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[发明专利]一种融合定位反光板与激光特征的AGV高精度定位方法-CN202010150471.6有效
发明人：陈浩 -专利权人： 同济人工智能研究院（苏州）有限公司
申请日： 2020-03-06 - 公布日： 2023-10-20 - 主分类号： G01C21/16 文献下载
摘要：本发明涉及一种融合定位反光板与激光特征的AGV高精度定位方法，包括建立激光地图，使反光板轮廓在地图上清晰可见，并采集反光板在地图上的位置，开始AMCL定位，将AMCL定位作为优化初始值，用以选取可能扫描得到的反光板的位置，按激光扫描得到离反光板的距离，反向求解及优化，得到AGV的精确位置，如果未能识别到反光板，则使用AMCL的定位结果作为AGV的位置估计。本发明不依赖于反光板的严格安装，且能获得比激光定位更好的准确性，可以使得工业AGV小车在生产环境中长期稳定地工作。
一种融合定位光板激光特征 agv 高精度方法

[发明专利]一种基于机器视觉的抗原试剂盒自动识别方法和系统-CN202310265236.7在审
发明人：邓若愚;胡尚薇;宋子帆 -专利权人： 同济人工智能研究院（苏州）有限公司
申请日： 2023-03-17 - 公布日： 2023-07-28 - 主分类号： G06V30/10 文献下载
摘要：本申请涉及一种基于机器视觉的抗原试剂盒自动识别方法和系统，包括以下步骤：1)收集往日抗原试剂盒图像数据，构成已知数据集Z；2)对Z中的每个图像，通过二维码识别与文字识别获取抗原试剂盒编号；3)将所有抗原试剂盒编号写入数据库，构成已知编号集I；4)获取需要识别的抗原试剂盒图像数据，构成输入数据集X；5)对X中的每个图像，同样通过二维码识别与文字识别获取抗原试剂盒编号，获得当前编号集K；6)查询当前编号集K与已知编号集I是否存在交集，标记交集中对应图像对，记为重合数据集R；7)对X中的每个图像，进行透视变换与图像增强，定位至结果区域并生成区域掩码，判别阴阳结果，记为O；8)综合重合数据集R与阴阳结果O，生成识别报告。
一种基于机器视觉抗原试剂盒自动识别方法系统

[发明专利]基于PP-YOLOE的抗原检测试剂盒自动识别方法和系统-CN202310265347.8在审
发明人：邓若愚;胡尚薇;涂楚雨 -专利权人： 同济人工智能研究院（苏州）有限公司
申请日： 2023-03-17 - 公布日： 2023-07-14 - 主分类号： G06V10/82 文献下载
摘要：本申请提供一种基于PP‑YOLOE的抗原检测试剂盒自动识别方法和系统。包括以下步骤：1)收集大量抗原检测试剂盒图像数据，构成已知数据集Z；2)建立阴性/阳性样本的特征向量数据库D；3)使用在数据集Z上训练的PP‑YOLOE模型进行目标检测，获得抗原检测试剂盒上的“CT”区域ROI，并同时预测出检测结果P1；4)如果P1位于阴性阈值和阳性阈值之间，使用训练好的分类模型对ROI区域进行特征提取，之后在已经构建的特征向量数据库中进行搜索，找到相似度最高的特征向量，即认为该样本标签与数据库中样本标签一致，得到识别结果。与现有技术相比，本发明具有更好的泛化性、更有效的执行速度和更高的识别正确率。
基于 pp yoloe 抗原检测试剂盒自动识别方法系统

[实用新型]一种用于受限空间作业的防爆气体监测系统-CN202320378611.4有效
发明人：武泽;邓若愚 -专利权人： 同济人工智能研究院（苏州）有限公司
申请日： 2023-03-03 - 公布日： 2023-07-07 - 主分类号： G01N33/00 文献下载
摘要：本实用新型涉及一种用于受限空间作业的防爆气体监测系统，包括气体监测设备、视频监控设备、天线，气体监测设备用于监测气体浓度；视频监控设备用于进行影像拍摄及信号传输，视频监控设备与气体监测设备之间通过信号连接；天线用于连接气体监测设备与视频监控设备、视频监控设备与上位机，天线直接连接在视频监控设备上，或者天线通过线缆与视频监控设备连接。本实用新型采用延长天线的方式，能够保证及时预警，降低了安全隐患；同时，在相对开放的动火作业场景下，天线可以直接连接在视频监控设备上而不必使用线缆；在相对封闭的受限空间作业时，天线通过线缆连接到视频监控设备上，在封闭的受限空间内也可以将气体检测信号传递给外部上位机。
一种用于受限空间作业防爆气体监测系统

