一种发-储-配-用智能配电模组及其方法

    公开(公告)号:CN116454939A

    公开(公告)日:2023-07-18

    申请号:CN202310240452.6

    申请日:2023-03-10

    Applicant: 同济大学

    Abstract: 本发明涉及一种发‑储‑配‑用智能配电模组及其方法,该智能配电模组包括分别与边缘AI能量管理模块相连接的风光能耦合发电模块、蓄电池电容长短时储能模块、多模电压配电模块,边缘AI能量管理模块用于执行预设的发‑储‑配‑用智能控制程序,并结合当前发电及用电状态数据,生成对应的控制指令后下发给其他模块;风光能耦合发电模块用于获取当前风能发电及太阳能发电数据,实现时序功率波动自适应的电压电流调控;蓄电池电容长短时储能模块用于实现不同储能策略的自动切换;多模电压配电模块用于实现蓄电池与超级电容的储能调配。与现有技术相比,本发明能够实现能量的最大集约化利用,具有适用范围广、智能水平高、可长时间运行等优点。

    一种基于杆载鸟瞰视角的自主泊车方法及装置

    公开(公告)号:CN116394922A

    公开(公告)日:2023-07-07

    申请号:CN202211540942.X

    申请日:2022-12-02

    Applicant: 同济大学

    Abstract: 本发明公开了一种基于杆载鸟瞰视角的自主泊车方法及装置,包括:依据杆载感知模块获取的停车位鸟瞰图,对目标车辆、行人、停车位以及车辆可行驶区域进行识别分割,通过调整函数对行人与车辆进行目标定位;基于识别目标信息和车辆可行驶区域以及几何连接,规划无人车辆泊车路径;跟踪控制泊车路径并控制调整车辆位姿,实现无人车辆自主泊车。本发明通过信息交互实现协同感知与协同决策控制,能够忽略复杂地面环境的干扰,高效地获取位置信息,实现在不同环境下的室外停车场的无人泊车规划,极大地拓展了汽车的感知范围、改善了汽车的感知能力,实现不需要车辆环境感知的全自主无人泊车,提高了自动驾驶的安全性和稳定性以及规模化落地速度。

    无人系统逻辑信息流动态感知控制方法及设备

    公开(公告)号:CN116203834A

    公开(公告)日:2023-06-02

    申请号:CN202310210819.X

    申请日:2023-03-07

    Applicant: 同济大学

    Abstract: 本申请公开一种无人系统逻辑信息流动态感知控制方法及设备,在该方法中,基于预设的节点感知模块,确定无人节点对应预设时间段的至少一个逻辑感知状态数据;基于所述至少一个逻辑感知状态数据,生成逻辑信息流;基于所述逻辑信息流,检测所述无人节点的至少一个工作状态是否存在异常;响应于所检测到的存在异常的第一工作状态,调整所述第一工作状态所对应的工作模块。由此,通过将预设的节点感知模块安装在无人节点的系统中,能够采集并挖掘逻辑信息流的数据,及时发现无人系统所处的状态的问题,并做出决策自动调整状态,具有更高的鲁棒性和智能性。

    一种基于图神经网络路径优化的无线中继通信方法及装置

    公开(公告)号:CN115913311A

    公开(公告)日:2023-04-04

    申请号:CN202211130929.7

    申请日:2022-09-16

    Applicant: 同济大学

    Abstract: 本发明公开了一种基于图神经网络路径优化的无线中继通信方法及装置,涉及无线中继通信技术领域。包括:生成无线中继通信系统中节点的嵌入矩阵;基于节点的嵌入矩阵,对编码器‑解码器架构进行训练,得到训练后的编码器‑解码器架构;将节点的嵌入矩阵输入到训练后的编码器‑解码器架构,得到无线中继通信系统中中继节点的路径优化结果。本发明解决了多节点无线中继通信方法中由于无人系统的机动性和无线通信的不稳定性导致的信息传输性能低下的问题。利用图神经网络结合固定节点的功率和固定节点与中继节点的相对距离,自主生成无人系统的移动路径,是一种更一般化的不受距离和固定节点数量限制的无线中继通信方法。

    一种低照度环境下隧道多病害多尺度分割方法及系统

    公开(公告)号:CN119048473A

    公开(公告)日:2024-11-29

    申请号:CN202411168427.2

    申请日:2024-08-23

    Applicant: 同济大学

    Abstract: 本发明涉及计算机视觉技术领域,特别涉及一种低照度环境下隧道多病害多尺度分割方法及系统。方法包括:构建平滑锐化模块,对输入图像进行降噪锐化处理;在EfficientNetV2上进行改进并将其作为主干网络对图片进行特征提取;在逐步下采样的过程中添加自适应图像增强S型曲线,自适应的对特征图暗部进行增强、降低高光部分;把特征图放入改进的金字塔池化模块进行多尺度的特征提取,每种尺度的特征图利用希尔伯特曲线降维后进行自注意力机制的计算获取图像中的空间信息;通过通道注意力来融合多尺度特征图并上采样至原图大小得到病害分割图。本发明通过设计自适应S增强曲线并添加进分割网络中,解决无人机在黑暗隧道中生成图像质量受限导致分割精度不高的问题。

    一种基于时空车辆重识别的智慧园区无人泊车方法

    公开(公告)号:CN116343522B

    公开(公告)日:2024-06-28

    申请号:CN202310130800.4

    申请日:2023-02-17

    Applicant: 同济大学

    Abstract: 本发明涉及一种基于时空车辆重识别的智慧园区无人泊车方法,包括:获取目标车辆的图像关键帧信息,并进行车牌特征信息提取;基于路径规划算法为目标车辆推荐最优车位,并基于灯杆唯一点位构建路径,引导车辆停靠;基于图像关键帧信息和车牌特征信息,利用车辆重识别网络进行重识别关联处理,结合车辆外观特征、各灯杆地理标签和时间戳生成目标车辆行驶轨迹;基于轻量化关键点停车位检测算法对车位进行检测,结合灯杆与地锁对车辆与车位进行匹配判断,若匹配成功则进行车辆自主停靠以及停车是否规范的判断;当目标车辆驶出停车位时,统计车辆停靠时长并计算停车费用,实现无感支付。与现有技术相比,本发明具有车辆定位精度高、实用性强等优点。

    一种基于多模态类脑主动感知的边缘计算装置

    公开(公告)号:CN116542304A

    公开(公告)日:2023-08-04

    申请号:CN202310470881.2

    申请日:2023-04-27

    Applicant: 同济大学

    Abstract: 本发明涉及一种基于多模态类脑主动感知的边缘计算装置,包括:感知神经元模块,用于获取不同模态的感知信息,并将所述感知信息预处理编码为具有设定格式的脉冲序列;传递神经模块,用于对不同模态的所述脉冲序列进行并行存储和处理,提取相应模态的特征向量;类脑多模处理模块,用于对不同模态的所述特征向量进行选择调配,并进行信息融合与场景理解处理,获取决策信息。与现有技术相比,本发明具有运算效率高、多模信息融合准确性高等优点,进而实现更加可靠的场景理解。

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