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公开(公告)号：CN116052412A
公开(公告)日：2023-05-02
申请号：CN202211487027.9
申请日：2022-11-23
Applicant: 兰州大学
IPC: G08G1/01 , G08G1/0967 , G06F30/27 , G06F17/13 , G06N3/092 , G06N3/084 , G06F111/04
Abstract: 本发明公开了融合物理信息和深度强化学习的自动驾驶车辆控制方法，包含以下步骤：(1)构造连续时间内基于哈密顿‑雅可比‑贝尔曼方程的强化学习偏微分方程，采集车辆行驶中的感知层信息量、动作控制量、奖励值及下一个状态感知层信息量，形成四元组数据并存储；(2)构造基于物理信息的自动驾驶车辆动力学模型并将其求取偏导数添加至强化学习模型约束项中；(3)训练和评估融和物理信息和深度强化学习的自动驾驶车辆控制模型，通过神经网络将车辆运动轨迹样本数据和物理运动学结合构造模型训练函数并在GPU上训练，直到驾驶车辆完成自动控制。本发明结合物理动力学规律和深度强化学习完成模型训练，适用于复杂环境的自动驾驶车辆学习控制。
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公开(公告)号：CN115797676A
公开(公告)日：2023-03-14
申请号：CN202110678179.6
申请日：2021-09-09
Applicant: 兰州大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/54 , G06V10/82 , G06V10/774 , G06V10/25 , G06V10/26 , G06N3/0464 , G06N3/047 , G06N3/082
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的植物纹理微特征分类方法，其特征在于，包括如下步骤：(1)采集图片，人工标定少量图片；(2)提取感兴趣区域；(3)构建植物切片数据库；(4)构建改进的LeNet神经网络；(5)用切片数据库中的部分数据做训练集，作为输入，通过改进版LeNet神经网络进行训练；(6)使用切片数据库中的剩余数据做测试集，输出植物分类类别，判定分类预测精度。本发明只需要少量对数据，使用深度学习神经网络学习植物微特征，来输出植物类别，分类准确率高，速度快，也可用于其他植物的分类。
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公开(公告)号：CN111323027A
公开(公告)日：2020-06-23
申请号：CN201811545531.3
申请日：2018-12-17
Applicant: 兰州大学
IPC: G01C21/32
Abstract: 本发明公开一种基于激光雷达与环视相机融合制作高精度地图方法与装置，它主要应用于无人驾驶领域，是一种利用多传感器信息融合制作高精度地图的方法。该方法包括：获取激光雷达采集周围环境的三维点云数据；获取环视相机采集周围环境的图片数据；采用深度学习方法标记图片上临时障碍物；对原始点云进行聚类处理；融合点云和图片信息，删除点云数据中临时障碍物所属的点云数据；利用处理后点云数据生成高精度地图。采用融合激光雷达和相机数据进行二次处理的方法，有效减少采样地图中位置不固定的物体信息对无人驾驶产生的影响，最大程度上得到准确道路信息，为无人驾驶车辆提供有效的高精度地图。
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公开(公告)号：CN110278651A
公开(公告)日：2019-09-24
申请号：CN201810206762.5
申请日：2018-03-14
Applicant: 兰州大学
Abstract: 本发明公开一种校准加速器束流偏移的强化学习方法。在加速器的中能束流传输段中，束流受设备安装精度和周围复杂环境的影响而发生位置偏移，其严重影响了束流所能够达到的能量级别。传统方法是通过复杂的物理计算得到校准电压值，并使用脚本程序自动输入进行不断尝试，其过程复杂繁琐。本文通过对中能束流传输段中的三组水平和竖直方向的四极磁铁内部集成的校准线圈分析，依靠强化学习利用环境和智能体之间交互学习的特性对加速器环境进行建模，是一种使用确定性策略探索连续的大状态空间和动作空间，并利用神经网络逼近最优校准电压值的束流偏移校准方法。
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公开(公告)号：CN109963110A
公开(公告)日：2019-07-02
申请号：CN201910201006.8
申请日：2019-03-15
Applicant: 兰州大学
IPC: H04N7/15 , H04N21/6437 , H04N21/4402 , H04N21/647
Abstract: 一种多方视频会议的处理方法、装置、存储介质及计算设备，所述方法包括：采集原始视频数据；根据所述原始视频数据变换生成变换视频数据，所述变换视频数据包括主视频和辅视频，所述主视频的图像分辨率大于所述辅视频的图像分辨率；发送所述变换视频数据至服务器，以使所述服务器选择所述主视频或辅视频作为会议视频数据的一部分，所述会议视频数据用于发送至多方视频会议的各个参会终端；其中，发言人的参会终端发出的变换视频数据中，主视频被选择为所述视频会议的一部分；旁听人的参会终端发出的变换视频数据中，辅视频被选择为所述视频会议的一部分。本发明的方案能够减少服务器的编解码压力，提升整个多方视频会议系统的服务能力。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN105834124A
