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公开(公告)号：CN117689579B
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202311704091.2
申请日：2023-12-12
Applicant: 安徽大学
IPC: G06T5/73 , G06T5/50 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06N3/09
Abstract: 本发明涉及一种渐进式双解耦的SAR辅助遥感影像厚云去除方法，所述方法包括以下步骤：获取厚云遮挡光学遥感影像、无云参考影像和SAR影像三元数据集；构建渐进式双解耦的SAR辅助遥感影像厚云去除模型；训练渐进式双解耦的SAR辅助遥感影像厚云去除模型；待厚云去除的厚云遮挡光学遥感影像及对应SAR影像数据的获得及预处理；光学遥感影像厚云去除结果的获得。与现有技术相比，通过构建SAR和光学影像渐进式融合模块，充分利用两种模态间的互补信息，加强对光学影像缺失信息的补充和对SAR影像中噪声、形变的抑制。同时本发明设计的频域和空域双解耦特征处理架构，使得去云影像在光谱信息和结构信息的保持上均表现优异。
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公开(公告)号：CN117519252A
公开(公告)日：2024-02-06
申请号：CN202311751982.3
申请日：2023-12-19
Applicant: 安徽大学
IPC: G05D1/46 , G05D1/695 , G05D109/20
Abstract: 本发明公开了一种基于多目标联合优化的多无人机布局与任务卸载决策方法，包括：1在多无人机UAV搭载MEC服务器的场景下，优化无人机布署方案与任务的卸载决策；2利用种群迭代优化的方法，分别使用两个启发式方法优化无人机部署和任务的卸载决策；3利用模糊C均值聚类方法得到无人机位置，利用蚁群算法得到任务的卸载决策。本发明能够有效解决在无人机电量有限的场景下三维位置部署低效和地面用户设备任务执行时间过长的问题，通过将用户任务卸载至无人机以减少任务的总延迟，从而能实现地面用户任务的总延迟于与无人机的电池总能耗之间的平衡。
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公开(公告)号：CN117062182A
公开(公告)日：2023-11-14
申请号：CN202311129223.3
申请日：2023-09-04
Applicant: 安徽大学
Abstract: 本发明涉及一种基于DRL的无线可充电无人机数据上载路径优化方法，包括：构建物联网通信及无线充电场景系统；对任务机机载电池消耗建立第一数学模型；对数据上载信道建立第二数学模型；建立无线充电过程执行时的能量补充数学模型即第三数学模型；对路径优化目标建立第四数学模型；确定状态集合S、动作集合A和奖励函数rt；利用改进的Double DQN算法进行离线学习，得到最优路径策略π*。本发明对物联网通信系统中辅助基站执行数据上载的任务机提供更便利的充电服务，在数据实时性要求较高的情况下，通过更便利的充电方法使任务机的续航能力得到明显提高，实现了无人机辅助下的物联网通信系统的高数据上载效率。
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公开(公告)号：CN115760294A
公开(公告)日：2023-03-07
申请号：CN202211471793.6
申请日：2022-11-23
Applicant: 安徽大学
IPC: G06Q30/0601 , G06N3/0464 , G06Q10/0639 , G06Q10/04 , G06N3/08 , G06F18/214
Abstract: 本发明公开了一种基于非对称交互注意力机制网络的评论文本推荐方法，其步骤包括：第一：获取具有评论文本和评分的用户‑物品交互数据集并进行预处理；第二：建立评论文本语义特征提取网络模型；第三：离线训练建立的评论文本语义特征提取网络模型；第四：利用建立好的模型实现用户对物品评分预测。本发明可以区分用户评论文本集合与物品评论文本的集合差异，细粒度的提取评论文本特征，从而能准确预测用户对物品的评分，实现向用户推荐高满意度的物品。
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公开(公告)号：CN115577886A
公开(公告)日：2023-01-06
申请号：CN202211248044.7
申请日：2022-10-12
Applicant: 安徽大学
IPC: G06Q10/047 , G06Q10/083 , G06F18/23
Abstract: 本发明提供一种多无人机站的组合配送方法及系统，所述方法包括：采集多无人机站的旅行商数据，据以构建数学整数规划模型，并利用使用gurobi工具验证数据整数规划模型的正确性；利用基于合作的自适应大领域搜索算法处理多无人机旅行商数据，以得到最优调度方案；基于合作的自适应大领域搜索算法，根据数学整数规划模型处理得到最优解，据以作为最优调度方案，利用随机扰动和2‑opt扰动的方法循环优化车辆的路径，其中，第三策略中设置预设数目的破坏算子和修复算子。本发明解决了无人机站模拟及路径规划规模有限，受约束限制较多导致配送交付效率低的技术问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115240052A
