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公开(公告)号：CN120008586A
公开(公告)日：2025-05-16
申请号：CN202510486724.X
申请日：2025-04-18
Applicant: 绍兴文理学院
IPC: G01C21/00 , G01S17/86 , G06F18/23213
Abstract: 本发明公开了一种机器人探索未知环境的优化方法及系统，通过获取多个传感器采集移动机器人探索未知环境的传感器数据并构建探测地图，采用多种RRT边界点检测算法检测分析探测地图得到探测地图的边界点，将边界点设置为路径规划目标点并向路径规划目标点移动以得到边界点集，基于自适应K‑means++算法提取边界点集的边界点得到聚类后的边界点，将聚类后的边界点输入预设探索模型进行优化评估分析得到探索目标点，基于探测地图和探索目标点生成路径规划模型，可防止机器人错过地图的小角落，基于自适应K‑means++的聚类算法进行过滤，无需在每次检测中指定聚类中心的数量，根据边界点数量进行自适应聚类，从而减轻了计算负担。
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公开(公告)号：CN119520570A
公开(公告)日：2025-02-25
申请号：CN202510056937.9
申请日：2025-01-14
Applicant: 绍兴文理学院 , 绍兴市低空产业发展有限公司
IPC: H04L67/12 , H04L41/142
Abstract: 本发明公开了一种物联网集群的凸包分析方法及系统，通过获取在多个应用场景中的物联网集群的检测数据，并提取检测数据对应的逻辑问题类型，根据逻辑问题类型构建所述物联网集群的凸包结构，并确定凸包结构的凸包位置关系，根据凸包重叠和所述逻辑问题类型构建凸包结构的第一测试问题，并对第一测试问题进行观测分析得到观测结果，当观测结果确定凸包位置关系为凸包不相交时，构建凸包结构的第二测试问题并进行凸包计算以完成物联网集群的凸包分析，可以在工业物联网生态中删除最少数量的物联网设备，并对物联网设备进行准确的集群，采用两种目标算法属于P类，具有多项式计算复杂度，确保了高执行速度，使其适用于实时应用。
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公开(公告)号：CN119397258A
公开(公告)日：2025-02-07
申请号：CN202510001042.5
申请日：2025-01-02
Applicant: 绍兴文理学院 , 宝略科技(浙江)有限公司 , 绍兴市低空产业发展有限公司
IPC: G06F18/213 , G06F18/241 , G06N3/006 , G16Y10/75 , G16Y20/20
Abstract: 本发明公开了一种基于机器学习的物联网设备识别方法及装置，通过获取包含物联网设备的网络流量的数据集，并进行数据预处理得到多个网络流量，采用多种特征选择算法从网络流量中提取多个流量特征以确定最佳特征子集，输入已训练机器学习模型中进行物联网设备识别得到设备识别结果，基于设备识别结果对应的特征选择算法分别进行对比分析以完成物联网设备识别，采用各种特征选择算法来评估网络流量特征的有效性，以拟合最佳模型并在不同分类器之间实现最佳准确性，引入BGWO来确定物联网设备识别的最佳特征子集，利用了两个公开的物联网网络流量数据集来确保识别结果的可靠性，提高了分类器的性能，BGWO在所有分类器中实现了更高的准确性。
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公开(公告)号：CN119148721A
公开(公告)日：2024-12-17
申请号：CN202411612623.4
申请日：2024-11-13
Applicant: 绍兴文理学院 , 绍兴市基础设施建设投资有限公司 , 宝略科技(浙江)有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于自适应KMeans算法的机器人未知环境探索方法，通过获取机器人在未知环境中移动的未知区域，并基于RRT算法对所述未知区域进行识别得到边界点，采用KMeans算法对所述边界点进行聚类处理，并基于信息增量算法对聚类处理后的边界点进行计算以确定目标点，基于TEB路径规划算法引导所述机器人到达所述目标点，并采用Gmapping算法进行地图构建以完成机器人未知环境探索，可以根据地图采集到的边界点动态调整聚类中心的数量，根据数据的特性和分布情况，智能地决定最佳的聚类中心数目，从而提高聚类的效果和精确度，基于KMeans聚类算法对边界点进行聚类，并通过信息增量算法对目标点进行优化，以提高聚类的准确性和效率。
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公开(公告)号：CN118628724B
公开(公告)日：2024-11-22
申请号：CN202411109960.1
申请日：2024-08-14
Applicant: 绍兴文理学院
IPC: G06V10/25 , G06V10/26 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V10/24
Abstract: 本发明提供一种基于弱标签数据的图像兴趣区域提取方法及系统，涉及图像处理技术领域，方法包括：获取数据集；通过最小外接旋转矩形框标注图像样本中的兴趣区域标签，得到旋转矩形掩码图；对图像样本进行多尺度缩放，得到不同尺度的图像样本；将不同尺度图像样本输入至图像分割模型进行训练，输出兴趣区域预测图；将兴趣区域预测图映射至所属图像样本中旋转矩形框长短边方向一致的矩形区域，得到旋转矩形映射估计特征图；计算图像样本的损失值；在损失值大于预设损失值的情况下，调整图像分割模型的超参数，重复训练；利用训练后的图像分割模型提取待检测图像的图像兴趣区域。在不降低识别准确性的同时，有效降低标注成本。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112187823B
