目标的高分辨率人脸图像。本发明优于其他最新的人脸图像超分辨率算法，能生成更高质量的人脸高分辨率图像。
基于融合注意力机制人脸超分辨率方法系统

[发明专利]基于多视图纹理学习的人脸超分辨率方法及装置-CN201911140189.3有效
发明人：卢涛;王宇;张彦铎;姚全锋;杨泳;吴昊;石子慧;石仝彤;陈冲;许若波;周强;郝晓慧;魏博识;郎秀娟;吴志豪;王彬;陈中婷;王布凡;刘奥琦;陈润斌 -专利权人：武汉工程大学;武汉烽火技术服务有限公司
申请日： 2019-11-20 - 公布日： 2023-04-18 - 主分类号： G06T3/40 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于多视图纹理学习的人脸超分辨率方法及装置，属于人脸图像超分辨率领域，该方法包括：首先将高分辨率人脸图像对下采样至目标低分辨率人脸图像对，将目标低分辨率人脸图像对进行分块操作，分出相互重叠的图像块后，使用残差池化模块网络提取脸部纹理多尺度特征。然后，将提取的脸部多尺度特征发送到纹理注意力模块，以通过计算注意图来融合补偿纹理信息，收集最相似的特征，以更有效的提高SR性能。最后，通过特征融合来更新目标视图图像的特征图以产生高分辨率结果。本发明所提出的网络优于其他最新的人脸图像超分辨率算法，能生成更高质量的人脸图像。
基于视图纹理学习人脸超分辨率方法装置

[发明专利]一种基于语义分割模型的图像状态识别方法、装置和设备-CN201910942713.2有效
发明人：闵锋;吴涛;李晓林;张彦铎 -专利权人：武汉工程大学
申请日： 2019-09-30 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G06V20/10 文献下载
摘要：本发明涉及图像识别技术领域，提供了一种基于语义分割模型的图像状态识别方法、装置和图像识别设备，该方法包括：将插销锁图像输入销钉语义分割模型，通过销钉语义分割模型对插销锁图像进行分割后输出语义分割图；将语义分割图输入图像状态识别模型，通过图像状态识别模型识别语义分割图处于销钉缺陷状态或者销钉完整状态，避免使用销钉语义分割模型识别图像处于销钉缺陷状态或者销钉完整状态，语义分割图支持图像状态识别模型快速、准确地识别语义分割图像处于销钉缺陷状态或者销钉完整状态，提高了前述销钉缺陷状态的识别率，有助于缩小前述销钉缺陷状态的识别率与前述销钉完整状态的识别率之间的差距。
一种基于语义分割模型图像状态识别方法装置设备

[发明专利]多尺度纹理转移残差网络的遥感卫星超分辨率方法及装置-CN202110035136.6有效
发明人：卢涛;饶宁;王宇;刘威;张彦铎;吴云韬;于宝成 -专利权人：武汉工程大学
申请日： 2021-01-12 - 公布日： 2023-03-10 - 主分类号： G06T3/40 文献下载
摘要：本发明公开了一种多尺度纹理转移残差网络的遥感卫星超分辨率方法及装置，属于遥感卫星图像超分辨率领域，该方法包括：将下采样后的目标低分辨率图像通过深度残差网络进行特征提取，对提取出的特征图进行两次上采样操作，使其与原高分辨率卫星图像大小一致；由多尺度残差模块内使用不同卷积的残差块提取特征图特征信息，使用交叉的方式实现特征信息共享，残差模块外使用跳跃连接的方式实现多尺度特征信息融合；通过特征融合来更新目标低分辨率卫星图像的特征图以生成最终的高分辨率卫星图像；利用判别器对生成的高分辨率图像与原始的高分辨率图像进行对比。本发明所提出的网络优于其他最新的遥感卫星图像超分辨率算法，能生成更高质量的卫星图像。
尺度纹理转移网络遥感卫星分辨率方法装置

[发明专利]一种基于视觉的多工业机器人故障检测方法及系统-CN202010342977.7有效
发明人：陈灯;彭煜祺;魏巍;张彦铎;吴云韬;周华兵;刘玮;段功豪;于宝成;卢涛;鞠剑平;唐剑影;徐文霞;彭丽;杨艺晨;王逸文 -专利权人：武汉工程大学
申请日： 2020-04-27 - 公布日： 2023-02-07 - 主分类号： B25J19/00 文献下载
摘要：本发明提供一种基于视觉的多工业机器人故障检测方法及系统，其中，一种基于视觉的多工业机器人故障检测方法，包括以下步骤，S1：采集多工业机器人标准作业视频，建立多个单工业机器人标准作业模式视频帧序列A13，执行S2；S2：实时采集多工业机器人作业视频，建立多个单工业机器人实时作业视频帧序列A22，执行S3；S3：将单工业机器人实时动作图像与对应的单工业机器人标准作业模式视频帧序列A13中的图像进行匹配，采用两阶段法检测单工业机器人是否动作异常，若是，执行S4，若否，执行S2；S4：控制该工业机器人急停。本发明具有采用非接触式的方式发现工业机器人本体突发故障，避免在人机协作时发生机器人伤人的安全事故、检测过程简单准确的优点。
一种基于视觉工业机器人故障检测方法系统

