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公开(公告)号：CN113936205B
公开(公告)日：2024-09-17
申请号：CN202111267946.0
申请日：2021-10-29
Applicant: 北京航空航天大学
IPC: G06V20/05 , G06V10/40 , G06V10/762 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 一种基于集成学习的海上目标检测方法，包含以下步骤：(1)读入不同数据集来源的多光谱数据；(2)对图像进行尺寸裁剪、数据预处理，进行样本的制作，并确定训练样本和测试样本；(3)基于十字绣单元在步骤(2)得到的样本数据集的基础上设计基于深度学习网络的多任务学习框架；(4)针对海上目标特征设计基于单发多框卷积神经网络和基于多尺度特征残差网络框架的两种基检测器网络结构实现不同尺度目标的检测；(5)引入K均值聚类思想优化模型预测框的生成并使用自门控非单调函数作为激活函数；(6)基于提升法和加权投票法集成两种基检测器的检测结果，完成基于集成学习的海上目标检测。
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公开(公告)号：CN113928857B
公开(公告)日：2023-03-31
申请号：CN202111135729.6
申请日：2021-09-27
Applicant: 北京航空航天大学
IPC: B65G47/92
Abstract: 本发明提供了一种快速响应的静电吸附装置及静电吸附方法，包括静电吸附单元(30)，供电单元，所述供电单元包括供电电容(10)；解吸单元，所述解吸单元包括平行极板(20)和导电悬臂梁(24)结构，在吸附操作时，供电电容(10)快速的向静电吸附单元(30)供电，而解吸操作时，平行极板(20)和导电悬臂梁(24)结构能快速将静电吸附单元(30)的电荷消耗掉，从而实现快速解吸。
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公开(公告)号：CN113936219A
公开(公告)日：2022-01-14
申请号：CN202111268014.8
申请日：2021-10-29
Applicant: 北京航空航天大学
Abstract: 一种基于强化学习的高光谱图像波段选择方法，包含以下步骤：(1)读入原始的高光谱图像数据集；(2)以选择信息量大且冗余度小的波段组合为准则，计算波段间的光谱信息增益；(3)基于马尔科夫决策过程在步骤(2)计算光谱信息增益的基础上设计强化学习波段选择环境模型，得到量化后波段选择模型的数学表达；(4)通过迭代求解模型最大化累计奖励期望对应的价值函数来获得最优波段组合，建立基于深度Q网络的强化学习波段选择方法；(5)引入目标网络机制和经验回放机制来获取相互独立的交互数据，实现迭代求解的稳定收敛；(6)引入ε‑贪心策略进行深度试错探索，实现决策训练过程中探索和应用的平衡；(7)以无监督的方式完成基于深度Q网络的强化学习波段选择模型的训练，得到最优波段组合。
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公开(公告)号：CN113936219B
公开(公告)日：2024-05-31
申请号：CN202111268014.8
申请日：2021-10-29
Applicant: 北京航空航天大学
IPC: G06V20/10 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V10/84 , G06N3/092
Abstract: 一种基于强化学习的高光谱图像波段选择方法，包含以下步骤：(1)读入原始的高光谱图像数据集；(2)以选择信息量大且冗余度小的波段组合为准则，计算波段间的光谱信息增益；(3)基于马尔科夫决策过程在步骤(2)计算光谱信息增益的基础上设计强化学习波段选择环境模型，得到量化后波段选择模型的数学表达；(4)通过迭代求解模型最大化累计奖励期望对应的价值函数来获得最优波段组合，建立基于深度Q网络的强化学习波段选择方法；(5)引入目标网络机制和经验回放机制来获取相互独立的交互数据，实现迭代求解的稳定收敛；(6)引入ε‑贪心策略进行深度试错探索，实现决策训练过程中探索和应用的平衡；(7)以无监督的方式完成基于深度Q网络的强化学习波段选择模型的训练，得到最优波段组合。
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公开(公告)号：CN114679081A
公开(公告)日：2022-06-28
申请号：CN202210292785.9
申请日：2022-03-23
Applicant: 北京航空航天大学
IPC: H02N1/00
Abstract: 本发明提出了一种旋转式静电吸附驱动器，包括驱动器本体，驱动器本体为第一外框架和第二外框架与多个电极形成的圆柱体；电极两端分别插入第一外框架和第二外框架的孔中并被固定，电极数量为多个并在圆周方向均匀分布在第一外框架和第二外框架之间；电源组件，其能够对电极供电；驱动器本体置于支承平面上，电极与支承平面之间产生静电场，电极受到静电吸附力，驱动器本体在静电吸附力作用下在支承平面上产生旋转运动，本驱动器可以利用吸附产生的转矩直接驱动旋转运动，从而减少了冗余结构。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118927880A