公开(公告)日：2016-08-10
申请号：CN201510019370.4
申请日：2015-01-15
Applicant: 兰州大学
IPC: B07C5/342
Abstract: 本发明公开了一种虹鳟鱼卵中死卵选拣系统，解决了目前虹鳟鱼卵孵化过程中死卵完全靠人工选拣的问题。本系统包括十字滑台、颜色识别器、吸卵管、鱼卵托盘等部件。所述鱼卵托盘放置在托盘支架上面，所述托盘支架上面连接着十字滑台支架，所述十字滑台支架上面连接着十字滑台。所述十字滑台中央的滑块下方通过滑台拉杆固定着颜色识别器和两个吸卵管。步进电机控制器通过步进电机控制十字滑台中央的滑块在水平面X和Y方向自由滑动，从而使得位于滑块下方的颜色识别器能够识别出所检测的卵是否是死卵，如果是死卵，位于其两侧的吸卵管可以将其吸出，从而实现虹鳟鱼卵中死卵的选拣。本发明具有结构简单，易于实现，工作效率高等优点。
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公开(公告)号：CN103822625A
公开(公告)日：2014-05-28
申请号：CN201310623873.3
申请日：2013-12-01
Applicant: 兰州大学
IPC: G01C21/00
CPC classification number: G01C21/165
Abstract: 本发明公开一种智能机器人寻线导航的方法，以及这种方法所使用的系统。本发明的智能机器人寻线导航的方法是利用现有的智能手机的各种传感器模块获取出发地与目的地的全程地图，从而确定机器人的行走的方向和距离，对其进行导航。本发明的智能机器人寻线导航的方法中，是根据获取的出发地与目的地的全程地图，将整个行程按转向点分为某干区间，机器人在任一区间的端点时计算出当前所在位置与下一欲抵达位置之间的极方位角，并按此极方位角行进。本发明简便、易于维护和扩展，可对机器人进行定位以及导航控制，模拟人类导航行为，确保机器人正确行走至目的地而不迷失。方法有效，成本低，具有较强的通用性和实用性。
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公开(公告)号：CN103795454A
公开(公告)日：2014-05-14
申请号：CN201410024572.3
申请日：2014-01-20
Applicant: 兰州大学
IPC: H04B7/145
Abstract: 本发明公开了一种3G信号无源转发系统，其特征是两通信点之间有天然障碍物，无法保证3G基站信号有效覆盖通信点，选择与基站和通信点都在直视距离的中继点，设置信号无源转发系统，本系统包括高增益抛物面天线、组合式立杆、馈线、3G监控摄像头等部件，可以实现增强通信信号、使沟道中的3G监控摄像头有效通信、从而实现泥石流监控的目的。本发明相比增设基站、有源直放站，可以大幅度降低成本，同时避免了信号干扰，提高了上下行数据传输的可靠度，中继点无需供电、机房和人值守，非常适合地理偏远，信号无法全面覆盖的山区地形。
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公开(公告)号：CN119293757B
公开(公告)日：2025-05-13
申请号：CN202411374496.9
申请日：2024-09-29
Applicant: 兰州大学
Abstract: 本发明公开了一种跨语言多场景的开源许可证兼容性检测系统，通过细粒度的许可证特征融合与抽取，能够更精确地解析和表示许可证信息，从而提高后续兼容性检测的准确性，同时，基于图数据结构的许可证传播计算和冲突检测有效提高了检测效率，通过许可证推理模块自动比较和计算许可证的兼容关系，实现了对更复杂的、跨语言多场景的大型开源或混合源代码项目中复杂软件成分及其互操作方式下的许可证兼容性检查。
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公开(公告)号：CN119227086A
公开(公告)日：2024-12-31
申请号：CN202411374612.7
申请日：2024-09-29
Applicant: 兰州大学
IPC: G06F21/57 , G06F18/214 , G06F8/53 , G06N3/042 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种面向长函数的软件供应链漏洞检测方法，在伪代码层面运用设计的语句级差异提取算法，剔除与漏洞无关的信息；再利用设计的图切片算法将伪代码切片映射至代码属性图，识别并定位漏洞相关语句及其变量节点，通过追踪抽象语法树中的边，溯源与漏洞强相关变量节点在语义上相邻的节点，并构建切片后的差异图。此后，将差异图输入图匹配神经网络训练，使模型能准确判定漏洞与修复后、漏洞与漏洞之间的差异子图对的相似性。最终，通过比较待检测函数与基准样本切片后图的距离，判断其是否存在漏洞，缩小了图的规模又突出了漏洞相关信息，在保证高检测准确率的同时降低了模型训练的时间和硬件成本。
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