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[发明专利]一种基于深度强化学习的外骨骼主助力参数的优化方法-CN202011383180.8有效
发明人：孙磊;陈鑫;董恩增;佟吉刚;李云飞;曾德添;龚欣翔;李成辉 -专利权人：天津理工大学
申请日： 2020-12-01 - 公布日： 2023-05-02 - 主分类号： A61H3/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度强化学习的外骨骼主助力参数的优化方法，采用复合正弦曲线形式外骨骼助力曲线方程确定外骨骼主助力参数，利用深度强化学习中的深度确定性策略梯度方法用以解决柔性外骨骼连续性控制问题，搭建策略网络和评价网络，并实时采集并处理外骨骼穿戴者髋关节屈曲角信息，用于产生参数训练的数据集，进行外骨骼主助力参数的训练优化，实现外骨骼主助力参数的自适应优化。
一种基于深度强化学习骨骼助力参数优化方法

[发明专利]一种基于步行比趋势变化的奖励函数建立方法-CN202011387443.2有效
发明人：孙磊;李云飞;董恩增;佟吉刚;陈鑫;曾德添;龚欣翔;李成辉 -专利权人：天津理工大学
申请日： 2020-12-01 - 公布日： 2023-02-03 - 主分类号： A61H3/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于步行比趋势变化的奖励函数的建立方法，包括以下步骤：计算外骨骼机器人的穿戴者的步长D；计算步态周期T(k)；根据步长D和步态周期T(k)计算步行比W；建立步行比采样序列并对步行比采样序列中的采样序列打分；建立奖励函数模型。该基于步行比趋势变化的奖励函数模型可运用于优化外骨骼参数的算法当中，增强强化学习的效率，促进外骨骼参数快速收敛。
一种基于步行趋势变化奖励函数建立方法

[发明专利]一种基于图像拼接参数提取的全景相机及其实时性参数优化方法-CN202110673273.2在审
发明人：孙磊;史可;董恩增;佟吉刚;金帅羽 -专利权人：天津理工大学
申请日： 2021-06-17 - 公布日： 2021-09-03 - 主分类号： G06T3/40 文献下载
摘要：一种基于图像拼接参数提取的全景相机由固定在台座上的四个鱼眼相机镜头构成；工作时启动相机，拍摄第一组鱼眼图像进行去畸变得到一组校正图像。使用OpenCV寻找校正图像的特征点、找出相邻两张校正图像之间的匹配点对；计算保留置信度值高于预设门限值的图像；再计算出校正图像的单应性矩阵等参数；最后将校正图像对齐在同一水平线并投影到圆柱面坐标系，乘以单应性矩阵，使校正图像旋转拼接，再优化重合区域得到最终图像；保存单应性矩阵。本发明能够对第一组鱼眼图像进行完整的拼接过程，并将该组图像的单应性矩阵计算后直接运用在后续帧的拼接，减少重复工作，增强实时性。
一种基于图像拼接参数提取全景相机及其实时优化方法

[发明专利]一种基于改进Faster R-CNN的道路环境视觉感知方法-CN201811323004.8有效
发明人：董恩增;路尧;佟吉刚 -专利权人：天津理工大学
申请日： 2018-11-08 - 公布日： 2021-08-03 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：一种基于改进Faster R‑CNN的道路环境视觉感知方法。针对复杂道路场景中目标检测和识别的高精度需求，本发明提出了基于多GPU训练的改进Faster R‑CNN算法。本发明算法使用多GPU并行训练的方法提升了训练效率；采用ResNet‑101特征提取网络提高目标检测精度；采用Soft‑NMS算法降低漏检率；同时在ROI NetWork中引入OHEM降低虚警率；为完善算法在雨雪、雾霾天气中的目标检测效果，结合国际公认的自动驾驶数据集KITTI和Oxford RobotCar对模型进行训练。实验结果证实本发明算法与Faster R‑CNN相比，在训练速度和检测精度上有明显提升，尤其在自动驾驶场景中拥有良好的泛化能力和更强的实用性。
一种基于改进 faster cnn 道路环境视觉感知方法

[发明专利]一种基于高斯过程回归的柔性外骨骼最优助力预测方法-CN202011387447.0在审
发明人：孙磊;曾德添;董恩增;佟吉刚;陈鑫;李云飞;龚欣翔;李成辉 -专利权人：天津理工大学
申请日： 2020-12-01 - 公布日： 2021-04-30 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：一种基于高斯过程回归的柔性外骨骼最优助力预测方法，通过建立不同人群、不同步速下舒适助力的数据集，确立测试人员的人体模型特征，并在此基础上建立样本的数据集（X,Y），在建立好数据集并将数据集经过训练后，利用高斯过程回归的方式直接定义预测函数的分布，使预测的助力幅值在一个更加合理的范围，真正实现对腿部的柔顺助力，帮助受伤的骨骼、肌肉以及关节起到辅助康复的作用。
一种基于过程回归柔性骨骼最优助力预测方法

[发明专利]一种基于FPGA的降噪边缘检测方法-CN201710729198.0有效
发明人：董恩增;杜建宝;佟吉刚;张祖锋;陈超;焦迎杰 -专利权人：天津理工大学
申请日： 2017-08-23 - 公布日： 2021-03-02 - 主分类号： G06T7/13 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于FPGA的降噪型边缘检测方法，包括：将待处理图像转化成mif格式文件，并存入FPGA中的单口ROM IP核，利用地址计数将图像数据从ROM中读出；将图像与5×5的高斯拉普拉斯算子进行卷积操作；利用四个方向sobel算子的模板计算7×7阵列中的中心点处的四个方向的最大一阶偏导数；LOG算子卷积值阈值化，找出可疑零交叉点和非零交叉点；对于可疑零交叉点，当其与中心点处梯度法向方向相一致时认为此点为真零交叉点，否则为假零交叉点；对真零交叉点与假零交叉点，分别进行梯度方向上的膨胀与腐蚀操作；对于非零交叉点，进行腐蚀膨胀的开运算，对图像去噪，获得图像的边缘。
一种基于 fpga 边缘检测方法