公开(公告)日：2024-11-12
申请号：CN202411357758.0
申请日：2024-09-27
Applicant: 北京航空航天大学
Abstract: 本发明涉及两栖机器人技术领域，且更为具体地，涉及一种水陆两栖机器人，包括：机器人主体，其包括由柔性材料制成的头部和尾部，所述头部和所述尾部围成具有腔体的伸缩套筒结构；驱动结构，其能够加热所述伸缩套筒结构的腔体内的气体，经加热膨胀的气体驱动所述伸缩套筒结构伸长；弹性连接部，其将所述头部和所述尾部弹性连接，用于在所述头部和所述尾部之间提供拉力；脚蹼结构，其设置于所述机器人主体的头部和尾部，所述脚蹼结构包括支撑部和设置在该支撑部一侧的弹性变形部，弹性变形部能够在水流作用下沿前进的反向弯曲变形或贴附在支撑部上。本发明的水陆两栖机器人，旨在解决现有技术中水陆两栖机器人结构复杂、体积较大的问题。
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公开(公告)号：CN113928857A
公开(公告)日：2022-01-14
申请号：CN202111135729.6
申请日：2021-09-27
Applicant: 北京航空航天大学
IPC: B65G47/92
Abstract: 本发明提供了一种快速响应的静电吸附装置及静电吸附方法，包括静电吸附单元(30)，供电单元，所述供电单元包括供电电容(10)；解吸单元，所述解吸单元包括平行极板(20)和导电悬臂梁(24)结构，在吸附操作时，供电电容(10)快速的向静电吸附单元(30)供电，而解吸操作时，平行极板(20)和导电悬臂梁(24)结构能快速将静电吸附单元(30)的电荷消耗掉，从而实现快速解吸。
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公开(公告)号：CN118877095A
公开(公告)日：2024-11-01
申请号：CN202411357760.8
申请日：2024-09-27
Applicant: 北京航空航天大学
IPC: B62D57/02
Abstract: 本发明涉及变形机器人技术领域，且更为具体地，涉及一种可主动变形和自恢复的爬行机器人，包括：机器人主体，其包括由柔性材料制成的头部和尾部，头部和尾部围成具有腔体的伸缩套筒结构；驱动结构，其能够加热伸缩套筒结构的腔体内的气体，经加热膨胀的气体驱动伸缩套筒结构伸长；弹性连接部，其将头部和尾部弹性连接，用于在头部和尾部之间提供拉力；记忆变形件，其包括形状记忆合金材料，记忆变形件设置于机器人主体，当记忆变形件受热变形至预设形状时机器人主体被挤压变形，当记忆变形件冷却后，机器人主体被释放并恢复至原形状。本发明的可主动变形和自恢复的爬行机器人，旨在提供一种结构轻便、便于控制、移动速度快的机器人。
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公开(公告)号：CN118641497B
公开(公告)日：2024-10-11
申请号：CN202411123157.3
申请日：2024-08-15
Applicant: 北京航空航天大学
Abstract: 一种声光可调谐红外多光谱成像系统光谱参数智能选择方法，包含以下步骤：（1）用声光可调谐红外多光谱成像系统采集目标场景的红外多光谱图像数据；（2）对数据进行主成分分析，根据特征值得到光谱参数组合选择数量；（3）基于马尔科夫博弈过程构建多智能体强化学习光谱参数选择模型的环境模型，对多智能体系统的环境模型进行参数化；（4）设计多智能体的输入输出、网络结构与交互关系，构建多智能体强化学习光谱参数选择模型；（5）采用多智能体深度确定性策略梯度算法对模型进行训练；（6）对训练好的模型进行剪枝量化并部署到信息处理单元；（7）模型对声光可调谐红外多光谱成像系统新采集的数据进行选择，声光可调谐红外多光谱成像系统根据选择结果采集并合成优选后的多光谱图像数据。
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公开(公告)号：CN118641497A
公开(公告)日：2024-09-13
申请号：CN202411123157.3
申请日：2024-08-15
Applicant: 北京航空航天大学
Abstract: 一种声光可调谐红外多光谱成像系统光谱参数智能选择方法，包含以下步骤：（1）用声光可调谐红外多光谱成像系统采集目标场景的红外多光谱图像数据；（2）对数据进行主成分分析，根据特征值得到光谱参数组合选择数量；（3）基于马尔科夫博弈过程构建多智能体强化学习光谱参数选择模型的环境模型，对多智能体系统的环境模型进行参数化；（4）设计多智能体的输入输出、网络结构与交互关系，构建多智能体强化学习光谱参数选择模型；（5）采用多智能体深度确定性策略梯度算法对模型进行训练；（6）对训练好的模型进行剪枝量化并部署到信息处理单元；（7）模型对声光可调谐红外多光谱成像系统新采集的数据进行选择，声光可调谐红外多光谱成像系统根据选择结果采集并合成优选后的多光谱图像数据。
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