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公开(公告)号：CN119136052A
公开(公告)日：2024-12-13
申请号：CN202411139584.0
申请日：2024-08-20
IPC: H04N23/67
Abstract: 本申请公开了一种电液可调焦镜头的焦距调整方法、装置、设备及介质，涉及镜头调焦技术领域，该方法包括通过相机获取动态目标所在的场景图像，并选取包含动态目标的区域作为需要对焦目标区域；计算对焦目标区域的图像清晰度；当图像清晰度小于图像清晰度阈值时，计算电液可调焦镜头的焦距；将图像清晰度和焦距输入至电液可调焦镜头控制网络模型，得到调焦电流值，并通过调焦电流值调整电液可调焦镜头的焦距，确定调整后的图像清晰度，使调整后的图像清晰度大于或等于图像清晰度阈值，基于调整后的图像清晰度确定最优调焦电流值，并根据最优调焦电流值对电液可调焦镜头进行焦距调整。本申请可快速、准确的实现电液可调焦镜头的最优调焦。
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公开(公告)号：CN119027311A
公开(公告)日：2024-11-26
申请号：CN202411143510.4
申请日：2024-08-20
IPC: G06T3/4038 , G06T3/4046 , G06N3/0464 , G06N3/0475 , G06N3/084
Abstract: 本发明涉及图像处理技术领域，具体涉及一种基于多阶段特征匹配的图像拼接方法，该方法包括：将参考图像R和待拼接的目标图像T输入预先训练的图像拼接网络模型中，进行拼接处理，得到参考图像R和目标图像T的最终拼接图像并输出；其中，图像拼接网络模型由拼接网络和优化网络组成；拼接网络用于匹配参考图像R和待拼接的目标图像T之间相同物体的非线性轮廓特征，并提取参考图像R和待拼接的目标图像T之间的单应性关系，利用所述单应性关系扭曲变形参考图像R、待拼接的目标图像T并进行动态融合，得到初级拼接图像并输出；优化网络用于优化所述初级拼接图像的细节纹理、语义结构和整体质量，得到最终拼接图像，优化网络的输入为初始拼接图像，优化网络的输出为最终拼接图像。本发明图像拼接方法能保证拼接图像在接缝处语义结构正确、纹理过度自然。
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公开(公告)号：CN119045484A
公开(公告)日：2024-11-29
申请号：CN202411136384.X
申请日：2024-08-19
Abstract: 本发明属于无人艇编队控制技术领域，具体公开了一种基于注意力机制SAC的分布式无人艇编队控制方法、电子设备及存储介质，其方法包括S1、采用同构智能体无人艇组建无人艇编队；S2、将无人艇编队构建为基于领航者‑跟随者框架的无人艇链式编队结构；S3、在无人艇链式编队结构引入注意力机制，用于帮助无人艇链式编队结构处理邻域信息，以实现安全稳定的编队控制；S4、为无人艇链式编队结构中的每个跟随者无人艇设计相应的马尔科夫决策过程；S5、构建基于注意力机制的邻域信息编码模块与决策网络；S6、在仿真环境中对无人艇链式编队结构进行训练。
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公开(公告)号：CN119063733A
公开(公告)日：2024-12-03
申请号：CN202411187545.8
申请日：2024-08-28
Abstract: 本发明涉及机器人控制技术领域，具体公开了一种基于深度强化学习的四足机器人路径规划方法、计算机设备及存储介质，包括以下步骤：S1、创建地面越障仿真环境；S2、参数初始化；S3、部署控制算法；S4、环境感知；S5、生成融合动作；S6、执行动作；S7、循环动作；本发明通过设置两种类型状态的输入通道，能够获得环境的完备信息；通过部署多种控制算法，可以将多种控制算法的输出进行融合，生成融合动作，有效提高了四足机器人动作生成的准确性。
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公开(公告)号：CN116484271A
公开(公告)日：2023-07-25
申请号：CN202310267127.9
申请日：2023-03-20
IPC: G06F18/241 , G06F18/213 , G06F18/214 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/08 , G06N5/04
Abstract: 本发明公开一种基于模态分解和深度学习的有效波高预测方法。该方法采用经验模态分解方法对原始时间序列进行预处理分解得到各个模态；使用Transformer结构的编码器对各个模态的特征进行提取，Transformer结构的神经网络能够并行得捕获时间序列数据的全局特征，在加快模型训练和推理速度的同时仍然能够有效得对时间序列数据进行高效的特征提取；最后使用多层感知机根据提取到的高语义特征进行分类得到最终结果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116956762A
公开(公告)日：2023-10-27
申请号：CN202310564217.4
申请日：2023-05-18
IPC: G06F30/28 , G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06F17/18 , G06F17/16 , G06N3/006 , G06F111/10 , G06F113/08 , G06F113/06 , G06F111/06
