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公开(公告)号：CN118857274A
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202411344842.9
申请日：2024-09-25
Applicant: 之江实验室
IPC: G01C21/08 , G06F18/25 , G06F18/15 , G06F18/213 , G06F18/22 , G06N3/0464 , G06N3/048
Abstract: 本说明书公开了一种模型训练方法和地磁导航的航迹规划方法及装置。所述模型训练方法包括：获取目标区域的地磁信息以及目标载体在第一时刻所处运动环境的环境信息并输入待训练的航迹规划模型，通过决策网络，确定目标载体的运动决策信息；根据运动决策信息以及第一时刻的状态信息，确定第二时刻的状态信息；根据第一时刻的状态信息和第二时刻的状态信息，确定奖励值；将第一时刻的状态信息和第二时刻的状态信息输入价值网络，以通过价值网络，确定第一时刻的状态信息对应的评价值以及第二时刻的状态信息对应的评价值；根据第一时刻的状态信息的评价值、第二时刻的状态信息对应的评价值以及奖励值，确定损失值并进行模型训练。
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公开(公告)号：CN118225987A
公开(公告)日：2024-06-21
申请号：CN202410656853.4
申请日：2024-05-24
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本说明书公开了一种有害气体检测方法、装置、存储介质及电子设备，终端设备在采集无人设备所在目标空间的有害气体浓度后，即可确定出有害气体是否泄漏，响应于有害气体泄漏，确定出若干个采集点并采集若干个采集点处的有害气体浓度信息，进而确定出有害气体对应的泄漏源在目标空间中的空间位置，作为预测泄漏源位置，进而根据预测泄漏源位置执行任务。通过无人设备实时检测有害气体是否泄漏，并且在检测到有害气体泄漏后，可对泄漏源位置进行预测，而后根据确定出的预测泄漏源位置执行任务，通过减少了对有害气体泄漏的响应时间以及有害气体泄漏源检测时间，提高了有害气体检测任务的执行效率。
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公开(公告)号：CN117746193A
公开(公告)日：2024-03-22
申请号：CN202410194170.1
申请日：2024-02-21
Applicant: 之江实验室
IPC: G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/75 , G06V20/13
Abstract: 本说明书公开了一种标签优化方法、装置、存储介质及电子设备。所述标签优化方法包括：获取样本图像的各基础标签，将样本图像和各基础标签输入到预先训练的细粒度遥感目标检测模型中，得到样本图像的预测标签以及预测标签对应的置信度，针对每个基础标签，根据该基础标签和该基础标签对应的匹配标签集中的预测标签之间一致程度，以及，该基础标签对应的匹配标签集中包含的各预测标签的置信度，确定该基础标签对应的质量权重，以根据质量权重从各基础标签中筛选出待优化基础标签，并根据匹配标签集对待优化基础标签进行优化，得到优化后标签，根据优化后标签以及其他基础标签，对细粒度遥感目标检测模型进行训练。
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公开(公告)号：CN117649613A
公开(公告)日：2024-03-05
申请号：CN202410128325.1
申请日：2024-01-30
Applicant: 之江实验室
IPC: G06V20/13 , G06V10/764 , G06V10/77 , G06V10/80
Abstract: 本说明书公开了一种光学遥感图像优化方法、装置、存储介质及电子设备。所述光学遥感图像优化方法包括：获取第一目标图像以及第一目标图像对应的第二目标图像，其中，第一目标图像为光学遥感图像，第二目标图像为合成孔径雷达SAR图像，对第一目标图像进行图像检测，以从第一目标图像中确定出部分存在图像信息缺失的图像区域，作为目标区域，根据第一目标图像的风格特征，对第二目标图像进行图像调整，得到调整后的第二目标图像，将目标区域内的第一目标图像替换为目标区域内调整后的第二目标图像，以将第二目标图像融合到第一目标图像中，得到优化后第一目标图像。进而可以将优化后的第一目标图像通过去云雾网络处理得到去云雾后恢复的图像。
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公开(公告)号：CN120063250A
公开(公告)日：2025-05-30
申请号：CN202510554632.0
申请日：2025-04-29
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本申请公开了一种地磁轮廓匹配方法、装置及介质，该方法包括：获取实测地磁矢量序列，在初始搜索空间分辨率条件下对地磁匹配区域进行网格搜索得到待匹配点，并基于待匹配点生成参考地磁矢量序列。确定两个序列在方向和强度上的组合相似度，并筛选出大于相似度阈值的候选点。然后，不断缩小搜索空间分辨率进行循环搜索，直至达到给定迭代次数为止，并将最后循环得到的组合相似度最大者对应的候选点作为匹配定位点。由此，充分利用地磁矢量信息，并基于地磁序列方向和强度多维度的组合相似度确定两个序列的相似性，以筛选待匹配点，从而提升匹配精度。此外，采用多尺度搜索策略，不断缩小搜索空间分辨率循环搜索，以提升匹配效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN120063249A