[发明专利]一种人脸伪造视频检测方法和系统-CN202310328130.7在审
发明人：邓若愚;胡尚薇;王楚天 -专利权人： 同济人工智能研究院（苏州）有限公司
申请日： 2023-03-30 - 公布日： 2023-06-30 - 主分类号： G06V40/40 文献下载
摘要：本申请提供一种人脸伪造视频检测方法和系统。方法包括以下步骤：1)对输入包含人脸的视频进行预处理，得到逐帧的人脸图像帧序列S；2)使用预训练的卷积神经网络提取人脸图像的视觉特征图F；3)对特征图进行切块并展开为token向量序列T；4)对token向量序列进行预处理，分别在时间维度和空间维度上添加分类token(Tt和Ts)得到作为transformer输入的token序列I；5)使用视频transformer神经网络处理token序列；6)使用分类池化层得到用于分类的token，并使用预测头预测分类结果。与现有方法相比，本发明有效利用了视频中存在的时序信息，拥有鲁棒性较强，可解释性较好的优点。
一种伪造视频检测方法系统

[发明专利]一种移动机器人SLAM问题中的实时回环检测方法-CN201911230320.5有效
发明人：周逊 -专利权人： 同济人工智能研究院（苏州）有限公司
申请日： 2019-12-04 - 公布日： 2023-06-27 - 主分类号： G01S17/89 文献下载
摘要：本发明涉及一种移动机器人SLAM问题中的实时回环检测方法，该方法包括以下步骤：1)获取移动机器人存储的子图；2)获取移动机器人的当前扫描帧，基于移动机器人存储的子图对当前扫描帧进行初步回环检测，获取处于同一环境地图位置的扫描帧‑子图对；3)对处于同一地图位置的扫描帧‑子图对进行相关性度量和复杂性度量计算；4)基于相关性度量和复杂性度量的计算结果，获得最终回环检测结果。与现有技术相比，本发明采用相关性度量和复杂性度量对初步回环检测进行了验证，既保证了精度又保证了实时性，采用分枝定界法和预计算栅格获取相对位姿，有效减小了计算量，提高了回环检测效率。
一种移动机器人 slam 问题中的实时回环检测方法

[发明专利]基于统计的车辆全景环视拼接图像质量计算方法和系统-CN202310064492.X在审
发明人：邓若愚;胡尚薇 -专利权人： 同济人工智能研究院（苏州）有限公司
申请日： 2023-01-15 - 公布日： 2023-06-23 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本申请提供一种基于统计的车辆全景环视拼接图像质量计算方法和系统，方法包括：1)使用深度学习方法对车辆全景环视图像进行边缘检测；2)遮蔽车辆所在位置的图像，处理边缘检测结果，并对上述结果进行二进制阈值化，将灰度图转变为黑白图像；3)对边缘检测的结果进行图像分割，并从中提取每一个棋盘格区域的所有坐标；4)使用聚类算法统计棋盘格区域的坐标，并使用多项式拟合棋盘格边缘的曲线方程；5)通过棋盘格边缘的曲线方程，计算拼接图像中每一个棋盘格的编号与四边形坐标；6)结合曲线方程、四边形坐标和棋盘格编号，分别计算图像拼接质量指标，包括画面对称性、拼接错位、拼接损失、拼接重影。本申请具有可解释性强、部署成本低、鲁棒性好等优点。
基于统计车辆全景环视拼接图像质量计算方法系统

