一种基于改进YOLOv3网络的无人机电力巡检隐患识别方法

    公开(公告)号:CN117079026A

    公开(公告)日:2023-11-17

    申请号:CN202311038567.3

    申请日:2023-08-17

    Abstract: 本发明公开了一种基于改进YOLOv3网络的无人机电力巡检隐患识别方法,所述方法包括以下步骤:采集图像,构建无人机电力巡检缺陷隐患的数据集;对YOLOv3深度学习网络进行轻量化改进;利用构建的数据集对改进的YOLOv3网络进行离线训练,得到无人机电力巡检隐患识别网络模型,并部署到无人机上;使无人机按照预设航线巡检,实时采集待检测杆塔的目标图像,将采集到的图像输入到改进的YOLOv3深度学习网络进行识别。本发明在无人机电力巡检中可以大大提升工作效率,避免了巡检人员用眼睛、望远镜或者其他工具对输电线路的各部件进行观察和检测时,观察视野有限及人工巡检的劳动强度大且巡检效率低的问题,有效地降低了人力成本。

    一种低空动目标处置落点智能预判系统和算法

    公开(公告)号:CN115775472A

    公开(公告)日:2023-03-10

    申请号:CN202211336893.8

    申请日:2022-10-28

    Abstract: 本发明公开了一种低空动目标处置落点智能预判系统和算法,涉及无人机反制和安全监测技术领域,包括环境感知模块、计算模块、数据提取模块、分析评估模块、结果修正模块、显示输出模块。环境感知模块获取低空动目标的状态信息、坠落区域环境信息和实时气象数据;数据提取模块用于提取坠落区域环境数据和实时气象数据;计算模块、分析评估模块、结果修正模块构成了系统的算法部分,包括风速影响下的平抛运动模型、基于贝叶斯算法和Sigmoid函数落点区域计算方法;显示输出模块依据最终的结果显示目标坠落的精确范围,本发明形成一套完整的低空动目标反制方法,能够确保反制后的目标坠落到安全区域中,从而防止对人和建筑等产生次生灾害。

    一种基于Newell跟驰模型的车辆轨迹预测方法

    公开(公告)号:CN115083156B

    公开(公告)日:2022-12-27

    申请号:CN202210668155.7

    申请日:2022-06-14

    Abstract: 本发明公开了一种基于Newell跟驰模型的车辆轨迹预测方法,包括S1、获取网联车辆的轨迹数据;S2、采用曲线匹配算法提取轨迹数据中人工驾驶车辆的车辆跟驰行为参数;S3、基于车辆跟驰行为参数对前车的历史轨迹数据进行轨迹平移,得到初步预测轨迹;S4、对初步预测轨迹进行连续平滑处理,并进行轨迹补充,得到目标人工驾驶车辆的预测轨迹。本发明提出一种可以有效联合宏观交通流参数与微观轨迹的轨迹预测算法,可以较为精确地预测人工驾驶车辆的轨迹;提出的曲线匹配的算法可以自动计算每一辆人工驾驶车辆的跟驰参数,提高轨迹预测算法的精度;能应用于其他场景,为自动驾驶车辆的轨迹规划提供支撑,保证驾驶安全。

    一种基于两阶段鲁棒优化的网约车动态调度方法

    公开(公告)号:CN115423374A

    公开(公告)日:2022-12-02

    申请号:CN202211247979.3

    申请日:2022-10-12

    Abstract: 本发明公开了一种基于两阶段鲁棒优化的网约车动态调度方法,包括步骤:离散化处理网约车运营的服务时段与服务区域;建立表征车辆与乘客时空移动的车辆‑乘客时空网络;采集实时和历史网约车订单数据,基于离散化的服务时段和服务区域集计化处理订单数据,生成乘客出行需求;基于乘客历史出行需求构建基于预算不确定集合的需求不确定性表征;结合需求不确定性表征,建立基于两阶段鲁棒优化的网约车动态调度模型;针对网约车动态调度模型,设计具有主‑子问题结构的精确迭代优化求解算法,并基于滚动时域优化技术动态生成网约车调度方案。本发明方法能够显著增强调度方案的鲁棒性,同时降低调度方案的保守性,提升网约车运营的服务效率。

    一种人工与自动驾驶混行下的地铁接驳公交智能调度方法

    公开(公告)号:CN115169696A

    公开(公告)日:2022-10-11

    申请号:CN202210798186.4

    申请日:2022-07-06

    Abstract: 本发明公开了一种人工与自动驾驶混行下的地铁接驳公交智能调度方法,该方法包括选定研究区域并构建交通网络拓扑图;构建人工和自动驾驶公交车混行环境下公交车辆运行约束条件;构建接驳公交智能调度模型;对上述模型设计优化算法并求解,得到智能调度方案,该方案包括接驳公交线路、车辆分配、发车时刻与发车类型。本发明充分考虑了模块化自动驾驶车灵活可编组这一特点,通过对接驳公交智能调度,有效降低乘客出行时间和公交公司运营成本,提高接驳公交系统的服务水平。同时,本发明具有较高的普适性,不但适用于不同比例混行环境下的接驳公交智能调度,同样适用于完全人工驾驶和完全自动驾驶的环境下的接驳公交智能调度。

