检索结果-南通市图书馆

美术教育研究 2022年第15期 188-188页

作者：李苗苗王涵赵梦瑶信阳师范学院

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刘泽君、赵悦阳、杨宇田、赵梦瑶作品

美与时代（美术学刊）（中） 2022年第3期 133-133页

作者：刘泽君赵悦阳杨宇田赵梦瑶信阳师范学院

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赵梦瑶作品

小雪花(小学生成长指南) 2017年第6期 57-57页

作者：赵梦瑶姜沐泽大庆市景园小学一(7)班大庆市景园小学

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基于深度学习的机械臂抓取检测方法研究

基于深度学习的机械臂抓取检测方法研究

作者：赵梦瑶吉林化工学院

学位级别：硕士

机械臂的自动抓取是降低生产成本和提高生产效率的重要手段。在这一过程中,确定物体的抓取位姿是机械臂抓取任务的核心环节。然而,当前大多数抓取位姿检测方法主要针对结构化环境,通常需要已知物体的模型、接触信息等先验知识,还需要预... 详细信息

机械臂的自动抓取是降低生产成本和提高生产效率的重要手段。在这一过程中,确定物体的抓取位姿是机械臂抓取任务的核心环节。然而,当前大多数抓取位姿检测方法主要针对结构化环境,通常需要已知物体的模型、接触信息等先验知识,还需要预先定义机械臂的任务和工作流程,限制了机械臂的灵活性,难以应对未知的变化或新的任务。此外,现有针对未知物体的抓取方法主要基于2D图像或2.5D深度图像数据,这些方法将目标物体视为平面上的二维对象,缺乏对目标物体的三维几何信息的考虑,只能通过定向矩形框进行平面抓取,限制了抓取的多样性。为了解决这些问题,本文提出了利用深度学习技术在非结构化环境中实现机械臂对未知物体的六自由度(Six-degree-of-freedom,6-DOF)抓取检测。本文的主要研究内容包括:(1)设计一个完整的机械臂抓取系统,包括标定、视觉、规划、执行和控制中心五个子系统。分析每个子系统的实现原理,选择适合抓取实验的硬件设备,并设计相应的软件架构。(2)解决机械臂标定系统的相机成像畸变问题并确保机械臂和相机能够实现精确的协同工作。首先,分析相机成像畸变问题的原因和相机成像原理,利用张正友标定法对相机进行标定,在ROS(Robot Operating System)中实施标定工作,获取内参矩阵和畸变系数;其次,研究手眼标定的两种方式,并在ROS中使用Aruco标签进行手眼标定实验,确定机械臂和相机之间的坐标变换关系。(3)解决机械臂规划系统中的抓取位姿检测精度低的问题。本文利用深度学习技术,提出了基于三维点云数据进行抓取位姿检测的方法。首先,设计基于注意力机制的端到端抓取位姿检测网络SE-Point Net GPD(简称SEPN-GPD);其次,引入通道注意力机制,解决Point Net网络在处理3D点云数据时产生的信息冗余问题;最后,在YCB和Big BIRD公开数据集上进行网络模型训练。实验结果表明:SEPN-GPD抓取位姿检测方法在YCB和Big BIRD测试集上的分类精度分别为86.2%和85.14%,具有较好的泛化能力和较高的鲁棒性与稳定性,优于当前主流的Point Net GPD和GPD(Grasp Pose Detection in Point Clouds)抓取位姿检测方法。(4)基于ROS实现机械臂的自动抓取,并通过抓取实验验证本文提出的SEPN-GPD抓取位姿检测方法。首先,在ROS中创建六自由度机械臂模型,并通过Rviz(Robot Visualization)以及Move It!插件实现对机械臂的可视化和运动规划;其次,搭建基于RM-65机械臂抓取实验平台,并设计单目标和多目标抓取实验验证本文提出的SEPN-GPD抓取位姿检测方法。实验结果表明:SEPNGPD抓取检测方法在单目标抓取任务中的成功率为82.25%,在多目标抓取任务中成功率为80%,优于主流的GPD、Point Net GPD方法,验证了该方法的可行性和系统各环节的有效性。

关键词：机械臂抓取深度学习 6D位姿检测注意力机制点云处理

新能源汽车产业链垂直整合战略下的融资方式及效果研究 ——以比亚迪为例

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新能源汽车产业链垂直整合战略下的融资方式及效果研究 ——以比...

作者：赵梦瑶郑州航空工业管理学院

学位级别：硕士

习近平文化思想的生成基础、核心要义和时代意义

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中南民族大学学报（人文社会科学版） 2024年第4期44卷 1-7,217页

作者：刘文波赵梦瑶武汉科技大学马克思主义学院湖北武汉430065

习近平文化思想是我国文化领域的最新理论成果,是习近平新时代中国特色社会主义思想的文化篇。习近平文化思想具有自身特定的生成基础、核心要义和时代意义。习近平文化思想基于马克思主义文化理论的思想逻辑、中华优秀传统文化的历史... 详细信息

习近平文化思想是我国文化领域的最新理论成果,是习近平新时代中国特色社会主义思想的文化篇。习近平文化思想具有自身特定的生成基础、核心要义和时代意义。习近平文化思想基于马克思主义文化理论的思想逻辑、中华优秀传统文化的历史逻辑以及新时代中国特色社会主义的实践逻辑,具有党对文化建设全面领导的政治性立场、以人民为中心的人文性情怀、“第二个结合”的科学性规律、中华文化国际传播的全球性视野等核心要义。习近平文化思想丰富发展了马克思主义文化理论,是新征程宣传思想文化工作的科学指南,为新时代中国特色社会主义文化强国建设提供了强大思想动力。