[发明专利]一种基于图像相似度分布的成员推断攻击方法和系统-CN202310264719.5在审
发明人：邓若愚;胡尚薇;高俊尧 -专利权人： 同济人工智能研究院（苏州）有限公司
申请日： 2023-03-17 - 公布日： 2023-06-09 - 主分类号： G06V10/74 文献下载
摘要：本申请提供一种基于图像相似度分布的成员推断攻击方法和系统。包括：1)选择适当的行人再识别数据集D和模型结构f，训练有效的行人再识别模型作为成员推断攻击的目标模型f′；2)获取训练完成后目标模型输出的训练和测试数据集的特征向量，将其分别标记为成员数据集和非成员数据集作为攻击数据集M；3)从整个攻击数据集中采样特征向量作为攻击方法的参考集rt，并计算攻击数据集中每个特征向量相对于参考集中所有元素的欧氏距离然后按照参考集采样顺序组成度量向量vt；4)将度量向量与对应的特征向量更新组成新的攻击数据集M′；5)构造一个深度神经网络作为攻击模型A并使用攻击数据集M′进行训练；6)使用训练好的攻击模型A′对数据记录xt进行攻击。
一种基于图像相似分布成员推断攻击方法系统

[发明专利]一种非侵入式负荷分解方法和系统-CN202211621693.7在审
发明人：邓若愚;胡尚薇;王茂 -专利权人： 同济人工智能研究院（苏州）有限公司
申请日： 2022-12-05 - 公布日： 2023-05-30 - 主分类号： G06Q50/06 文献下载
摘要：本申请提供一种非侵入式负荷分解方法和系统，包括：将采集到的低频功率数据集划分为训练集和测试集后进行数据预处理，剔除训练集和测试集中的异常值，对数据进行归一化处理，然后采用滑动窗口的方式对数据进行分割；为每个实验电器单独训练模型，以家庭总功率滑动窗口序列为输入，以实验电器的功率窗口序列的窗口中点值为输出，构建子任务门控网络对输入输出进行非线性回归学习，所述子任务门控网络包括并联的回归学习主网络模型和分类子网络模型；回归主网络采用基于卷积注意力模块结合双向长短期记忆网络的网络结构，提高整体架构的泛化能力。分类子网络采用全卷积网络实现对电器开关状态的识别来提高模型负荷分解结果的精确度。
一种侵入负荷分解方法系统

[发明专利]一种协作多特征聚类无监督行人再识别方法和系统-CN202310066489.1在审
发明人：邓若愚;胡尚薇 -专利权人： 同济人工智能研究院（苏州）有限公司
申请日： 2023-01-17 - 公布日： 2023-05-09 - 主分类号： G06V40/10 文献下载
摘要：本申请提供一种协作多特征聚类无监督行人再识别方法和系统，方法包含以下步骤：对训练集中的源域行人图像进行数据预处理；将预处理好的源域行人图像送入初始行人再识别模型中进行预训练；将源域行人图像输入多域翻译网络中，迁移至目标域数据相机风格，并根据原始的数据标签构建目标域有标注数据集，重新训练所述初始行人再识别模型；构建两个结构相同的双分支网络，进行无监督聚类和监督训练；将测试集中的行人图像送入双分支网络提取得到双分支联合特征，计算双分支联合特征与候选集图像的对应联合特征的欧式距离，输出排序结果。本申请可有效应用于数据无标注的场景，并且对于数据中存在的域间图像风格差异更为鲁棒，适合于现实场景中的复杂情况。
一种协作特征聚类无监督行人识别方法系统

[发明专利]一种多角支撑的滚球控制系统及方法-CN201910972974.9有效
发明人：邓修齐;石文博 -专利权人： 同济人工智能研究院（苏州）有限公司
申请日： 2019-10-14 - 公布日： 2023-05-05 - 主分类号： G05B11/42 文献下载
摘要：本发明涉及一种多角支撑的滚球控制系统及方法，包括板体、盘体、丝杆步进电机、监控部件、控制系统，控制系统通过获取球体的位置信息，在球体预设轨迹或球体运动目标点确定的条件下，根据球体当前的位置信息，控制丝杆转动使盘体在丝杆上移动调整，通过丝杆步进电机的转动角度使各板体处于不同的高度而呈现不同的倾斜角度，使球体按照指定球体预设轨迹移动或停留在球体运动目标点处。本发明将支撑、驱动合二为一，使结构更简单，结构更稳定，带负载能力更强，且具有可拓展性，板体高度可调，且板体在不同高度时均可采用同一套PID参数，不需要重新调参。
一种支撑控制系统方法

