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公开(公告)号：CN117470448A
公开(公告)日：2024-01-30
申请号：CN202311356219.0
申请日：2023-10-18
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明公开了一种多机器人协同的气体泄漏源定位方法和装置，属于机器人定位技术领域，所述方法包括：控制多个机器人分别巡检具有固定风向的泄露场地中的一个目标区域；当任一机器人检测到泄露气体时所有机器人启动气体泄漏源定位；基于螺旋浪涌算法控制各个机器人进行羽流搜索；将任一机器人作为搜索机器人；控制搜索机器人根据自己的羽流搜索情况、其他机器人的坐标位置及其羽流搜索情况找出气体泄漏源对应的羽流；控制搜索机器人基于搜索到的羽流进行羽流遍历，以获取气体泄漏源的目标位置。基于螺旋浪涌算法控制其中的搜索机器人与其他机器人协同进行羽流搜索、羽流遍历以获取气体泄漏源的目标位置，能够准确、安全、快速地找到泄漏源。
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公开(公告)号：CN117058620A
公开(公告)日：2023-11-14
申请号：CN202311072851.2
申请日：2023-08-24
Applicant: 华中科技大学
IPC: G06V20/52 , G06V20/10 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种城市内涝受灾状态监测方法及系统，属于计算机视觉技术领域；本发明首先通过内涝场景分类模型对城市图像是否为内涝场景进行判断，当确定为内涝场景后，进一步采用内涝受灾分析模型对内涝场景中的各参照物的受灾状态进行分析检测；其中，内涝受灾分析模型通过在YOLOv5模型的基础上引入可切换空洞卷积模块构建得到，该模型可以根据输入数据的特征动态地选择合适的采样率来平衡计算效率和感受野大小，更好地捕捉变化的几何信息，提高了几何信息缺失的参照物的检测率，能够解决由于遮挡或者由于内涝过于严重导致车辆或人几何信息严重缺失从而影响监测的准确性的问题，城市内涝情况监测的准确性较高。
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公开(公告)号：CN116859338A
公开(公告)日：2023-10-10
申请号：CN202310783451.6
申请日：2023-06-29
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明公开了一种多机器人巡检系统的危化品泄漏源定位方法和装置，属于机器人定位技术领域，所述方法通过控制各巡检机器人按照基于自主导航的避障编队方式进行协同巡检；巡检机器人包括一个领航机器人，领航机器人作为领机带领其后的巡检机器人，其余各巡检机器人跟随各自前面的巡检机器人；当任一巡检机器人探测到危化品泄漏源时，发出声音警报，并将气体异常数据通过组网发送给领航机器人，进而控制定位机器人脱队搜索对危化品泄漏源的精准定位。其中，所有编队都是以机器人的两两之间的跟随行为为基础的，在能够保持队形的情况下，其余巡检机器人在编队中对领航机器人的依赖性大幅度降低，能够提升协同巡检的鲁棒性，最终确保定位的准确性。
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公开(公告)号：CN116612169A
公开(公告)日：2023-08-18
申请号：CN202310455123.3
申请日：2023-04-25
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明公开了一种彩色图像的单目深度估计系统、方法、设备及存储介质，属于计算机视觉中的深度估计技术领域，估计系统包括特征提取模块、语义分割模块和特征解码模块，特征解码模块包括语义图神经网络，语义图神经网络获取多层级特征块进行拼接与融合后得到融合特征块、从融合特征块当前像素点所属语义段内的近邻像素点中获取与当前像素点相关的信息并进行聚合更新得到更新特征块后再与融合特征块再次拼接得到语义输出特征块；最后将各特征拼接后输出深度预测结果。利用语义分割图来指导不同层次特征的融合，使在每个语义段上进行特征的提取和推理，既有利于得到物体边界清晰的深度图，也有利于提高局部深度预测的准确性。
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公开(公告)号：CN116467802A
公开(公告)日：2023-07-21
申请号：CN202310316011.X
申请日：2023-03-28
Applicant: 华中科技大学
IPC: G06F30/17 , G06F30/27 , G06F119/02
Abstract: 本发明属于盾构施工技术领域，并具体公开了一种基于能量数据的盾构机健康状态诊断方法及设备。所述方法包括：构建TBM能量流模型，确定该能量模型的能量数据；确定影响盾构机健康状态的健康性能评估参数，构建盾构机健康状态评估指标，根据选取的健康性能评估参数，对该健康性能评估参数对应的能量数据进行分解处理；构建能量数据和健康性能评估参数之间相关性的CLDNN深度学习网络，以实现对健康性能评估参数的高精度预测，采用SHAP对上述CLDNN深度学习网络进行模型解释；基于上述预测结果，采用健康状态参数构建健康状态评价指标，并通过引入分类方法，实现基于能量数据的健康状态诊断。本发明基于能量驱动的健康状况诊断方法适应性强，准确性更高。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116245020A
