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公开(公告)号：CN117237677A
公开(公告)日：2023-12-15
申请号：CN202311518546.1
申请日：2023-11-15
Applicant: 南京信息工程大学 , 无锡学院 , 南京气象科技创新研究院 , 中国人民解放军国防科技大学
IPC: G06V10/74 , G01W1/10 , G06N3/0464 , G06N3/0475 , G06N3/094 , G06N3/0455 , G06T7/62 , G06T7/60 , G06T7/73
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的强降水空间整体相似度的降水预报订正方法，包括以下步骤：（1）利用YOLOv5对降水属性进行识别；（2）建立基于GAN的降水预报订正模型；（3）建立基于GAN且融合降水空间特征的强降水订正模型O‑GAN；（4）将测试期的数值模式预报数据代入模型O‑GAN，生成后处理之后的降水预报；本发明有效提高了传统仅优化逐点误差模型的订正技巧；实现了从降水图片到降水雨团空间属性的“端到端”输出，提高客观识别效率；避免了传统逐点订正模型可能出现的预报模糊化问题，同时能够有效捕捉强降水特征，提高降水预报准确率。
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公开(公告)号：CN117233870A
公开(公告)日：2023-12-15
申请号：CN202311518550.8
申请日：2023-11-15
Applicant: 南京信息工程大学 , 无锡学院 , 南京气象科技创新研究院 , 中国人民解放军国防科技大学
IPC: G01W1/10 , G06F30/27 , G06F18/214 , G06F119/02
Abstract: 本发明公开了一种基于多气象要素的短临降水集合预报及降尺度方法，包括以下步骤：（1）收集自动气象站逐10分钟站点观测数据；生成格点场数据（2）基于格点场数据，建立用于深度学习模型训练的标准气象序列数据集，并进行归一化处理；（3）构建耦合卷积神经网络‑循环神经网络‑对抗生成神经网络的深度学习模型，利用标准气象序列数据集针对降水进行训练，并通过在网络中增加噪声，生成集合预报；（4）利用超分辨率对生成的降水预报进行降尺度，获得高时空分辨率的短临降水集合预报；本发明将卷积神经网络、循环神经网络与对抗生成神经网络结合，提高了模型的预报真实性；利用超分辨率技术，提高降水预报准确率。
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公开(公告)号：CN115792853A
公开(公告)日：2023-03-14
申请号：CN202211630284.3
申请日：2022-12-15
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于动态权重损失的雷达回波外推方法，包括：(1)基于现有短临预报模型的预测结果构建动态损失函数，所述现有短临预报模型为采用雷达回波外推方法实现降水强度预测的模型；(2)采集雷达回波数据并建立雷达回波外推数据集，将雷达回波外推数据集按照一定比例划分为训练集与验证集；(3)将训练集数据输入短临预报模型进行模型训练，获取动态损失函数优化短临预报模型，将验证集数据输入优化后的短临预报模型获取预测结果。本发明基于雷达数据有效提升目前主流的深度学习模型预测性能，并且有效缓解现有雷达回波外推方法产生的累积误差。
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公开(公告)号：CN111983732B
公开(公告)日：2022-08-05
申请号：CN202010729618.7
申请日：2020-07-27
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G01W1/14
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的降水强度估计方法，包括：分别获取气象卫星数据和降水数据；根据获取的气象卫星数据，将所需要的估计地区从中裁剪出来，并校正且将其保存为数组的形式；根据获取的降水数据，重采样至所需的空间分辨率下，并对其进行分类获得不同等级的降水强度标签；将降水强度标签转换成只背景及不同等级降水强度的单通道图像，并切割为大小，分别作为降水强度估计模型的输入与标签；建立基于深度学习的降水强度估计模型；训练得到最佳模型；测试新的气象卫星数据，生成一张完整的降水强度估计结果；将生成的降水强度估计结果，叠加到带有shp地形文件上。本发明可以较为准确地估算出相应的降水强度，实现高精度的降水强度估计。
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公开(公告)号：CN110132288A
公开(公告)日：2019-08-16
申请号：CN201910379340.2
申请日：2019-05-08
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种等宽路面的微型车视觉导航方法，包括：S1：采集微型车即将行驶的路面的二值化图像，其中，像素点值0是对应黑、表示该点位于路面外，像素点值255对应白、表示该点为路面上的点；S2：对二值化图像进行解析和预处理，寻找路面两侧的边缘线，判断道路类型，结合道路类型和获取的边缘线计算得到路面中心线；S3：对路面中心线进行加权处理，得到当前采集的二值化图像的偏差。本发明能够实时有效地获取路面信息，为微型车转向控制提供依据。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN106370403A
