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公开(公告)号：CN117274907A
公开(公告)日：2023-12-22
申请号：CN202311279136.6
申请日：2023-09-28
Applicant: 淮阴工学院
IPC: G06V20/52 , G06V10/44 , G06V10/80 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于YOLOv5算法改进的烟火检测方法，通过数据增强技术处理构建的烟火数据集，增加数据集数量，并使原有图像背景更加丰富，提高模型的泛化能力，其次在YOLOv5算法网络的头部引入自适应融合机制，充分利用检测图像不同尺度的特征，提升检测小目标的能力；并添加了CBAM注意力机制，降低背景图像的影响，提高模型鲁棒性和检测速度；更新损失函数为MPDIoU，使边界框回归的准确性和效率得到提。最后，将改进后的YOLOv5模型进行训练。本发明设计的YOLOv5模型增强了小目标识别能力和难识别烟火的检测能力，减少信息损失，提高了烟火检测模型的效率和准确性。
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公开(公告)号：CN117055550A
公开(公告)日：2023-11-14
申请号：CN202310940446.1
申请日：2023-07-28
Applicant: 淮阴工学院
IPC: G05D1/02
Abstract: 一种基于融合改进算法的巡检无人车避障方法，包括：步骤1：运行无人车，采集数据并对其进行融合；步骤2：构建RRT算法，结合气味扩散法指导随机树的生长，删除靠近障碍物的节点，生成改进的RRT算法，找到全局最优路径；步骤3：采用调整DWA算法评价函数使其跟踪改进RRT算法来避开当前出现障碍物的路径；步骤4：根据生成的最优路径，并结合巡检无人车遍历到目标点，生成最优路径结束路径规划。本发明由DWA算法生成的局部路径跟随全局最优路径，避免使巡检无人车陷入“U”字形障碍物中；并在DWA算法中引入障碍物数量评估子函数，即无人车周围障碍物的多少来表示此时路径潜在的危险情况进行评定，避免巡检无人车撞上动态障碍物，提高无人车的巡检效率。
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公开(公告)号：CN118798566A
公开(公告)日：2024-10-18
申请号：CN202410951987.9
申请日：2024-07-16
Applicant: 淮阴工学院
IPC: G06Q10/0631 , G06Q10/047 , G06Q10/083 , G06F18/23213
Abstract: 一种用于多配送物流中心站点选址及路径规划的方法，求解总成本最少的多配送中心站点的地址选取和配送路径；首先利用改进后的K‑Means算法对需求点的位置进行聚类划分，确定各个区域的配送中心站点及对应的配送需求点位置；聚类划分后，使用双层规划模型，建立数学模型；对高尔夫优化算法进行改进，基于非支配排序和拥挤度距离，探索阶段变为精英种群成员的位置更新，加入自适应动态算子改进开发阶段的位置更新；最终建立合理的物流中心的位置和配送路径。本发明实现智能规划配送路线，可以显著缩短运输距离和时间，减少燃油消耗和人工成本，大幅提高配送效率，为企业带来显著的成本优势和服务优势。
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公开(公告)号：CN118730143A
公开(公告)日：2024-10-01
申请号：CN202410705117.3
申请日：2024-05-31
Applicant: 淮阴工学院
Abstract: 本发明公开了一种基于A星算法的全局路径规划方法及装置、存储介质，对启发函数进行优化，引入环境障碍率T的方式，改变启发函数h(n)在不同环境所占的权重，当工作环境中障碍物所占比例较小时，需要缩小算法的搜索范围，提高寻路效率，此时增大启发函数h(n)所占权重；当工作环境中障碍物所占比例较大时，为避免算法陷入局部最优的情况，此时应减小h(n)所占权重，改进后的启发函数拥有更高的灵活性，有效的提高搜索效率以及降低耗能。其次通过对共线点的判断及去除，和对转折点的减少等算法，能够有效的缩短路径长度，减少了行车消耗。因此本设计通过对新的启发函数设计和动态权重调整策略，优化了算法的搜索过程，提高了路径规划的效率和准确性。
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公开(公告)号：CN118695266A
公开(公告)日：2024-09-24
申请号：CN202410493399.5
申请日：2024-04-23
Applicant: 淮阴工学院
IPC: H04W16/18 , H04W12/122 , H04W24/02 , H04W84/18 , G06N3/006
Abstract: 一种多策略改进斑马算法优化无线传感器节点布置的方法，涉及无线传感器网络覆盖领域；首先创建节点的感知模型，利用多策略改进斑马智能优化算法，采用佳点集初始化种群，增加模型的种群多样性；加入细菌趋向及复制操作更新最优解的位置；通过轮盘赌结合蚁狮优化算法中的随机游走策略，加入全局最优和随机个体的更新和设置动态的边界和上下界；传感器节点的部署位置和节点数量为输入，将待监测区域的网络覆盖率最大为优化目标，输出最优的节点布置方案和最大覆盖率。本发明具有收敛速度更快，能对整个无线传感器网络的资源进行合理的分配，减少节点冗余，提高传感器网络模型的覆盖率，提升模型的收敛速度与寻优精度，覆盖率及搜索效率显著提升。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117029850A
