一种基于深度学习的脑力负荷评估方法

    公开(公告)号:CN119423689A

    公开(公告)日:2025-02-14

    申请号:CN202411290175.0

    申请日:2024-09-14

    Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的脑力负荷评估方法,一、对装甲车辆乘员脑力负荷进行试验;二、分析装甲车辆乘员脑力负荷的试验数据;三、对试验数据进行预处理;四、对预处理后的数据进行多模态特征提取;五、利用提取的数据特征构建多模态数据图;六、将多模态数据图中的节点输入到图神经网络模型中进行特征融合;七、将融合后的特征经过一个全连接网络建立脑力负荷评价模型;本发明能够解决复杂作战任务条件下乘员的脑力负荷水平难以精确表征和度量的问题。

    一种基于深度多任务网络的地面战场威胁目标智能感知方法

    公开(公告)号:CN119131448A

    公开(公告)日:2024-12-13

    申请号:CN202410908914.1

    申请日:2024-07-08

    Abstract: 本发明提出了一种基于深度多任务网络的地面战场威胁目标智能感知方法,通过被动地、图像处理的方式,获取多个威胁目标的多重属性,实现了端到端的多目标检测和距离预测。本发明构建可并行实现图像目标检测任务和距离估计任务的地面目标综合感知深度多任务网络模型,在多任务基础上,设计一种融合几何先验知识的目标损失函数;模型采用基于编码器‑解码器的无锚框预测架构,包含基础特征提取模块和两个并行的子任务模块。目标损失函数包括目标检测损失、距离预测损失以及几何先验损失,在目标检测和距离估计任务中,通过对场景几何先验知识建模,将几何先验知识融入目标损失函数,通过先验几何知识的约束,提升网络预测结果的可靠性。

    基于预测解码的大语言模型的推理加速方法及装置

    公开(公告)号:CN118886511A

    公开(公告)日:2024-11-01

    申请号:CN202410807709.6

    申请日:2024-06-21

    Abstract: 本发明公开了一种基于预测解码的大语言模型的推理加速方法及装置,方法包括:获取用户输入,基于特征向量,期望大语言模型提供与特征向量对应的预期输出;特征向量同步输入给并发推理小语言模型和大语言模型,小语言模型基于特征向量生成顺序的NUM个token语段并将其按生成顺序逐一发送给大语言模型;大语言模型基于特征向量进行推理,在接收到token语段时,中断推理,基于当前的推理结果开启对token语段的概率验证;基于概率验证结果,确定输出序列。本方法利用小模型小语言模型提前快速的生成多个候选token,相比逐个token生成,该方法大幅提升了生成效率。

    基于进化算法的混合动力履带车辆能量管理方法及装置

    公开(公告)号:CN118833208A

    公开(公告)日:2024-10-25

    申请号:CN202410802298.1

    申请日:2024-06-20

    Abstract: 本发明公开了一种基于进化算法的混合动力履带车辆能量管理方法及装置,方法包括:基于所述混合动力履带车辆的混合动力信息,确定所述混合动力履带车辆的电池能量状态更新公式,以及燃料消耗公式;构建燃料消耗率模型;确定所述燃料消耗率模型的目标函数和约束条件;基于目标函数和约束条件,使用进化算法对所述燃料消耗率模型进行求解,得到混合动力履带车辆能量管理方案。本方法能够动态调整内燃机与电动机之间的能量分配以实现最优化燃油经济性和减少排放。本方法能够根据实时的驾驶状态和外部环境条件动态调整能量分配策略,以适应不同的驾驶条件和需求。

    一种基于目标检测反馈的雾浓度估计方法

    公开(公告)号:CN114636648A

    公开(公告)日:2022-06-17

    申请号:CN202210089824.5

    申请日:2022-01-25

    Abstract: 本发明提出一种基于目标检测反馈的雾浓度估计方法,利用大气散射模型生成雾浓度标注数据集,提取分布特征、全局雾浓度特征和局部雾浓度特征,输入到多分类支持向量机中得到雾浓度预测模型。本发明采取去雾参数的自适应调节并指导去雾,实现执行机器视觉任务效能最优的雾浓度估计;将目标检测与未知场景环境感知进行结合,实现室外场景雾浓度自主预测,与目标检测等其他算法进行集成;将目标识别置信度非参数估计结果以及全局和局部雾浓度相关特征综合,使监督学习输入特征空间同时具有低级的像素统计特征以及卷积网络提取的高级统计特征;实现从清晰图像到大雾图像的雾浓度估计,使用多分类模型节省了使用拟合模型所需的数据集人工标注过程。

    一种腿式机器人的移动控制方法

    公开(公告)号:CN119356386B

    公开(公告)日:2025-04-15

    申请号:CN202411919748.1

    申请日:2024-12-25

    Abstract: 本发明公开了一种腿式机器人的移动控制方法,其包括以下步骤:获取腿式机器人的目标参数,并基于所述目标参数建立混合角动量线性倒立摆模型;基于所述混合角动量线性倒立摆模型的相平面图进行周期步态分析,以获取周期步态特征;基于所述周期步态特征确定步长控制率,以根据所述步长控制率对所述腿式机器人进行移动控制。在本发明中,综合混合线性倒立摆模型和角动量线性倒立摆模型的理论思想,构建混合角动量线性倒立摆模型,可以缩小模型与真实系统的差距并实现丰富的移动步态。

    一种基于装甲车辆乘员绩效实时评估算法

    公开(公告)号:CN119494573A

    公开(公告)日:2025-02-21

    申请号:CN202411307059.5

    申请日:2024-09-19

    Abstract: 本发明公开了一种基于装甲车辆乘员绩效实时评估算法,将某一组完整试验数据按时间窗划分成连续的时间段,分别计算各时间段内的特征指标值,作为评价该时刻内乘员认知绩效的特征数据;确定各特征指标的最优时间窗;利用滑动时间窗对原始信号进行融合,通过数据标准化生成特征序列,随后对SVM模型进行调参,建立SVM的实时评估模型并输出后验概率和混淆矩阵的指标;通过特征级融合对装甲车辆乘员认知绩效特征的选取与组合,得到基于眼动、心电和行为时间的综合状态特征;在决策级融合阶段,运用DS证据理论合并眼动、心电及行为时间对应的三条证据,对合并证据进行决策,得到乘员认知绩效水平的评估结果。

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