公开(公告)日：2017-02-01
申请号：CN201610698405.6
申请日：2016-08-22
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于边缘检测的瞬时频率估计方法，在于利用短时傅立叶变换的时频谱图你能有效体现信号各界分量的频率变化和SOBEL算子边缘检测的有效提取图片像素变化的边界的技术，将两者结合，从而有效的提取出信号的某一阶分量的频率。本发明使用图像处理技术中的边缘检测技术，在合适的参数下能够快速的确定频率边缘，较其他方法在复杂度和计算量上都有明显的优势。
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公开(公告)号：CN106347654A
公开(公告)日：2017-01-25
申请号：CN201610881839.X
申请日：2016-10-09
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: B64C27/20
CPC classification number: B64C27/20 , B64C27/006 , B64C2201/024
Abstract: 本发明公开了一种球形无人机，包括设置于万向支架内的无人机本体（4），所述万向支架外面设置有球形框架（1）。所述万向支架包括水平圆环（3），所述水平圆环（3）的中央设置有所述无人机本体（4），所述无人机本体（4）为四旋翼无人机，所述四旋翼无人机包括两个垂直交叉设置的机架（44），一个所述机架（44）的两个末端均连有薄片小圆环（43）；所述水平圆环（3）内侧设置有两个分别用于与所述薄片小圆环（43）相连接的第一连接轴（5）；所述水平圆环（3）与竖直圆环2）相连并。本发明提供的一种球形无人机，结构新颖，旋翼叶片对外界伤害较小，同时具有自身防护作用。
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公开(公告)号：CN105973645A
公开(公告)日：2016-09-28
申请号：CN201610446411.2
申请日：2016-06-20
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G01N1/14
CPC classification number: G01N1/14
Abstract: 本发明涉及一种应用于水质污染检测无人船的取样装置，包括检测模块、单片机，船体内设有若干个放置采水检测装置的检测模块，每个检测模块上均连接有采水支管、净水支管、排水支管，每根采水支管、每根净水支管、每根排水支管上均设有电子阀门，每根采水支管通过一端伸出船体外的采水总管连接采水瓶，每根净水支管通过一端伸出船体外的净水总管连接净水瓶，每根排水支管均连接一端伸出船体外侧的排水总管，所述采水总管、净水总管、排水总管上均设有水泵，每个采水检测装置、每个电子阀门、每个水泵均与单片机连接。本发明解决了在应急水质监测时灵活性较低的问题，可以时时对水体进行多种数据检测，也能依据指令对检测模块进行清洗。
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公开(公告)号：CN105799923A
公开(公告)日：2016-07-27
申请号：CN201610273478.0
申请日：2016-04-28
Applicant: 南京信息工程大学
CPC classification number: B64C27/08 , B64C2201/024 , B64C2201/14 , B64D1/02
Abstract: 本发明公开了一种基于四旋翼飞行器的运载机械手，包括四旋翼机体、动力系统、飞控系统、电源和机械手控制装置。四旋翼机体包括机架、起落架和四个旋翼。飞控系统设在机架的中心上方，飞控系统包括微控制器和9轴组合传感器；9轴组合传感器，用于感知四旋翼飞行器的飞行姿态，并将飞行姿态数据传送给微控制器。每个旋翼上均设置有一个动力系统，每个动力系统均包括螺旋桨、无刷电机和电调。机械手控制装置设在机架的底部中心，机械手控制装置包括舵机和机械手，通过舵机的转动，能实现机械手的对称抓取和投放。采用上述结构后，能实现四旋翼飞行器的空中飞行任务，又能达到机械手在空中抓取和空中投放的功能。
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公开(公告)号：CN105667783A
公开(公告)日：2016-06-15
申请号：CN201610113726.5
申请日：2016-02-29
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明涉及一种动力结构的倾转定翼水上无人机，包括机身，机身前部转动连接前机翼，机身后部两侧对称连接两个后机翼，所述前机翼两端和每个后机翼外端上均设有电机，每个电机上端连接螺旋桨，所述机身前端下部和每个后机翼下端均设有浮漂，所述机身后端上连接机尾，本发明解决了目前倾转翼无人机从空中到水面上的悬停的难关和续航能力短的问题，既能快速水面航行又能垂直降落，实现了无人机可以在水面长期驻留和满足更远水域作业。
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