公开(公告)日：2023-11-10
申请号：CN202310917613.0
申请日：2023-07-25
Applicant: 淮阴工学院
IPC: G01C21/34
Abstract: 一种基于改进蚁群算法的路径规划算法，对格栅图进行建模，并设定好起点与终点的位置，通过考虑当前节点、下一节点及目标节点之间的关系，将其关系所得的夹角数据引入到启发函数中，更新出每次迭代后距离终点最短路径的信息素浓度较高的路径，使下次目标节点的选择有更大的概率挑选出更短的路径。并将信息素挥发系数由固定常数改为通过公式得到，使信息素挥发系数在不同时期动态变化的改进，使得信息素挥发系数能够在算法搜索路径的前期获得一个较大的值，在后期获得一个较小的值，进而提高算法的收敛速度及全局搜索能力。本发明拥有更快的收敛速度及更短的路径，提高路径规划的搜索效率。
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公开(公告)号：CN115933651A
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202211500325.7
申请日：2022-11-28
Applicant: 淮阴工学院
IPC: G05D1/02
Abstract: 一种基于动态路径规划的巡检无人车改进方法，通过激光雷达、里程计和IMU信息进行融合，得到巡检无人车的位置并对巡检无人车的速度进行采样；对移动障碍物的速度进行采集，通过判断巡检无人车运动速度方向与移动障碍物运动速度方向的夹角来判断巡检无人车与移动障碍物是否会发生同向行驶的可能，优化巡检无人车的前进方向；然后生成巡检无人车的轨迹空间并对轨迹空间进行评价，判断巡检无人车与障碍物是否会发生碰撞，若会则重新生成轨迹路线；若不会则选取最优轨迹并生成最优路径，结束路径规化。本发明实现了巡检无人车对移动障碍物的实时动态避障以及最优轨迹的选取，且算法复杂度低，实现简单，能运用到实际工业领域的巡检无人车巡检工作中。
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公开(公告)号：CN118962713A
公开(公告)日：2024-11-15
申请号：CN202411019696.2
申请日：2024-07-29
Applicant: 淮阴工学院
Abstract: 一种基于Cartographer算法的改进激光建图方法，包括步骤：一：使用激光距离调节器控制激光雷达的扫描范围；二：校正雷达扫描数据在子图坐标系下的位姿；三：生成一个子图；四：完善步骤三生成的子图，并继续更新下一个子图；五：使用分支界定方法将新的雷达扫描数据与子图进行回环检测，分支界定方法在最上层匹配概率网格地图的网格较多，直至最底层匹配每一个网格；六：每次回环检测成功后，将新的子图更新至全局地图当中，最后输出全局地图。本发明通过激光距离调节器与自适应方法结合，合理调节激光雷达的扫描范围、子图生成的运算能力负载和扫描匹配窗口的大小；在保持了激光雷达的全距离精度，并且可以有效提高短距离的激光雷达扫描性能速度。
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公开(公告)号：CN118642528A
公开(公告)日：2024-09-13
申请号：CN202410661182.0
申请日：2024-05-27
Applicant: 淮阴工学院
IPC: G05D1/695 , G05D109/20
Abstract: 一种低空无人机在复杂山地实现三维路径规划的方法，首先通过雷达采集周围环境数据，根据无人机执行任务时的现场环境，建立三维的地形模型，设立禁飞区域；其次对成本函数进行改进，从飞行油耗、路径平滑度、安全性能、高度成本四个方面建立成本函数，通过对成本函数的加权求和，制定目标函数，从而将路径规划转化成优化问题；然后对河马算法进行改进，将制定的目标函数作为改进后的河马算法的适应度函数；设定航线的起点和终点，由改进后的河马算法输出无人机航路点；由生成的无人机路径的航路点，依次连接，对连接后的路径进行平滑处理，获得飞行的航迹，最终得到最优的路径规划。本发明规划的路径精度高、响应速度快，路径效果好。
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公开(公告)号：CN116520356A
公开(公告)日：2023-08-01
申请号：CN202310479855.6
申请日：2023-04-28
Applicant: 淮阴工学院
IPC: G01S17/931 , G06Q10/047 , G06F17/10 , B60W60/00 , B60W30/095 , B60W40/00 , B60W40/105 , B60W50/00 , G01S17/58 , G01C21/34 , G01C21/16
Abstract: 一种基于DWA算法改进的巡检无人车动态路径规划方法，结合惯性测量单元、里程计信息和巡检无人车传回的激光雷达参数信息，采样得到巡检无人车的速度Vc；巡检无人车通过激光雷达探头持续的向四周发射激光，采样得到动态障碍物的速度Vb；判断巡检无人车与动态障碍物是否存在碰撞的可能，当存在碰撞的可能性时找出碰撞点，优化巡检无人车的行进速度和方向；利用动态窗口法随机生成若干条巡检无人车的运动路径，在得到的若干条路径中通过评定函数对每条路径进行评价；对巡检无人车遍历到终点时所生成的最终路径进行判断，当最终路径趋近于全局路径时，自主避障路径没有与动态障碍物发生碰撞时，生成的最终路径则为最优路径，结束路径规划。
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