公开(公告)号：CN113536707B

公开(公告)日：2024-03-01

申请号：CN202110828849.8

申请日：2021-07-22

Applicant: 东南大学

Inventor： 陆科林 ,  符启恩

IPC: G06F30/28 ,  G06F113/08 ,  G06F119/14

Abstract: 本发明公开了一种基于高斯过程回归的飞行器导引头天线罩误差斜率估计与补偿方法，针对仅有视线角测量的受天线罩误差影响的飞行器制导系统，建立了飞行器动力学模型，使用交互式多模型滤波方法对制导过程中各状态进行估计，基于高斯过程回归模型建立飞行器视角和天线罩误差角之间的映射关系，并基于高斯过程模型的导数得到天线罩误差斜率的解析表达形式，最后用于飞行器导引头天线罩误差的补偿，从而有效提高了制导性能。

公开(公告)号：CN112529944A

公开(公告)日：2021-03-19

申请号：CN202011408555.1

申请日：2020-12-05

Applicant: 东南大学

Inventor： 刘代坤 ,  孙长银 ,  陆科林 ,  徐乐玏

IPC: G06T7/269 ,  G06N3/04

Abstract: 本发明提供了一种基于事件相机的端到端的无监督光流估计方法，涉及计算机视觉的光流估计领域,针对事件相机数据用于光流估计缺乏真实光流值，以及事件数据需要预先手工制作事件表示的缺点，提出一种基于事件相机的端到端的无监督光流估计方法。利用事件相机输出的事件流，首先对原始数据进行预处理，将四维转换为三维，然后将每个样本分为多个子序列，每个子序列用ConvLSTM单独处理，全部处理完以后按通道拼接形成最终送入光流预测网络中的三维数据。采用类似于编码/解码器的光流预测网络，利用事件相机固定频率输出的事件流数据的前后两个灰度帧设计光度误差损失，加上平滑度损失，共同作为无监督损失，促使网络最终估计出光流量。

公开(公告)号：CN112318509A

公开(公告)日：2021-02-05

申请号：CN202011197637.6

申请日：2020-10-30

Applicant: 东南大学

Inventor： 符启恩 ,  孙长银 ,  陆科林

IPC: B25J9/16

Abstract: 本发明公开了一种空间机器人高斯过程轨迹跟踪控制方法，对空间机器人系统动力学模型进行在线辨识，同时利用模型置信度动态地调整控制增益。进一步地，对高斯过程动力学模型的在线训练采用基于引导数据点的稀疏化方法，同时采用一种边缘粒子滤波器对高斯过程模型的超参数进行在线估计，有效地减小了模型训练和预测的计算负担。

公开(公告)号：CN112883331B

公开(公告)日：2024-03-01

申请号：CN202110210361.9

申请日：2021-02-24

Applicant: 东南大学

Inventor： 陆科林 ,  符启恩

IPC: G06F17/16 ,  G06F17/18 ,  G06N20/00

Abstract: 本发明公开了一种基于多输出高斯过程的目标跟踪方法，使用高斯过程回归对目标的动力学模型和测量模型进行建模，使用多输出高斯过程技术捕捉系统模型输出之间的相关性，并基于所建立的模型使用贝叶斯积分技术完成目标跟踪中的矩转换步骤，从而提高了目标跟踪的精确性和一致性。

公开(公告)号：CN112883331A

公开(公告)日：2021-06-01

申请号：CN202110210361.9

申请日：2021-02-24

Applicant: 东南大学

Inventor： 陆科林 ,  符启恩

IPC: G06F17/16 ,  G06F17/18 ,  G06N20/00

Abstract: 本发明公开了一种基于多输出高斯过程的目标跟踪方法，使用高斯过程回归对目标的动力学模型和测量模型进行建模，使用多输出高斯过程技术捕捉系统模型输出之间的相关性，并基于所建立的模型使用贝叶斯积分技术完成目标跟踪中的矩转换步骤，从而提高了目标跟踪的精确性和一致性。