公开(公告)日：2022-04-19
申请号：CN202011088039.5
申请日：2020-10-13
Applicant: 绍兴文理学院
Abstract: 本发明公开了雾计算架构下面向恶意程序扩散的物联网可用度评估方法，包括：(1)获取待评估的物联网拓扑结构、以及受恶意程序扩散影响的物联网节点状态转换图；(2)建立物联网节点状态转换的马尔可夫矩阵，计算马尔可夫矩阵的稳定点得到物联网节点的可用度；(3)计算每一条路由下物联网节点到汇聚节点的可用度，从而得到整个物联网的可用度；(4)按照可用度越高物联网可用的可能性越大的原则，当判断可用度大于预设门限时，说明待评估的物联网处于可用状态。本发明能解决未考虑物联网恶意程序扩散的影响和典型物联网拓扑结构、以及可用度评估方法计算复杂而物联网节点计算能力不足的技术问题。
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公开(公告)号：CN119148721B
公开(公告)日：2025-02-28
申请号：CN202411612623.4
申请日：2024-11-13
Applicant: 绍兴文理学院 , 绍兴市基础设施建设投资有限公司 , 宝略科技(浙江)有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于自适应KMeans算法的机器人未知环境探索方法，通过获取机器人在未知环境中移动的未知区域，并基于RRT算法对所述未知区域进行识别得到边界点，采用KMeans算法对所述边界点进行聚类处理，并基于信息增量算法对聚类处理后的边界点进行计算以确定目标点，基于TEB路径规划算法引导所述机器人到达所述目标点，并采用Gmapping算法进行地图构建以完成机器人未知环境探索，可以根据地图采集到的边界点动态调整聚类中心的数量，根据数据的特性和分布情况，智能地决定最佳的聚类中心数目，从而提高聚类的效果和精确度，基于KMeans聚类算法对边界点进行聚类，并通过信息增量算法对目标点进行优化，以提高聚类的准确性和效率。
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公开(公告)号：CN119247320A
公开(公告)日：2025-01-03
申请号：CN202411789592.X
申请日：2024-12-06
Applicant: 绍兴文理学院 , 宝略科技(浙江)有限公司 , 深圳思谋信息科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于激光雷达的非合作航天器姿态估计方法及系统，通过获取激光雷达观测到非合作航天器的扫描点，并对所述扫描点进行姿态初始化得到扫描点云，构建所述非合作航天器的参考模型，并将所述扫描点云与所述参考模型进行匹配得到匹配结果，基于迭代最近点算法和卡尔曼滤波器对所述匹配结果进行姿态跟踪以完成非合作航天器姿态估计，解决机载LiDAR系统的非合作航天器姿态跟踪问题，克服了基于模板匹配和点云配准的姿态初始化方法的局限性，可以准确地估计非合作航天器的相对状态。
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公开(公告)号：CN118916614A
公开(公告)日：2024-11-08
申请号：CN202411035611.X
申请日：2024-07-31
Applicant: 绍兴文理学院
IPC: G06F18/10 , G06F18/213 , G06F18/214 , G06F18/2431 , G06F18/243 , G06N20/20
Abstract: 本发明公开了一种提高GRACE陆地蓄水数据的降尺度处理方法及装置，通过获取研究区域的初始GRACE数据并进行预处理得到第一TWS值，构建FLDAS模型并提取水文气象参数，将水文气象参数作为训练输入以估计第二TWS值，根据第二TWS值对初始GRACE数据进行重建得到GRACE观测模型，基于水文气象参数和GRACE观测模型建立ParFlow模型，获取研究区域的地表变量并构建CLM模型，将ParFlow模型与CLM模型耦合得到PFC模型，对初始GRACE数据和第二TWS值进行缩减评估，利用PFC和FLDAS水文模型的高分辨率预测器对GRACE观测进行降尺度处理，提升了降尺度处理有效性和可靠性。
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公开(公告)号：CN118283739A
公开(公告)日：2024-07-02
申请号：CN202410413685.6
申请日：2024-04-08
Applicant: 绍兴文理学院
Abstract: 本发明公开了一种基于集群的无线传感网能量优化方法及系统，涉及无线传感器网络的技术领域；通过周期性接收网关区域发送的信息，获得各传感器节点的位置信息和能量状态信息；通过基于教学学习的优化算法确定集群头，并将传感器节点划分为不同的集群；通过结合基于教学学习的优化算法和禁忌搜索算法，确定数据传输路径。通过周期性接收目标信息，可以实时更新网络的拓扑结构，提高对网络结构变化的适应性，从而保证计算的准确性；考虑传感器节点的能量状态，通过基于教学学习的优化算法和禁忌搜索算法来确定集群头和数据传输路径，可以减少不必要的能量消耗，延长传感器节点的使用寿命。
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