    一种基于Newell跟驰模型的车辆轨迹预测方法

    公开(公告)号:CN115083156A

    公开(公告)日:2022-09-20

    申请号:CN202210668155.7

    申请日:2022-06-14

    Abstract: 本发明公开了一种基于Newell跟驰模型的车辆轨迹预测方法,包括S1、获取网联车辆的轨迹数据;S2、采用曲线匹配算法提取轨迹数据中人工驾驶车辆的车辆跟驰行为参数;S3、基于车辆跟驰行为参数对前车的历史轨迹数据进行轨迹平移,得到初步预测轨迹;S4、对初步预测轨迹进行连续平滑处理,并进行轨迹补充,得到目标人工驾驶车辆的预测轨迹。本发明提出一种可以有效联合宏观交通流参数与微观轨迹的轨迹预测算法,可以较为精确地预测人工驾驶车辆的轨迹;提出的曲线匹配的算法可以自动计算每一辆人工驾驶车辆的跟驰参数,提高轨迹预测算法的精度;能应用于其他场景,为自动驾驶车辆的轨迹规划提供支撑,保证驾驶安全。

    基于共享电动汽车随机电量需求的移动并行充电服务方法

    公开(公告)号:CN113657768A

    公开(公告)日:2021-11-16

    申请号:CN202110951996.4

    申请日:2021-08-18

    Abstract: 本发明公开了一种基于共享电动汽车随机电量需求的移动并行充电服务方法,通过构建随机机会约束规划模型,并对电量需求随机变量机会约束进行确定性约束的等价处理,限制共享电动汽车电量补充服务时间窗,实现允许移动充电车辆为位于同一位置的多辆共享电动汽车同时提供充电服务。本发明所提共享电动汽车为共享电动汽车补充电量的方式有效的减少了共享电动汽车调度;本发明所提方法允许距离为0的共享电动汽车同时被一辆电动汽车补充电量,有效提高了移动充电车辆充电服务效率。

    共享电动汽车充电需求可拆分的移动并行充电方法

    公开(公告)号:CN113642905A

    公开(公告)日:2021-11-12

    申请号:CN202110951667.X

    申请日:2021-08-18

    Abstract: 本发明公开了一种共享电动汽车充电需求可拆分的移动并行充电方法,允许一辆共享电动汽车的电量需求被多辆移动充电车辆提供,共享电动汽车的硬服务时间窗限制被满足,允许位于同一聚集点的共享电动汽车可以同时被同一辆移动充电车辆服务充电,移动充电车辆的电池容量限制被满足,使用商业求解软件CPLEX求解每辆移动充电车辆的路径;求解方法包括以下步骤:(1)定义模型所基于图;(2)定义模型评价指标;(3)定义流平衡约束;(4)定义移动充电车电量约束;(5)定义移动充电车辆时间窗约束。本发明提高了共享电动汽车的充电效率和移动充电车辆的服务效率。

    一种基于概率模型的公交车辆旅行时间建模方法

    公开(公告)号:CN108364464B

    公开(公告)日:2020-10-16

    申请号:CN201810107601.0

    申请日:2018-02-02

    Abstract: 本发明公开了一种基于概率模型的公交车辆旅行时间建模方法,属于智能交通信息处理技术领域。本发明方法包括:对公交车辆的运营数据进行采集和处理;利用偏移lognormal分布对站台间路段旅行时间进行拟合;考虑同站台的多线路公交车辆的交互行为,对排队进入站台建模为一个先进先出队列,基于概率模型对公交站台停靠时间建模;根据各路段旅行时间和各站台停靠时间,得到公交车辆的路线旅行时间,并分析旅行时间的分布、期望、方差和可靠性。本发明方法适用于对公交车辆旅行时间预测,预测结果准确;本发明能够分析旅行时间波动的原因,以提升公共交通服务水平。

    带有执行器故障补偿的无人机编队自适应控制的方法

    公开(公告)号:CN111367316A

    公开(公告)日:2020-07-03

    申请号:CN202010169070.5

    申请日:2020-03-12

    Abstract: 随着无人机,垂直起降,空中悬停等技术的发展,无人机技术已被应用于民事,军事以及商业等方面。无人机的姿态控制很大程度决定任务的完成可能性。高精度的无人机姿态控制需要集成大量执行器。执行器的故障会导致任务的失败。并且多无人机的协作可以较大程度增加任务的实现可能性,降低单个无人机的压力。因此,本专利研究了考虑执行器故障补偿的无人机编队自适应控制方法,并且对方法的合理性进行了证明。该方法考虑了复杂气候环境的多变性,执行器故障下编队的协同控制,以及利用最少的信息,避免每辆无人机对于整个编队拓扑结构的需求。

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