公开(公告)号：CN112510719A

公开(公告)日：2021-03-16

申请号：CN202011408553.2

申请日：2020-12-05

Applicant: 东南大学

Inventor： 操菁瑜 ,  孙长银 ,  陆科林 ,  徐乐玏

IPC: H02J3/14 ,  F24H9/20

Abstract: 本发明公开了一种基于深度强化学习的智能电热水器保温档负荷控制方法，包括以下步骤：采用LSTM网络利用过去48小时电价预测未来24小时电价；采用基于DQN的深度强化学习算法，将电力消耗和用户满意度同时作为好策略的衡量标准，并根据用户自身的需求调节二者所占比重。根据所预测的电价训练电热水器保温档负荷控制智能体学习得到使得奖励值最高的策略，使其在高电价时选择较低功率，低电价时选择较高功率，在尽可能保证用户满意度的同时节省更多电力消耗，以获得一个性能优良且适用性较高的电热水器负荷控制智能体。

公开(公告)号：CN112529944B

公开(公告)日：2022-11-18

申请号：CN202011408555.1

申请日：2020-12-05

Applicant: 东南大学

Inventor： 刘代坤 ,  孙长银 ,  陆科林 ,  徐乐玏

IPC: G06T7/269 ,  G06N3/04

Abstract: 本发明提供了一种基于事件相机的端到端的无监督光流估计方法，涉及计算机视觉的光流估计领域,针对事件相机数据用于光流估计缺乏真实光流值，以及事件数据需要预先手工制作事件表示的缺点，提出一种基于事件相机的端到端的无监督光流估计方法。利用事件相机输出的事件流，首先对原始数据进行预处理，将四维转换为三维，然后将每个样本分为多个子序列，每个子序列用ConvLSTM单独处理，全部处理完以后按通道拼接形成最终送入光流预测网络中的三维数据。采用类似于编码/解码器的光流预测网络，利用事件相机固定频率输出的事件流数据的前后两个灰度帧设计光度误差损失，加上平滑度损失，共同作为无监督损失，促使网络最终估计出光流量。

公开(公告)号：CN112318509B

公开(公告)日：2022-04-29

申请号：CN202011197637.6

申请日：2020-10-30

Applicant: 东南大学

Inventor： 符启恩 ,  孙长银 ,  陆科林

IPC: B25J9/16

Abstract: 本发明公开了一种空间机器人高斯过程轨迹跟踪控制方法，对空间机器人系统动力学模型进行在线辨识，同时利用模型置信度动态地调整控制增益。进一步地，对高斯过程动力学模型的在线训练采用基于引导数据点的稀疏化方法，同时采用一种边缘粒子滤波器对高斯过程模型的超参数进行在线估计，有效地减小了模型训练和预测的计算负担。

公开(公告)号：CN112527860A

公开(公告)日：2021-03-19

申请号：CN202011406564.7

申请日：2020-12-05

Applicant: 东南大学

Inventor： 车弘书 ,  孙长银 ,  陆科林 ,  徐乐玏

IPC: G06F16/2458 ,  G06N3/04 ,  G01W1/10

Abstract: 本发明公开了一种提高台风轨迹预测的方法，针对台风本身运动的复杂和多变性，单个预测模型对未来的多个时刻的台风轨迹预测整体精度不高等问题，本发明采用了输入数据为过去连续多个时刻的卫星同步台风数据，通过调节不同参数和网络参数等，训练出多个评价指标相似且收敛最好的时空序列预测模型，用这些模型做多次未来每个时刻的预测，并采用更改网络结构之后的时空序列分类模型进行决策这些模型在未来每个时刻的预测作为最优值，最终将每个最优预测值整合成最后的预测数据值，最终得到未来多时刻的时空序列预测数据，得到了一个总体时序精度更高的未来多时刻台风轨迹预测数据。

公开(公告)号：CN112508014A

公开(公告)日：2021-03-16

申请号：CN202011396416.1

申请日：2020-12-04

Applicant: 东南大学

Inventor： 李永胜 ,  孙长银 ,  陆科林 ,  徐乐玏

IPC: G06K9/32 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04

Abstract: 本发明公开了一种基于注意力机制的改进YOLOv3目标检测方法，在主干网络Darknet‑53中引入注意力模块SKNet，根据输入自适应调整卷积核大小，聚焦到感兴趣区域；在特征提取网络的顶部引入空间金字塔池化模块SPP，增加网络的感受野；在特征融合网络中引入通道注意力模块SENet，为通道分配权重，充分提取通道的有效特征信息。实验表明，该发明相较于原始YOLOv3模型，可以有效检测小目标，加快训练的收敛速度，并在检测速度不受太大影响的前提下提高检测精度。