国家自然科学基金(61105094)
- 作品数：5 被引量：27H指数：3
- 相关作者：钱堃牛杰卜雄洙李众房芳更多>>
- 相关机构：东南大学南京理工大学常州信息职业技术学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金江苏省高等学校大学生实践创新训练计划项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术文化科学更多>>
- ZigBee技术在建筑物环境网络化监测系统中的应用被引量：4
- 2015年
- 通过将ZigBee无线传感器网络技术与.NET网络技术相集成,提出了一种大型公共建筑物环境参数监控系统。该方案采用MSP430单片机、CC2530及温湿度、灰尘传感器实现分布式环境参量采集。数据采集子系统具有测点-路由节点-协调器分层次结构,在ZigBee协议栈上实现协调器自组建网络;管理子系统遵循C/S及B/S相结合的开发模式,采用AJAX技术实现前台浏览器客户端与后台数据库的交互。应用试验验证了方案的可行性、可靠性,结果表明该系统为支持建筑环境监测提供了丰富的决策功能。
- 靳卫平钱堃
- 关键词：ZIGBEE建筑环境微控制器无线传感器网络监控系统
- 面向运动控制的DSP技术及课程设计教学被引量：6
- 2013年
- DSP实践教学是培养掌握嵌入式处理器技术和嵌入式测控系统设计能力的专业科技人才的重要环节之一。本文以面向运动控制的新型DSP技术教学为背景,在对DSP实践教学特点分析的基础上,从教学方案、课程设计和结合移动机器人科研的实践教学等方面进行了探讨,可为自动化类专业DSP教学提供参考。
- 钱堃房芳
- 关键词：DSP运动控制实践教学移动机器人
- 基于前景分割的目标实时检测方法被引量：2
- 2014年
- 针对基于单一颜色信息的目标分割算法易受光线因素影响的问题,提出一种颜色及深度信息融合进行前景分割的目标实时检测方法。采用Kinect传感器采集低成本深度(RGB-D)图像,利用改进的ViBe算法及多帧差分法分别对于RGB以及深度图像进行建模。前景分割后,利用选取基准(SC)融合策略优化目标结果,然后通过rg Chromaticity颜色模型计算前景区域直方图信息并与模板匹配完成目标标记。实验结果表明,该方法对于环境光线及噪声干扰具有一定的鲁棒性,对于ViBe算法中背景前景同色误检及"鬼影"现象,对于深度图像分割中前景背景距离过近而造成误检现象都有很好的识别效果。
- 牛杰卜雄洙钱堃
- 关键词：目标检测
- 构件化机器人系统的语义服务建模与自动服务发现
- 针对基于构件的机器人智能环境系统,提出一种新的语义化服务建模与自动服务发现方法。采用语义网技术,并在扩展定义OWL-S建模语言的基础上提出包含抽象语义概念和具体状态转移信息的两层服务模型,从而建立了适于移动机器人服务调用...
- 钱堃马旭东房芳舒超洋
- 关键词：智能机器人语义网
- 文献传递
- 一种融合全局及显著性区域特征的室内场景识别方法被引量：13
- 2015年
- 针对常规场景识别方法在室内环境中性能显著下降的问题,提出一种融合全局及显著性区域特征的移动机器人室内场景识别方法.利用改进的Bo W(bag-of-words)模型进行室内场景判别的同时,结合视觉注意方法提取出场景图像的最大及次大显著区域,送入改进的BDBN(bilinear deep belief network)模型来自动学习图像特征,进行类别判断.利用分段判别策略对于两个模型的结果进行融合,并输出最终场景判别结果.将本方法应用于实际机器人平台及包含67个类别的MIT室内场景数据库,实验结果表明,相较于常规Bo W模型,本方法可以有效提高识别准确率10%以上.此外,本方法在MIT数据库中达到平均44.3%的准确率,优于相关文献算法.
- 牛杰卜雄洙钱堃李众
- 关键词：视觉注意
- 基于Kinect传感器的移动机器人室内环境三维地图创建
- 针对移动服务机器人在未知室内环境下的三维感知问题,提出了一种基于低成本Kinect传感器的三维地图创建实用方法.对于机器人在运动过程中连续采集的多帧RGB-D信息,首先利用SURF算子对RGB图像提取稳定特征点并进行特征...
- 杨鸿钱堃戴先中马旭东房芳
- 关键词：SURF地图创建移动机器人
- 文献传递
- 结合熵与局部信息的伪影偏差场修正CV模型被引量：2
- 2017年
- 针对Chan-Vese(CV)模型对含有伪影、光照不均的图像不能进行有效分割的不足,本文提出了结合熵与局部信息的动态伪影偏差场修正CV模型。模型根据区域同质性特征,利用熵构造区域能量系数,自动调节目标与背景区域在模型中的权重。采用全局与局部结合的方式自适应控制区域演化。将伪影指示函数应用到区域检测项,无需先验灰度信息即可消除异常值,精确地使像素归类。结合Retinex理论对图像进行分解,忽略亮度变化并提取不含照度信息的目标结构图像,避免偏差场对分割的影响。通过与CV模型、LIF模型对比验证了算法的有效性,结果表明,本文提出的算法在目标干扰严重情况下分割性能最优,重叠率可达0.9,误分割率控制在0.06以内。与CV模型、LIF模型相比分割精度与速度性能优势明显。
- 王新征卜雄洙于靖牛杰
- 关键词：图像分割CV模型局部信息RETINEX理论
