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[发明专利]基于秩次相关的因果结构图的燃气轮机故障预测方法-CN202010786693.7有效
发明人：杨静;樊高金;沈安波;江刘峰;朱尤杰;方宝富 -专利权人：合肥工业大学
申请日： 2020-08-07 - 公布日： 2023-09-29 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于秩次相关的因果结构图的燃气轮机故障预测方法，其步骤包括：1、获取所有监测节点向量的数据集；2、为每个监测节点使用秩次相关的方法选择一组候选邻居监测点集；3、在受限空间内使用爬山搜索，通过评分函数完成定向工作，确定本监控节点与其他监测节点间的因果关系；4、直到评分次数超过设定值前获得相应的监测系统因果结构图，并用于训练故障预测模型；从而得到故障预测模型，以实现对故障进行更加准确的预测。本发明能获得更加精准的故障预测模型，从而能对故障进行更加准确的预测。
基于相关因果结构图燃气轮机故障预测方法

[发明专利]基于核再生希尔伯特空间的燃气轮机故障预测方法-CN202010786691.8有效
发明人：杨静;朱尤杰;沈安波;樊高金;江刘峰;方宝富 -专利权人：合肥工业大学
申请日： 2020-08-07 - 公布日： 2023-09-29 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于核再生希尔伯特空间的燃气轮机故障预测方法，其步骤包括：1、获取所有监测节点向量的数据集；2、将所有的向量用核函数映射的希尔伯特空间，并计算映射之后向量之间的典范相关系数；3、计算任意两个节点在给定其他节点后的偏相关系数；4、设定阈值算出强相关相关节点的搜索空间；5、在受限空间内使用爬山搜索，通过评分函数完成定向工作，确定本监控节点与其他监测节点间的因果关系；6、直到评分次数超过设定值前获得相应的监测系统因果结构图，并用于训练故障预测模型；从而得到故障预测模型，以实现对故障进行更加准确的预测。
基于再生希尔伯特空间燃气轮机故障预测方法

[发明专利]基于点线特征融合的机器人定位与建图方法和装置-CN201911114284.6有效
发明人： 方宝富;王浩;杨静;詹志强;王乐;韩修萌 -专利权人：合肥工业大学
申请日： 2019-11-14 - 公布日： 2023-04-18 - 主分类号： G06V20/50 文献下载
摘要：本申请涉及一种基于点线特征融合的机器人定位与建图方法、装置、计算机设备及存储介质，所述方法包括：通过使用RGB‑D相机进行周边环境探测，采集得到RGB图像和深度图像，并确定连续的图像帧，再从连续的图像帧中提取点特征，并通过自适应的线段检测方法，从连续的图像帧中提取线特征，进而采用特征匹配算法和筛选机制，对线特征进行特征匹配，得到帧间初始位姿，最后采用点线误差模型对所述帧间初始位姿进行最小化误差处理，得到帧间位姿及地图点，并基于所述帧间位姿及所述地图点，生成局部地图，实现通过点线特征的融合来提高跟踪的鲁棒性，避免低纹理和运动模糊等场景下跟踪失败的问题，有效提高机器人定位与建图的精确度。
基于点线特征融合机器人定位方法装置

[发明专利]基于深度图像的机器人定位与建图方法和装置-CN201911114259.8有效
发明人： 方宝富;王浩;杨静;韩健英;韩修萌;卢德玖 -专利权人：合肥工业大学
申请日： 2019-11-14 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G06V20/50 文献下载
摘要：本申请涉及一种基于深度图像的机器人定位与建图方法、装置、计算机设备及存储介质，所述方法包括：使用RGB‑D相机进行周边环境探测，采集得到RGB图像和深度图像，并基于RGB图像和深度图像，确定连续的图像帧，采用稀疏直接法对连续的图像帧进行计算，得到当前帧的初始位姿，实现通过较少量的计算，确定初始位姿，提高位姿获取的速度，同时，采用特征点法对当前帧的初始位姿进行计算与优化，得到当前帧的精确位姿，确保光照发生变化或快速移动时，位姿估计的准确性，再根据当前帧的精确位姿中进行关键帧选取，得到关键帧序列，基于关键帧序列进行局部建图与优化，生成环境地图，实现高效准确地生成环境地图，提高了机器人定位与建图的效率和精确度。
基于深度图像机器人定位方法装置