关键词：习近平文化思想生成基础核心要义时代意义 “第二个结合”

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融合多语义特征的精读式文档级事件抽取

计算机工程与设计 2024年第6期45卷 1903-1909页

作者：赵梦瑶刘大明上海电力大学计算机科学与技术学院上海201306

为解决文档级事件抽取任务依赖实体识别、忽略先验语义和参数分散的问题,提出一种融合多语义特征的精读式抽取方法。结合“三阶段”阅读特点,根据事件与角色交互、角色类型及释义特征构建外部语义模板,提出窗口切分算法切割文档语义;基... 详细信息

为解决文档级事件抽取任务依赖实体识别、忽略先验语义和参数分散的问题,提出一种融合多语义特征的精读式抽取方法。结合“三阶段”阅读特点,根据事件与角色交互、角色类型及释义特征构建外部语义模板,提出窗口切分算法切割文档语义;基于预训练模型BERT融合外部与窗口语义;多轮精读文档避免实体依赖,设计记忆网络对精读结果建模,完成跨句定位参数和事件路径扩展。引入噪声扰动防止模型过拟合。实验结果表明,该模型性能优于当前主流方法,验证了其可行性和有效性。

关键词：实体依赖参数分散语义特征融合窗口切分算法预训练模型多轮精读记忆网络噪声扰动

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我国鲜食葡萄价格波动特征及影响因素研究

北方园艺 2024年

作者：赵梦瑶赵君彦张泽姚淼河北农业大学经济管理学院

葡萄在全球的需求不断增加，中国作为全球最大的鲜食葡萄供应商，价格的波动性也日益显著，这给葡萄产业带来了极大的挑战。为更好地把握葡萄市场价格的波动特征及其影响因素，选取2014年1月至2023年10月我国葡萄价格数据，运用CensusX1... 详细信息

葡萄在全球的需求不断增加，中国作为全球最大的鲜食葡萄供应商，价格的波动性也日益显著，这给葡萄产业带来了极大的挑战。为更好地把握葡萄市场价格的波动特征及其影响因素，选取2014年1月至2023年10月我国葡萄价格数据，运用CensusX12季节性变化模型以及HP 滤波法，深入探讨葡萄价格波动的原因以及可能的影响，以期为葡萄产业的健康发展注入新活力。结果表明：葡萄价格的季节性、周期性波动在逐渐趋缓；成本上升与需求增加推动价格趋势性上涨；自然灾害、国家政策等因素导致葡萄价格不规则波动。对此，需通过技术进步推进葡萄生产供给稳定；建立健全葡萄全产业链预警机制；完善特色农业保险制度；大力推进葡萄产业融合发展。

关键词：葡萄价格波动特征 X12季节调整模型 H-P滤波法

无人机视角下施工现场工人防护用具检测方法研究

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计算机工程与应用 2024年

作者：侯卫民何孟玲赵梦瑶苏佳河北科技大学信息科学与工程学院

在建筑工地防护用具检测领域内，模型多用非真实建筑工地背景数据且只针对安全帽单一护具进行检测，应用到特定场景中易出现误检漏检情况。为此提出一种无人机视角下施工现场工人防护用具的检测方法，提高算法检测精度的同时，有效改善... 详细信息

在建筑工地防护用具检测领域内，模型多用非真实建筑工地背景数据且只针对安全帽单一护具进行检测，应用到特定场景中易出现误检漏检情况。为此提出一种无人机视角下施工现场工人防护用具的检测方法，提高算法检测精度的同时，有效改善模型的实际应用性和泛化性。将无人机航拍采集的施工复杂场景作为实验数据集，再进行数据标注和预处理；引入可变形卷积到YOLOv7算法的主干网络，自动适应安全帽和防护背心两种目标的形态变化；并在SPPCSPC模块中嵌入BiFormer注意力模块以提升模型对小尺度目标的检测性能；最后预测阶段引入WIOU作为回归损失函数，进一步提升模型对定位的性能和对样本的鲁棒性。本实验分别在自建工地场景数据集和公共数据集中与其他算法进行对比，检测精度均得到一定的提升，有效验证了本算法在建筑工地复杂场景下检测防护用具的优势。

关键词：防护用具 YOLOv7 可变形卷积 BiFormer 泛化问题

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基于RGB-D的像素级抓取检测算法研究

传感器与微系统 2024年第8期43卷 133-136页

作者：朱建军李天顺赵梦瑶吉林化工学院信息与控制工程学院吉林吉林132022

针对物体姿态随机、外形不规则、抓取环境复杂等机械臂抓取问题,提出一种基于RGB-D的像素级抓取检测方法。首先,对Cornell数据集基于像素级重标注,并生成抓取标签;然后,提出一种多残差提取卷积神经网络(CRE-Net),增强网络特征提取效果;... 详细信息

针对物体姿态随机、外形不规则、抓取环境复杂等机械臂抓取问题,提出一种基于RGB-D的像素级抓取检测方法。首先,对Cornell数据集基于像素级重标注,并生成抓取标签;然后,提出一种多残差提取卷积神经网络(CRE-Net),增强网络特征提取效果;最后,搭建仿真抓取系统,进行算法验证。实验结果表明:位姿检测精度达到93.99%,在对抗性抓取中,单物体抓取成功率为94.0%,多物体抓取成功率为73.3%。

关键词：平面抓取深度学习位姿估计残差网络