[发明专利]一种基于微调式结构化剪枝的电力巡检方法和系统-CN202211613321.X在审
发明人：邓若愚;胡尚薇;梁爽 -专利权人： 同济人工智能研究院（苏州）有限公司
申请日： 2022-12-15 - 公布日： 2023-05-02 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本申请提供一种基于微调式结构化剪枝的电力巡检方法和系统。方法包括：获取绝缘子和塔杆的图像，使用所述图像构建电力巡检数据集；构建基于微调式结构化剪枝的电力巡检算法模型；使用所述电力巡检数据集训练所述电力巡检算法模型；将实时绝缘子和塔杆的图像输入训练好的所述电力巡检算法模型，得到巡检结果。本申请提出基于结构化剪枝的电力巡检模型，网络通过剪枝后压缩了大量的冗余参数，有效加快了模型检测的速度，并且采用知识蒸馏方法，对模型参数进行合理微调，避免精度出现过大的损失，为边缘电力巡检部署奠定了基础。
一种基于微调结构剪枝电力巡检方法系统

[发明专利]基于秩分解和强深度信息融合的电力巡检方法和系统-CN202211558779.X在审
发明人：邓若愚;胡尚薇;梁爽 -专利权人： 同济人工智能研究院（苏州）有限公司
申请日： 2022-12-06 - 公布日： 2023-04-25 - 主分类号： G06V20/52 文献下载
摘要：本申请提供一种基于秩分解和强深度信息融合的电力巡检方法和系统。所述方法包括：获取绝缘子和塔杆的图像，使用所述图像构建电力巡检数据集；构建基于秩分解和强语义信息融合的电力巡检算法模型；使用所述电力巡检数据集训练所述电力巡检算法模型；将实时绝缘子和塔杆的图像输入训练好的所述电力巡检算法模型，得到巡检结果。本申请提出将塔杆引入被检测对象中，借助塔杆目标更大，检测难度更低，辅助输电线路巡检。本申请能够提高模型的检测能力，降低模型参数量，有效实现了网络速度与精度的平衡。采用PyQt框架进行模型封装，改善了模型的接口，同时本申请设计的上位机可编译为C语言，便于边端设备调用。
基于分解深度信息融合电力巡检方法系统

[发明专利]基于自适应事件触发的轮式机器人匀速直线编队控制方法-CN201910497475.9有效
发明人：张皓;王祝萍;宋首锐 -专利权人： 同济人工智能研究院（苏州）有限公司
申请日： 2019-06-10 - 公布日： 2023-04-18 - 主分类号： G05D1/02 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于自适应事件触发的轮式机器人匀速直线编队控制方法，所述轮式机器人包括一个领导机器人和多个跟随机器人，该方法包括以下步骤：1)设定跟随机器人与领导机器人匀速直线编队时的期望相对位置，构建基于事件触发机制的外部信号观测器，获取每个跟随机器人相对领导机器人的观测值；2)计算跟随机器人与领导机器人的位置误差，结合机器人线性化模型，获取跟随机器人的标准位置和标准控制输入；3)基于跟随机器人的标准位置和标准控制输入，构建完全分布式自适应控制器，获得跟随机器人的实时系统控制输入。与现有技术相比，本发明具有准确可靠、节省能源和更加稳定的优点。
基于自适应事件触发轮式机器人匀速直线编队控制方法

[发明专利]基于预测误差的时间序列能耗数据离群点检测方法和系统-CN202211551526.X在审
发明人：邓若愚;胡尚薇;李昌志 -专利权人： 同济人工智能研究院（苏州）有限公司
申请日： 2022-12-05 - 公布日： 2023-04-14 - 主分类号： G06F18/2431 文献下载
摘要：本申请提供一种基于预测误差的时间序列能耗数据离群点检测方法和系统，所述方法包括：对未知分布情况的时间序列电能能耗原始数据进行预处理，构建基于深度学习的回归模型对所述原始数据进行数据预测；将预测得到的新序列和原始数据的序列进行比较并做差值，生成残差能耗序列；利用网格搜索对预设检测算法进行超参数优化；通过所述预设检测算法检测所述残差能耗序列，得到所述时间序列电能能耗原始数据中的离群点。该方法对于分布类型不同的时间序列能耗数据集具有一定的普适性，都可以高效地进行离群点检测。该方法在数据进行残差序列重构的基础上进行能耗数据离群点的自动检测任务，具有减少计算量，提高检测精度等一系列优势。
基于预测误差时间序列能耗数据离群检测方法系统

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