[发明专利]一种基于相关性分析的燃气轮机故障预测方法-CN202010404291.6有效
发明人：杨静;方宝富;沈安波;樊高金;江刘峰;朱尤杰 -专利权人：合肥工业大学
申请日： 2020-05-13 - 公布日： 2023-03-14 - 主分类号： G06N3/0442 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于相关性分析的燃气轮机故障预测方法，其步骤包括：1、以流的方式逐个读入待处理的监测节点向量；2、对每个当前读入的监测节点向量，与系统已经进行读入的监测节点向量，进行相关性分析；3、对已经选择的相关监测节点进行冗余分析；4、对于新加入的监测节点进行定向，确定与其他监测节点间的因果关系，重复步骤1‑4，直至读入的监测节点向量的数量超过极限值，最终获得相应的监测系统因果结构图，并用于训练故障预测模型；从而得到故障预测模型，以实现对故障进行更加准确的预测。本发明能获得更加精准的故障预测模型，从而能对故障进行更加准确的预测。
一种基于相关性分析燃气轮机故障预测方法

[发明专利]一种语义点云地图构建方法、系统及智能机器人-CN202210860170.1有效
发明人： 方宝富;韩修萌;王浩;杨静 -专利权人：合肥工业大学
申请日： 2022-07-22 - 公布日： 2022-11-11 - 主分类号： G06T17/05 文献下载
摘要：本发明涉及视觉地图构建技术领域，尤其涉及一种语义点云地图构建方法、系统及智能机器人。该语义点云地图构建方法包括获取语义分割后的目标帧图像；其中，所述目标帧图像携带有语义信息；基于所述语义信息，对所述目标帧图像进行动态目标检测，剔除所述目标帧图像中的动态像素点；对剔除动态像素点的目标帧图像进行三维重建，生成局部点云图；融合所述局部点云图和全局点云图，以生成语义点云地图；其中，所述全局点云图为预先基于全局角度构建的点云图。该方法可消除动态物体对建图的干扰，保证建图准确性以及定位的可靠性，并可实现在动态环境下构建语义点云地图。
一种语义地图构建方法系统智能机器人

[发明专利]面部表情识别方法、装置、计算机设备及存储介质-CN201910469723.9有效
发明人： 方宝富;王浩;魏森炳;栗永泽 -专利权人：合肥工业大学
申请日： 2019-05-31 - 公布日： 2022-10-14 - 主分类号： G06V40/16 文献下载
摘要：本发明公开了一种面部表情识别方法、装置、计算机设备及存储介质，所述方法包括：获取初始人脸图像，并进行人脸检测，得到目标人脸图像，再通过人脸对齐提取目标人脸图像中的局部特征点，同时，将目标人脸图像输入到面部注意力机制的卷积神经网络模型中，该网络模型包括对象网络、注意力网络，采用对象网络，提取目标人脸图像中的整体面部特征数据，采用注意力网络，提取局部特征点区域的特征数据，作为局部特征数据，将整体面部特征数据和局部特征数据进行加权识别，得到面部表情识别结果，采用对面部特征数据和局部特征数据综合识别的方式，提升了面部表情识别的准确率，同时，使用神经网络的方式进行识别，有利于提高识别效率。
面部表情识别方法装置计算机设备存储介质

[发明专利]多尺度目标检测方法、装置、计算机设备及存储介质-CN201910516139.4有效
发明人： 方宝富;方帅;王浩;方璐;单文静 -专利权人：合肥工业大学
申请日： 2019-06-14 - 公布日： 2022-10-14 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本发明公开了一种多尺度目标检测方法、装置、计算机设备及存储介质，所述方法包括：获取初始图像，将初始图像进行几倍放大，形成图像金字塔，输入到预设的特征金字塔网络，再通过预设的特征金字塔网络对初始图像中的目标进行识别和框选定位处理，得到第一预测结果，同时，对初始图像按照预设方式进行放大处理，得到放大图像，将放大图像输入到预设的小尺度目标检测网络，通过预设的小尺度目标检测网络对放大图像进行特征提取和分类，得到第二预测结果，对第一预测结果和第二预测结果进行汇总分析，得到目标检测结果，这种采用特征金字塔网络和小尺度目标检测网络进行结合的方式，提高了多尺度目标检测和定位的准确度。
尺度目标检测方法装置计算机设备存储介质