公开(公告)日：2022-10-25
申请号：CN202210993151.6
申请日：2022-08-18
Applicant: 安徽大学
IPC: G06V10/82 , G06V20/70 , G06V10/80 , G06V10/774 , G06V10/766 , G06V10/764 , G06V10/44 , G06V10/26 , G06V10/22 , G06N3/08 , G06N3/04
Abstract: 本发明涉及计算机视觉技术领域，解决了现有建模方法越来越复杂的技术问题，尤其涉及一种目标检测模型的构建方法，包括以下步骤：根据基础目标检测网络，通过采用多层注意力机制构建网络预测辅助头；根据网络预测辅助头的预测结果，在标签分配任务中动态自适应寻优划分正负样本，并对预设的训练损失函数进行优化，得到优化后的训练损失函数，设计新的加权策略；采用优化后的训练损失函数和新的加权策略对基础目标检测网络进行优化；对优化后的基础目标检测网络进行训练，得到目标检测模型。本发明通过构建目标检测网络预测辅助头并计算网络预测辅助头的预测结果，从而能够在无需复杂建模的情况下提升目标检测模型的性能和检测精度。
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公开(公告)号：CN108665139B
公开(公告)日：2021-12-17
申请号：CN201810289314.6
申请日：2018-04-03
Applicant: 安徽大学
Abstract: 本发明公开了一种基于蚁群算法的工件调度方法及装置，方法包括：在当前次迭代时建立第一预设数量只蚂蚁，并为当前只蚂蚁建立空批；将空批作为该蚂蚁的第一当前批，将第一待加工工件调度至第一当前批中；将第二待加工工件加入第一当前批对应的候选列表中；根据概率将第二待加工工件调度至第一当前批中；直至所有待加工工件都被调度至当前只蚂蚁对应的批中；将下一个蚂蚁作为当前只蚂蚁，并为该蚂蚁建立空批；更新信息素矩阵；判断当前次迭代对应的迭代次数是否等于最大迭代次数；若是，将当前次迭代中目标值最小的蚂蚁对应的，加工设备与待加工工件之间的对应关系作为目标调度方法。应用本发明实施例，可以将重要性更高的工件调度至对应批中。
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公开(公告)号：CN112364526A
公开(公告)日：2021-02-12
申请号：CN202011376058.8
申请日：2020-11-30
Applicant: 安徽大学
IPC: G06F30/20 , G06F111/08 , G06F119/12
Abstract: 本发明提供一种基于果蝇算法的模糊批调度方法及系统，将工件的加工时间定义为模糊数，同时批的加工时间受到学习效应和恶化效应的影响，使得算法的结果更加接近实际结果，为企业的决策提供更加准确的理论支持。本发明使用同时考虑尺寸和时间的启发式算法来生成初始解。同时考虑尺寸和时间去选择工件加入批中，既减少了浪费空间，又减小整个工程的完工时间。本发明使用的搜索策略考虑了批在机器上处理位置的差异，可以很好搜索优秀的解空间。为了避免果蝇算法在搜索过程中陷入局部最优，满足一定条件的果蝇种群将会被重新初始化。同时一个精英种群策略被设计，可以更好的探索优秀解空间，大大的提高了算法的运行效率。
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公开(公告)号：CN119828765A
公开(公告)日：2025-04-15
申请号：CN202510044090.2
申请日：2025-01-10
Applicant: 安徽大学
IPC: G05D1/695 , G05D109/20
Abstract: 本发明提出了一种基于自适应多种群混合算法的多无人机协同路径规划方法，包括：1构建了一种多无人机协同路径规划模型，包括：路径长度限制、飞行高度限制、无人机的机动约束和避障限制，无人机间的协同约束以及目标函数；2将自适应多种群混合算法应用于三维复杂场景下的多无人机协同路径规划问题，并得到多无人机协同路径规划方案。本发明能解决三维场景下的多无人机协同路径规划问题，并得到最优的多无人机飞行路径，从而达到降低路径规划成本，改善无人机飞行路径的目的。
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公开(公告)号：CN119295952A
公开(公告)日：2025-01-10
申请号：CN202411812834.2
申请日：2024-12-10
Applicant: 安徽大学
Abstract: 本发明涉及一种空间对齐和因果交互的高光谱激光雷达协同分类方法，与现有技术相比，解决了现有的方法在进行高光谱激光雷达协同分类过程中，由于未考虑多模态图像由于拍摄过程、成像机制等引起的空间错位及模态差异，从而导致了分类精度和鲁棒性不足的问题。本发明包括以下步骤：获取多模态遥感影像数据集、构建空间对齐和因果交互的高光谱激光雷达协同分类模型、空间对齐和因果交互的高光谱激光雷达协同分类模型训练、图像分类结果获取。本发明通过预测空间偏移量实现多模态图像精确对齐，并且运用因果交互机制区分模态的因果与非因果因素，有效剔除模态特性干扰，确保高光谱激光雷达协同分类结果的精准度与鲁棒性。
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