公开(公告)日：2023-06-09
申请号：CN202310099063.6
申请日：2023-02-03
Applicant: 华中科技大学
IPC: G06F30/27 , E21D9/087 , G06F111/04 , G06F111/06
Abstract: 本发明公开了一种基于盾构机掘进的刀盘磨损和能耗优化方法及系统，方法包括：采集TBM的运行数据，并进行数据预处理，其中，运行数据包括可调运行参数；基于预处理后的数据，采用LightGBM建立TBM效能预测模型，其中，以贝叶斯优化对LightGBM进行超参数优化，以预测误差为损失函数评估TBM效能预测模型，直至得到满足预设要求的TBM效能预测模型；以刀盘磨损和刀盘能耗的最小化为目标，建立基于NSGA‑II的多目标优化模型，得到帕累托前沿；求解帕累托前沿，得到最优的TBM的可调运行参数。本发明可减少刀具磨损和刀盘能耗，提升隧道掘进机的性能，指导隧道施工，促进隧道工程项目的施工。
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公开(公告)号：CN115841225A
公开(公告)日：2023-03-24
申请号：CN202211460254.2
申请日：2022-11-17
Applicant: 华中科技大学
IPC: G06Q10/0631 , G06Q10/20 , G06T7/00 , G06T3/00 , G06T7/62 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种路网中道路维修优先级排序方法，属于道路养护领域。本发明基于坑槽的深度信息和轮廓信息，构建了坑槽深度分布因子和扩张因子，分别用于表征坑槽的深度分布和平面分布，通过采集不同时间对应的深度分布因子和扩张因子，计算坑槽深度分布因子变化梯度和扩张因子变化梯度，实现了坑槽在深度和平面两个方向演化规律的分析，可以准确判断坑槽的发育方向和发育速度，进而推测出坑槽的形成原因，在养护资金受限的条件下，能够更加准确、科学地分析路网中不同道路间的状态差异，辅助决策道路维修优先顺序，可有效保证行车安全、降低养护成本。
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公开(公告)号：CN115564088A
公开(公告)日：2023-01-03
申请号：CN202210956911.6
申请日：2022-08-10
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明属于火灾应急指挥技术领域，并具体公开了一种火灾条件下地铁站应急响应方案优化方法及系统。所述方法包括：构建层次定时彩色Petri网模型以利用CPN Tools模拟地铁火灾应急响应的不同场景；以应急响应时间最小和消防员数量最少为目标，建立地铁站火灾应急响应的多目标优化模型；在模拟数据集的基础上，采用Skyline Operator算法求解多目标优化模型，获得帕累托前沿，并采用基于模糊的理想点法来获得最佳地铁站应急响应方案。本发明能够同步优化地铁站火灾应急响应的时间控制和资源分配，为地铁火灾应急响应的实时决策提供科学指导。
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公开(公告)号：CN113177470B
公开(公告)日：2022-11-01
申请号：CN202110466638.4
申请日：2021-04-28
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本申请提供一种行人轨迹预测方法、装置、设备及存储介质，构建时空图，时空图包括多个时刻下的当前视频帧对应的空间图，空间图包括目标节点以及各个目标节点之间的连接边。根据目标节点的节点属性以及连接边的连接边属性确定目标对象的最终空间属性值，节点属性包括目标对象的场景特征和轨迹特征，连接边属性包括两个目标对象之间的交互强度。根据多个时刻下的最终空间属性值确定目标对象的时间依赖关系。根据时间依赖关系预测预设时间长度的视频帧中各个目标对象的轨迹。将场景特征和轨迹特征作为节点属性，根据节点属性和连接边属性进行交互强度优化，得到最终空间属性值，提高了复杂场景下的行人轨迹预测结果的准确性。
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公开(公告)号：CN113781527B
公开(公告)日：2022-02-08
申请号：CN202111324614.1
申请日：2021-11-10
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明公开一种基于多交互时空图网络的行人轨迹预测方法和系统，属于行人轨迹预测领域。包括：提取各视频帧中各行人的多交互特征；对视频序列中的每一帧，将该帧中每个行人抽象为顶点，各行人和其他行人连接起来作为边，顶点属性为该行人多交互特征，得到多交互时空图网络；对于每个多交互时空图，获取该时空图中每个行人和其他行人的空间依赖关系，通过各行人之间空间依赖关系优化各顶点属性；将同一行人相邻时间点的顶点连接起来，获取行人时间依赖关系，进而推断未来时刻的轨迹。本发明将多交互行人特征作为顶点属性，模拟行人和环境上下文交互，从空间维度考虑了行人之间的交互，从时间维度上考虑行人本身的交互，提升复杂场景中的预测精度。
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