[发明专利]一种位姿估计方法、装置及智能机器人-CN202210840792.8有效
发明人： 方宝富;王浩;杨静;卢德玖 -专利权人：合肥工业大学
申请日： 2022-07-18 - 公布日： 2022-10-14 - 主分类号： G06T7/73 文献下载
摘要：本发明涉及机器人定位领域，尤其涉及一种位姿估计方法、装置及智能机器人。该位姿估计方法包括验证初始匹配的角点对，以从第一角点集和第二角点集中剔除误匹配的角点；根据第二角点集，从第一角点集中筛选出第一动态角点集；根据语义分割结果，剔除语义目标的动态角点，得到无标签动态目标的第二动态角点集；基于第二动态角点集，从当前帧中分割出无标签动态目标区域；剔除语义目标区域内的特征点，并判断剩余特征点是否在无标签动态目标区域内，若在，则剔除特征点，以根据当前帧图像中的静态特征点进行位姿估计。该方法可在语义分割的基础上，进一步分割出无标签目标区域，从而可更加全面地检测动态目标，排除干扰，有效提升定位精度。
一种估计方法装置智能机器人

[发明专利]一种基于语义的定位与建图方法、系统及智能机器人-CN202210845745.2有效
发明人： 方宝富;王浩;杨静;张旭 -专利权人：合肥工业大学
申请日： 2022-07-19 - 公布日： 2022-10-14 - 主分类号： G06T7/73 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于语义的定位与建图方法、系统及智能机器人。该基于语义的定位与建图方法，包括获取当前帧图像的矢量特征网络；对矢量特征网络进行剪枝，将矢量特征网络划分为若干个矢量簇；检测每一所述矢量簇的运动状态，获取动态目标的模糊区域；结合所述当前帧图像的语义分割结果，优化模糊区域；剔除精确区域内的动态特征点，基于最小化重投影误差根据当前帧图像中静态特征点进行位姿估计；基于剔除动态特征点的当前帧图像和位姿信息，增量式更新八叉树语义地图。该方法可无需先验知识通过纯物理几何方式独立地检测视野中的动态目标并剔除，提升机器人在动态环境下的定位精度，同时能够建立语义地图。
一种基于语义定位方法系统智能机器人

[发明专利]基于圆弧特征提取的机器人定位方法、装置、设备及介质-CN201910547230.2有效
发明人： 方宝富;丁建峰;王在俊;詹志强;韩健英;王乐 -专利权人：合肥工业大学
申请日： 2019-06-24 - 公布日： 2021-11-19 - 主分类号： B25J9/16 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于圆弧特征提取的机器人定位方法、装置、设备及介质。所述方法包括：对点云数据帧进行区域分割，得到目标区块；在每个目标区块中，筛选出满足预设条件的连续相邻的扫描点，组成数据段；筛选出每个数据段中与预设初始位置距离最近的扫描点，并连接该扫描点和预设初始位置，得到目标直线；将每两条目标直线之间的交点作为目标点；根据每个目标点的坐标，使用预设的霍夫变换算法确定圆心坐标，并结合预设初始位置的坐标，计算圆弧半径；若数据段与以圆心坐标和圆弧半径组成的圆形相吻合，则提取该数据段作为圆弧特征，并使用该圆弧特征进行机器人定位。本发明的技术方案提高了圆弧特征提取的效率和机器人定位的准确性。
基于圆弧特征提取机器人定位方法装置设备介质

[发明专利]基于最大相关最小冗余的快速封装式基因选择方法-CN201910810358.3在审
发明人：杨静;沈安波;方宝富;王浩 -专利权人：合肥工业大学
申请日： 2019-08-29 - 公布日： 2019-12-03 - 主分类号： G16B25/10 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于最大相关最小冗余的快速封装式基因选择方法，其步骤包括：1、利用相关性方法在基因向量组中寻找与类别标签具有最大相关度的基因，并将其加入候选基因子集；2、利用最大相关最小冗余方法在基因向量组中寻找具有最大相关冗余度的基因，并将其加入候选基因子集；3、利用十折交叉验证方法判断更新候选基因子集前后的两个候选基因子集的分类精度是否降低；4、若降低，则输出更新前的候选基因子集，否则重复步骤2。本发明能获得较高质量的基因子集，同时显著降低一般的封装方法的时间复杂度，从而使得在基因子集的获取上具有良好的时间性能，并使得获得的基因子集拥有较好的分类性能。
候选基因基因子集子集最大相关基因冗余向量组时间复杂度最大相关度分类性能更新候选基因选择交叉验证类别标签封装式冗余度封装输出分类重复更新

