一种基于机器学习的弓网电弧检测方法

    公开(公告)号:CN119229256A

    公开(公告)日:2024-12-31

    申请号:CN202411292842.9

    申请日:2024-09-14

    Abstract: 本发明提出了一种基于机器学习的弓网电弧检测与识别的方法。即采用基于受电弓弓头区域导引的方法,提取弓头区域整体偏移的弓网电弧,以解决电弧检测中存在着背景干扰性大的问题;建立了一种新的机器学习的模型:采用启发式V3网络作为主干网络以更快更准的提取电弧特征;在区域生成网络中采用感兴趣区域对齐算法,进行候选边界框的特征映射操作,以解决感兴趣区域池化算法中出现的区域不匹配的问题,从而提高目标定位的准确性;采用软性非最大值抑制算法以解决非极大值抑制算法的漏检和误检的问题,从而更精确的选择候选边框。其能够实现对电弧现象快速且精确的检测。

    一种RIS辅助的V2X信道估计方法
    2.
    发明公开

    公开(公告)号:CN119030832A

    公开(公告)日:2024-11-26

    申请号:CN202411273659.4

    申请日:2024-09-11

    Abstract: 本发明涉及无线通信信道估计技术相关领域,公开了一种智能超表面辅助的车联网环境下信道估计方法。利用毫米波的稀疏性,将信道估计问题转化成压缩感知重构问题,使用压缩感知算法,获得级联信道的初步估计值,为了进一步提升车联网环境下信道估计的精度,使用深度卷积生成对抗模型对初步估计的信道矩阵进行降噪,提高信道估计方法的估计精度。在车联网通信领域中,能够为车辆通信以及道路安全提供更加可靠的保障及更高效的通行效率。

    一种结合无人驾驶技术的智能车辆调度系统

    公开(公告)号:CN119047674A

    公开(公告)日:2024-11-29

    申请号:CN202411271615.8

    申请日:2024-09-11

    Abstract: 本发明提供一种结合无人驾驶技术的智能车辆调度系统,用于高铁出入库和矿区运输的调度,其特征在于:包括无人驾驶系统、车辆行驶状态获取系统、通信传输网络、后台调度控制系统,其中,无人驾驶系统用于根据运输任务进行路径规划、按照规划路径或调度决策自动行驶、在行驶过程中实时感知环境状况;车辆行驶状态获取系统用于实时获取车辆行驶状况,车辆行驶状况包括不限于车辆位置、车辆速度、车辆身份信息;通信传输网络构建在运输通道内,为信息传输提供支撑;后台调度控制系统根据车辆行驶状况信息以及环境状况感知信息进行分析并生成调度决策。

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