蒋萍
- 作品数：9 被引量：33H指数：3
- 供职机构：天津大学电气与自动化工程学院天津市过程检测与控制重点实验室更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金国家高技术研究发展计划教育部“新世纪优秀人才支持计划”更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 一种新的移动机器人气体泄漏源视觉搜寻方法被引量：11
- 2009年
- 为提高视觉信息的处理效率,将视觉注意机制引入到特定目标(泄漏源)的搜寻过程中,在此基础上提出了一种新的基于任务驱动视觉注意机制(TBVAM)的气体泄漏源搜寻方法.该方法分为3步完成:首先,确定能有效凸显目标物的对比映射图合并权值系数;其次,当获取实际场景的图像信息后,利用训练得到的权值系数加权合并不同特征及尺度的对比映射图,得到少数几个可疑目标区域,并结合激光测距信息计算出可疑目标所在的位置;最后,驱动机器人对可疑目标区域进行排查,通过判断嗅觉传感器检测到的气体浓度是否大于给定阈值确定其是否找到气体泄漏源.实验结果表明,所提出算法能显著提高对气体泄漏源的搜寻效率.
- 蒋萍孟庆浩曾明李飞李吉功
- 关键词：移动机器人
- 融合机器人视／嗅觉信息的室内气体源识别被引量：2
- 2011年
- 提出了一种新的融合机器人视觉和嗅觉双模态信息的识别和定位室内通风环境下气体泄漏源的方法。该方法首先采用自顶向下的任务驱动视觉注意机制（TDVAM）计算模型对场景图像进行分析得到多个显著区域，其次对显著区域提取多个形状特征（面积、周长、紧密度、长宽比）并进行形状匹配分析，确定其是否为疑似泄漏源区域，最后采用最小二乘估计方法融合视／嗅觉双模态信息识别真正的气体泄漏源。实际室内环境的测试结果验证了该方法的可行性。
- 蒋萍孟庆浩曾明李吉功
- 关键词：最小二乘估计嗅觉移动机器人
- 动态整合多种搜寻策略的气体泄漏源搜寻方法
- 一种动态整合多种搜寻策略的气体泄漏源搜寻方法，有：采用人工神经网络方法估计不同搜寻条件下的各类搜寻方法适用度的阶段，确定影响各搜寻方法性能的主要因素，和训练用于估计各搜寻方法适用度的人工神经网络；烟羽发现阶段的整合方式，...
- 曾明孟庆浩蒋萍李吉功李飞
- 文献传递
- 基于视觉注意机制的气体泄漏源搜寻方法
- 一种基于视觉注意机制的气体泄漏源搜寻方法，在气体泄漏源搜寻过程中，引入视觉注意机制，锁定场景中易发生泄漏的设备，从而引导机器人快速、准确地探明气体泄漏源的位置，具体实现方式是采用集中采集场景信息、集中判定、统筹规划、逐一...
- 曾明蒋萍孟庆浩
- 文献传递
- 动态整合多种搜寻策略的气体泄漏源搜寻方法
- 一种动态整合多种搜寻策略的气体泄漏源搜寻方法，有：采用人工神经网络方法估计不同搜寻条件下的各类搜寻方法适用度的阶段，确定影响各搜寻方法性能的主要因素，和训练用于估计各搜寻方法适用度的人工神经网络；烟羽发现阶段的整合方式，...
- 曾明孟庆浩蒋萍李吉功李飞
- 文献传递
- 融合机器人视/嗅觉信息的气体泄漏源定位
- 科学研究表明,很多生物利用气味或/和视觉等信息完成觅食、求偶、御敌和交流等活动。受这些生物行为的启发,自20世纪90年代开始,一些学者开始利用移动机器人结合气体、视觉等传感器进行气体泄漏源定位研究。移动机器人气体泄漏源定...
- 蒋萍
- 关键词：移动机器人多传感器信息融合最小二乘估计
- 视觉注意机制在图像增强中的应用研究被引量：10
- 2009年
- 将视觉注意机制引入到直方图构造中,并在此基础上提出了一种新的基于灰度级信息量直方图的图像增强算法.该算法利用Itti视觉注意计算模型对图像的显著性进行分析,获得全局显著图;然后,将全局显著图划分为若干等大的子区域,求取各子区域的平均显著值,并做归一化处理,得到子区域的加权统计系数;再将各子区域的灰度级加权统计值相加,得到灰度级信息量直方图;最后,依据直方图均衡化的映射函数,调整灰度级的动态范围.实验结果表明,该算法明显优于经典的GHE算法和AHE算法,具有满意的视觉效果.
- 曾明孟庆浩王湘晖邱亚男蒋萍李彦辉
- 关键词：图像增强视觉注意机制直方图均衡
- 时变流场环境中机器人跟踪气味烟羽方法被引量：15
- 2009年
- 机器人对气味烟羽的可靠跟踪是实现气味源定位的关键.本文主要针对实际时变流场环境中的机器人跟踪气味烟羽问题进行研究.文中在机器人测得气味时估计气味包的最大可能路径,在此基础上结合流向信息,规划搜寻路径并使机器人沿此路径运动以跟踪气味烟羽.考虑到气味浓度场的时变特性以及可能存在的基本浓度,采用浓度相对变化量表征气味信息.室内时变流场环境实验表明,使用本文所提方法的机器人可实时、有效地跟踪烟羽并趋向气味源.
- 李吉功孟庆浩李飞蒋萍曾明
- 关键词：移动机器人主动嗅觉
- 基于视觉注意机制的气体泄漏源搜寻方法
- 一种基于视觉注意机制的气体泄漏源搜寻方法，在气体泄漏源搜寻过程中，引入视觉注意机制，锁定场景中易发生泄漏的设备，从而引导机器人快速、准确地探明气体泄漏源的位置，具体实现方式是采用集中采集场景信息、集中判定、统筹规划、逐一...
- 曾明蒋萍孟庆浩
- 文献传递
