一种基于深度学习的多源数据融合未爆弹探测方法

    公开(公告)号:CN116469011A

    公开(公告)日:2023-07-21

    申请号:CN202310467399.3

    申请日:2023-04-27

    Applicant: 东南大学

    Abstract: 本发明提出了一种基于深度学习的多源数据融合未爆弹探测方法。主要解决现有未爆弹探测技术中准确率低、虚警及漏报过多的问题。方法包括:数据处理模块将接收到的磁探测数据以及图像数据进行处理并传输至深度学习模型,深度学习模型进行未爆弹识别,数据存储模块对深度学习模型的输入输出进行记录,显示模块对获取的磁场、图像及未爆弹的位置进行显示;该发明同时利用磁探测模块及摄像头获取信息,并基于多源数据融合和深度学习得到未爆弹探测结果,有效避免了现有单一磁探测模块探测方法的不足,得到的信息更加全面、多元,减少虚警以及漏报情况的发生,进一步保障人身安全、减少资源消耗。

    一种面向无人机的机载一体化算力服务平台

    公开(公告)号:CN118295800A

    公开(公告)日:2024-07-05

    申请号:CN202410375026.8

    申请日:2024-03-29

    Applicant: 东南大学

    Abstract: 本发明公开了一种面向无人机的机载一体化算力服务平台,涉及无人机智能装备技术领域,包括通用算力模块以及智能算力模块;所述通用算力模块由单片或多片中央处理器CPU构成;所述智能算力模块由单片或多片神经网络处理器NPU构成;所述通用算力模块以及智能算力模块以及必要电路被封装在同一个结构中。本发明基于集中式算力部署的理念进行设计,一体化算力服务平台中不同功能所需要的计算资源集中于一个通用的计算平台中,集中式的设计实现了系统结构的简化以及综合化,提高了系统的集成度与可靠性,减少了核心芯片的数量、配线、I/O接口的成本;可满足无人机在不同行业领域的模式化应用;也便于无人机系统的生产制造与维修保障。

Patent Agency Ranking