[发明专利]一种基于视觉的工业机器人故障动作检测方法及系统-CN202010342989.X有效
发明人：陈灯;彭煜祺;魏巍;张彦铎;吴云韬;周华兵;刘玮;段功豪;于宝成;卢涛;鞠剑平;唐剑影;徐文霞;彭丽;杨艺晨;王逸文 -专利权人：武汉工程大学
申请日： 2020-04-27 - 公布日： 2023-02-03 - 主分类号： B25J19/00 文献下载
摘要：本发明提供一种基于视觉的工业机器人故障动作检测方法及系统，其中，一种基于视觉的工业机器人故障动作检测方法，包括以下步骤，S1：采集工业机器人标准作业视频，建立工业机器人标准作业模式视频帧序列；S2：实时采集工业机器人作业图像，获取工业机器人实时动作图像；S3：将工业机器人实时动作图像与工业机器人标准作业模式视频帧序列进行匹配，判断工业机器人标准作业模式视频帧序列中是否存在与工业机器人实时动作图像近似匹配的图像，若是，执行S2，若否，执行S4；S4：控制工业机器人急停。本发明具有采用非接触式的方式发现工业机器人本体突发故障，避免在人机协作时发生机器人伤人的安全事故、检测过程简单准确的优点。
一种基于视觉工业机器人故障动作检测方法系统

[发明专利]一种多机器人路径规划方法和装置-CN202210686058.0在审
发明人：李迅;张迎港;张彦铎;黄骥;刘富鑫 -专利权人：武汉工程大学
申请日： 2022-06-16 - 公布日： 2023-01-10 - 主分类号： G05D1/02 文献下载
摘要：本发明提供一种多机器人路径规划方法和装置，属于机器人控制领域，方法包括：分别从设置在多个机器人上的激光雷达中获得多个激光数据，并分别从设置在各个机器人上的摄像头中获得多个视觉图像；分别对多个激光数据进行地图构建得到栅格地图；分别对多个视觉图像进行位姿信息的分析得到位姿信息；根据位姿信息分别在栅格地图中进行路径构建得到机器人路径；分别对各个栅格地图进行地图修正分析得到修正后地图。本发明加快了子图的匹配速度，提高了地图的融合精度，加快了探索效率，使探索路径尽可能平滑，避免了触碰到障碍物，且适用于无初始位姿的地图融合。
一种机器人路径规划方法装置

[发明专利]一种型材类工件的夹具-CN201710056510.4有效
发明人：魏巍;张彦铎;李晓林;魏征;陈灯;张文海;吴平 -专利权人：武汉工程大学
申请日： 2017-01-25 - 公布日： 2022-12-06 - 主分类号： B23K7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种型材类工件的夹具，至少包括：支架；水平夹紧机构，设置在所述支架上，用于对所述支架上的工件进行水平夹紧。本发明通过水平夹紧机构对支架上的工件进行水平夹紧，从而防止了切割所得的工件下落，实现了保护工件的技术效果。
一种型材类工件夹具

[发明专利]一种人脸图像超分辨率重建方法、系统、设备及介质-CN202210867096.6在审
发明人：卢涛;张显鸿;程芳芳;张彦铎;方稳华 -专利权人：武汉工程大学
申请日： 2022-07-22 - 公布日： 2022-11-25 - 主分类号： G06T3/40 文献下载
摘要：本发明公开了一种人脸图像超分辨率重建方法、系统、设备及介质，涉及计算机视觉技术领域，该方法基于目标人脸图像超分辨率重建模型实现图像重建，该方法步骤包括：对待重建的低分辨率人脸图像进行浅层特征提取，得到第一浅层特征图像；对第一浅层特征图像进行深层特征提取，得到第一深层特征图像；根据第一浅层特征图像和第一深层特征图像，确定目标重建图像。本方法解决了通过现有的基于局部图像块和全局人脸统计的人脸图像超分辨率重建方法实现人脸图像超分辨率重建时全局结构不一致、局部细节丢失，导致重建效果不佳，以及现有的基于结构先验的人脸图像超分辨率重建方法实现人脸图像超分辨率重建存在生成的超分辨率人脸图像失真的问题。
一种图像分辨率重建方法系统设备介质

[发明专利]基于YOLOv4神经网络的控制箱装配缺陷检测方法、装置及介质-CN202210742355.2在审
发明人：陈灯;冯晨光;魏巍;张彦铎;吴云韬;卢涛;周华兵;刘玮;段功豪;于宝成;鞠剑平;唐剑隐;徐文霞;彭丽 -专利权人：武汉工程大学;武汉引行科技有限公司
申请日： 2022-06-27 - 公布日： 2022-11-11 - 主分类号： G06V10/25 文献下载
摘要：本发明提供一种基于YOLOv4神经网络的控制箱装配缺陷检测方法、装置及存储介质，包括如下步骤：构建多个类别零部件的样本训练集和样本测试集，基于YOLOv4神经网络构建初始卷积神经网络检测模型，并通过样本训练集进行训练，通过样本测试集测试卷积神经网络检测模型；对正确装配控制箱内多个类别零部件进行图像拍摄，并从零部件图像得到标准参数；对待检测控制箱内多个类别零部件进行图像拍摄，得到待检测零部件图像；将待检测零部件图像输入最终的卷积神经网络检测模型，输出待检测零部件图像的检测参数，通过标准参数校验检测参数，得到待检测控制箱是否存在装配缺陷的检测结果。本发明能够在复杂环境下快速、高效地完成控制箱装配缺陷检测任务。
基于 yolov4 神经网络控制箱装配缺陷检测方法装置介质

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