公开(公告)日：2025-05-30
申请号：CN202510554628.4
申请日：2025-04-29
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本申请公开了一种基于组合空间约束的地磁轮廓匹配方法、装置及介质，该方法包括：获取可能匹配点以及包括参考磁场向量、测量磁场向量和匹配点位置信息的导航定位参数。根据导航定位参数，确定可能匹配点的组合空间约束相似度；并将相似度最小值对应的可能匹配点作为候选点。组合空间约束相似度的构成要素包括磁场差异相似度和连续性相似度。以候选点为中心缩小搜索区域，进行循环迭代，直至满足迭代条件为止；将最后一次迭代得到的候选点作为目标匹配位置。由此，在计算相似度时，综合考虑磁场差异和空间连续性多个方面的组合空间约束，以便确定与实际轨迹更接近的候选点，从而增强匹配结果的空间连续性，提高地磁匹配导航的精度和可靠性。
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公开(公告)号：CN118857274B
公开(公告)日：2025-01-24
申请号：CN202411344842.9
申请日：2024-09-25
Applicant: 之江实验室
IPC: G01C21/08 , G06F18/25 , G06F18/15 , G06F18/213 , G06F18/22 , G06N3/0464 , G06N3/048
Abstract: 本说明书公开了一种模型训练方法和地磁导航的航迹规划方法及装置。所述模型训练方法包括：获取目标区域的地磁信息以及目标载体在第一时刻所处运动环境的环境信息并输入待训练的航迹规划模型，通过决策网络，确定目标载体的运动决策信息；根据运动决策信息以及第一时刻的状态信息，确定第二时刻的状态信息；根据第一时刻的状态信息和第二时刻的状态信息，确定奖励值；将第一时刻的状态信息和第二时刻的状态信息输入价值网络，以通过价值网络，确定第一时刻的状态信息对应的评价值以及第二时刻的状态信息对应的评价值；根据第一时刻的状态信息的评价值、第二时刻的状态信息对应的评价值以及奖励值，确定损失值并进行模型训练。
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公开(公告)号：CN117649613B
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202410128325.1
申请日：2024-01-30
Applicant: 之江实验室
IPC: G06V20/13 , G06V10/764 , G06V10/77 , G06V10/80
Abstract: 本说明书公开了一种光学遥感图像优化方法、装置、存储介质及电子设备。所述光学遥感图像优化方法包括：获取第一目标图像以及第一目标图像对应的第二目标图像，其中，第一目标图像为光学遥感图像，第二目标图像为合成孔径雷达SAR图像，对第一目标图像进行图像检测，以从第一目标图像中确定出部分存在图像信息缺失的图像区域，作为目标区域，根据第一目标图像的风格特征，对第二目标图像进行图像调整，得到调整后的第二目标图像，将目标区域内的第一目标图像替换为目标区域内调整后的第二目标图像，以将第二目标图像融合到第一目标图像中，得到优化后第一目标图像。进而可以将优化后的第一目标图像通过去云雾网络处理得到去云雾后恢复的图像。
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公开(公告)号：CN119169081A
公开(公告)日：2024-12-20
申请号：CN202411647687.8
申请日：2024-11-18
Applicant: 之江实验室
IPC: G06T7/70 , G01C21/08 , G01C21/20 , G06T5/60 , G06N3/0455 , G06N3/0895 , G06T17/05
Abstract: 本说明书公开了一种面向地磁导航的地磁适配区域定位方法以及装置，具体包括：根据目标区域对应的地磁信息图，确定出目标区域对应的地磁特征图。将地磁特征图输入到尺度划分模型中，通过尺度划分模型生成出地磁信息图在各图像分辨率下对应的地磁特征图。针对每个尺度特征图，确定出在对应图像分辨率下目标区域中的待选地磁适配区域。根据各待选地磁适配区域，确定目标区域的地磁适配区。相较于现阶段技术中人为主动确定地磁适配区域来说，本说明书的方法更加智能且自动化程度更高，地磁适配区域的确定效率和精准度提升的同时，也极大程度上节省了人力资源和时间成本的消耗，使得后续基于地磁适配区域进行地磁航线规划的执行效率也获得提升。
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公开(公告)号：CN117152570A
公开(公告)日：2023-12-01
申请号：CN202311188453.7
申请日：2023-09-12
Applicant: 之江实验室
IPC: G06V10/778 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/091 , G06N5/04
Abstract: 本说明书公开了一种自主持续学习方法、装置、存储介质及电子设备。在本说明书提供的自主持续学习方法中，获取目标图像，确定目标图像的图像类别；将目标图像输入持续学习推理模型，得到推理结果的置信度；将置信度不大于预设阈值的目标图像确定为待定图像；根据待定图像的图像类别，确定待定图像与预设的标准图像之间的相似度；根据置信度、相似度，以及当前样本池中样本图像的样本数量，确定待定图像的第一概率和第二概率；当第一概率不小于第一指定阈值时，将待定图像确定为样本图像；当第二概率不小于第二指定阈值时，采用样本图像对所述持续学习推理模型进行训练。
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