Abstract: 本发明公开一种基于克里金模型的双垂直轴风力发电机性能预测方法，包括以下步骤：通过计算流体力学的数值模拟获取双垂直轴风力发电机气动性能数据集，包括安装角、气动力矩和风能转化效率等因素；对获取的数据集制定适当的抽样计划；基于克里金算法训练预测模型得到风能转化效率的预测值；采用预测模型对具有紧密交错排列的双垂直轴风力发电机进行性能预测，风机的安装角和最佳叶尖速比下的平均力矩分别作为输入和输出，并将结果与人工神经网络模型、计算流体力学模拟数据进行对比分析；数值实验表明，本发明仅使用22.45％的计算流体力学观测值作为训练集，对上下游风机的性能预测正确率达到99％和98％，节省计算流体力学计算时间77.56％。
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公开(公告)号：CN119918574A
公开(公告)日：2025-05-02
申请号：CN202510005195.7
申请日：2025-01-02
Applicant: 上海大学 , 中国电子科技集团公司第二十三研究所
Abstract: 本发明公开了一种全局‑局部重采样物理信息神经网络方法，旨在解决自适应重采样策略残差配置点分布不适宜的问题。现有的自适应重采样策略只关注局部残差较大的区域，忽视了全局残差配置点的数量和分布。此外，这些策略对初始残差配置点的数量极为敏感，若初始配置点数量不足，可能导致训练失败或不收敛。针对上述问题，本发明提出的一种全局‑局部重采样物理信息神经网络方法，以蒙特卡洛积分评估模型精度，在全局和局部区域自适应地添加残差配置点，从而有效提高物理信息神经网络模型的求解精度，增强其泛化能力和鲁棒性。该方法为物理信息神经网络的进一步发展和应用提供了重要的理论基础和参考价值。
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公开(公告)号：CN119795151A
公开(公告)日：2025-04-11
申请号：CN202510124756.5
申请日：2025-01-26
Applicant: 上海大学
IPC: B25J9/08 , B25J18/02 , B64U10/14 , B64U101/00
Abstract: 本发明涉及一种基于卷尺弹簧具备连杆型臂间转向模块的柔性机械臂，包括机械臂主体、转向机构，机械臂主体包括承载平台、展收模块和卷尺弹簧，承载平台上通过展收模块连接卷尺弹簧，卷尺弹簧通过转向机构连接机械臂，通过伸长与收缩卷尺弹簧，使得机械臂能够伸长一定距离或者收缩至指定位置；转向机构由节点模块和安装在节点模块上的定向模块组成，用于改变机械臂弯曲节点与弯曲机械臂一定角度，通过机械臂主体与转向机构两者结合，使机械臂能够快速到达指定位置，实现抓取、搬运或操纵功能。本发明提供了一种柔性机械臂能自主伸长或缩短一定距离，同时在机械臂主体上装配一种转向机构，可以实现旋转一定角度到达指定位置的工作需求。
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公开(公告)号：CN114529809B
公开(公告)日：2025-04-11
申请号：CN202210179563.6
申请日：2022-02-25
Applicant: 上海大学
IPC: G06V20/05 , G06V20/13 , G06V10/26 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/04 , G06N3/09
Abstract: 本发明公开一种基于亥姆霍兹分解及深度学习的复合涡识别模型构建方法，其包括以下步骤：获取海水东西方向流速U和南北方向流速V数据，构建速度矢量场图像；对速度矢量场图像进行亥姆霍兹分解得到有势场Fd图像和有旋场Fc图像；根据有旋场Fc中的势函数和UV数据标注单涡气旋涡、单涡反气旋涡、复合涡气旋涡和复合涡反气旋涡，并将标注前后的有旋场图像作为深度学习数据集；对所述深度学习数据集使用神经网络进行训练得到复合涡识别模型。本发明运用亥姆霍兹分解方法对卫星高度计的衍生数据进行处理，提高复合涡的识别准确率，并且采用深度学习方法，提升对复合涡的识别效率，最终实现模型在全海域上的应用。
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公开(公告)号：CN119577617A
公开(公告)日：2025-03-07
申请号：CN202411664061.8
申请日：2024-11-20
Applicant: 上海大学
IPC: G06F18/2431 , G06F18/2415 , G06F18/21
Abstract: 本发明提供基于新型交互多模型的无人机飞行意图估计方法及系统，方法包括：S1、采集无人机传感器数据，对无人机传感数据进行互补滤波操作，得到俯仰角估计、位置估计及速度估计；S2、选取运动模型，构建模型初始状态方程、观测方程的过程，建立运动方程，生成初始状态方程、观测方程；对运动模型进行模型参数调整操作，获取交互式多模型框架；S3、结合互补滤波器、交互式多模型框架，得到交互式多模型IMM，将俯仰角估计、位置估计及速度估计输入交互式多模型IMM，选取适用模型，估计得到目标状态。本发明解决了传感器噪声和误差对数据的影响，以及无人机飞行意图估计的鲁棒性、准确性和灵活性较低的技术问题。
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