[实用新型]一种载物式可防颠簸且具有智能识别性能的服务机器人-CN201820811427.3有效
发明人： 方宝富 -专利权人：合肥工业大学
申请日： 2018-05-29 - 公布日： 2018-12-07 - 主分类号： B25J11/00 文献下载
摘要：本实用新型公开了一种载物式可防颠簸且具有智能识别性能的服务机器人，包括支承座和底座，所述支承座的上方安装有识别头，且识别头的左右两侧均设置有滑圈，所述滑圈的内部镶嵌有滚珠，所述识别头的中间设置有虹膜识别存放槽，所述支承座的上方左右两侧均安装有牵拉杆，且支承座的下方左右两侧均固定有立架，所述立架的左侧设置有固定盒，且固定盒远离立架的一侧安装有活动盒，所述固定盒和活动盒的内侧均设置有抽板，所述底座的底部左右两侧均设置有橡胶滚轮，且底座位于立架的下方。该载物式可防颠簸且具有智能识别性能的服务机器人可以存放物品，具有稳定的行动能力，与地面之间贴合度较高，有效避免颠簸问题的产生。
左右两侧支承座立架智能识别防颠簸固定盒识别头载物式底座服务机器人活动盒滑圈存放物品服务机器虹膜识别橡胶滚轮行动能力中间设置存放槽牵拉杆贴合度抽板滚珠颠簸镶嵌

[发明专利]具有高安全性能的生物识别机器人系统-CN201510688819.6有效
发明人：王慧;张义民;周进;方宝富;刘宗杰 -专利权人：江苏久祥汽车电器集团有限公司
申请日： 2015-10-23 - 公布日： 2018-11-30 - 主分类号： A61B5/024 文献下载
摘要：一种具有高安全性能的生物识别机器人系统，由心跳传感器对人体心跳进行实时检测，并通过处理器将检测到的信号形成连续的心电波形图；对心电波形图的拐点取值MAX(x_n、y_n)并获得坐标ASSIST(X_n‑1、Y_n‑Y_n‑1)，对被识别人提取心跳信号，获得ASSIST_检测后与数据库进行配对确定是否验证通过。本发明以人体心跳心律作为识别特征，其具有较高的安全性，并且，验证较为方便。本发明还对人体指纹进行了检测，利用检测单元对其对应的指纹上的点进行距离测量，将第X_n行上的第Y个和第Y+1个所述检测单元检测到的点的距离D_Y、D_Y+1做比较从而获得特征向。本发明采用新的检测方案以及新的运算方法，特定标识由三种符号构成，其判断精度较高，并且比对效率较高。
具有安全性能生物识别机器人系统

[发明专利]基于球载平台的多目标动态跟踪方法-CN201410323784.1有效
发明人：方帅;王浩;方宝富;于磊;金忍 -专利权人：合肥工业大学
申请日： 2014-07-04 - 公布日： 2018-08-10 - 主分类号： G06T7/246 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于球载平台的多目标动态跟踪方法，包括有手动框选目标跟踪方法、自动检测跟踪方法，所述的手动框选目标跟踪方法是手动的在球载平台录像上标定一个跟踪目标然后予以跟踪，采用压缩降维方法，通过压缩降维理论来降维前景目标和背景的特征，作为在线学习更新分类器的正样本和负样本，然后使用该训练分类器去预测下一帧图像的目标位置；自动跟踪方法是通过在高空球载相机传下来的图像上手动设定一块初始化检测区域，然后对这块指定区域实时检测运动目标，对于检测出来的运动目标，予以标注出来，然后使用上述同样的在线学习跟踪方法去跟踪。本发明在保持跟踪实时性和一定准确率前提下有效克服球载视频晃动引起的跟踪难题。
基于平台多目标动态跟踪方法

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