基于位置感知循环卷积与级联融合的路面裂缝检测方法

    公开(公告)号:CN118762288B

    公开(公告)日:2024-11-15

    申请号:CN202411246315.4

    申请日:2024-09-06

    Abstract: 本发明公开了基于位置感知循环卷积与级联融合的路面裂缝检测方法,采用位置感知循环卷积提取完整路面裂缝特征信息,位置感知循环卷积具有全局感受野,同时能够产生局部位置敏感特征,能够更全面的获取裂缝信息;融合双分支反向残差模块与双重注意力模块以减少环境因素在识别时的负面影响,使PACNet更加关注裂缝区域;通过级联多个子主干网络得到编码器,使特征提取模块的参数能够共享给特征融合模块,实现在不增加模型总参数量的条件下提高模型多尺度特征融合能力。本发明专利不仅能准确预测裂缝的位置与形状,而且可以直接部署在低算力的边缘设备上,解决路面裂缝分割模型通常需要大量参数和内存资源的问题,节约了大量的时间和成本且识别结果精确。

    三维有向传感器网络覆盖控制方法

    公开(公告)号:CN118102325B

    公开(公告)日:2024-07-19

    申请号:CN202410472755.5

    申请日:2024-04-19

    Abstract: 本发明公开了三维有向传感器网络覆盖控制方法,随机初始化有向传感器网络节点的位置和感知方向,计算三维监测区域中有向传感器网络中各个节点所受虚拟力的合力;将每个节点的感知方向分为水平偏向角和垂直俯仰角,采用VPESOA算法获得节点感知方向的最优解;根据最优解来调整节点的感知方向,利用每个簇内簇头节点到其他节点的跳数和以及各个节点自身的感知贡献率来构建节点休眠集合,以此调度各个节点工作状态。本发明通过改进的白鹭群算法,综合考虑了节点间的虚拟力和冗余节点休眠,优化了节点的感知方向和节点休眠集合,能够有效地提高有向传感器网络的监测能力并延长网络的寿命。

    一种基于LDM-PNN和粒子群算法的超原子逆向设计方法

    公开(公告)号:CN116913436A

    公开(公告)日:2023-10-20

    申请号:CN202311002930.6

    申请日:2023-08-10

    Abstract: 本发明实施公开了一种基于LDM‑PNN和粒子群算法的超原子逆向设计方法,在PNN模型的基础上,将预训练LDM模型中的编解码器和粒子群算法相结合,根据给定目标光谱响应,通过粒子群算法在基于LDM模型编码的潜在空间中搜寻全局最优的超原子结构。本发明专利不仅能够预测超原子对应的光谱响应,而且能够实现超原子到光谱响应的逆向设计,解决逆向设计中的“一对多”问题。相比于传统的利用数值模拟进行逆向设计的方法,节约了大量的人力时间和成本且设计结果精确。

    基于NB-IoT山地果园的三维WSN节点部署方法

    公开(公告)号:CN111148179B

    公开(公告)日:2021-08-24

    申请号:CN201911300450.1

    申请日:2019-12-17

    Abstract: 本发明专利公开了一种基于NB‑IoT山地果园的三维WSN节点部署方法。根据山地果园的复杂环境及所需监测信息情况,提出了固定位置的基于NB‑IoT网关节点、位置优选算法的固定位置的经度簇头、基于改进型粒子群算法的非固定位置的纬度簇头及其多个传感器节点的三维WSN节点部署方法,即是将网络划分为网关节点和两类簇头,整个三维WSN网络主要由三个NB‑IoT网关节点、多个位置优选算法的经度簇头、多个基于改进型粒子群算法的纬度簇头及其多个传感器节点组成,其中纬度簇头节点依次排列最终与经度簇头节点相连,每一个经度簇头和多个纬度簇头互联,一个纬度簇头和多个传感器节点互联,经度簇头和网关节点都采用太阳能供电。

    异构网络中的网络选择方法

    公开(公告)号:CN108668338A

    公开(公告)日:2018-10-16

    申请号:CN201810266260.1

    申请日:2018-03-28

    Abstract: 本发明公开了一种异构网络中的网络选择方法,所述异构网络包括宏蜂窝网络和家庭蜂窝网络,该方法包括:S101,信道检测,用户向每个信道发送一个已知信号,接收端通过接收到的信号功率值分别计算出所述家庭窝网络的信道增益和所述宏蜂窝网络的信道增益;S102,控制发送功率小于干扰温度门限;S103,计算接入所述家庭蜂窝网络的概率和接入所述宏蜂窝网络的概率;S104,将网络选择问题转化为功率优化问题,通过功率优化函数计算出发射功率,实现网络选择。本发明将用户的网络选择问题通过接入概率来解决,通过控制用户的发送功率来控制网络接入概率,实现最优网络的选择,使用户能够优先接入信道状态良好的网络进行传输,让用户以更大的概率接入最优网络。

    一种勺型结构的低损耗微带滤波器

    公开(公告)号:CN101794925B

    公开(公告)日:2012-10-24

    申请号:CN201010133468.X

    申请日:2010-03-26

    Abstract: 一种勺型结构的低损耗微带滤波器,所述微带滤波器由一个带有勺形耦合微带线的输入端(1)、一个带有勺形耦合微带线的输出端(8)、两个勺形结构谐振器(4)、(6)耦合而成对称的勺型谐振器结构,勺形结构输入端(1)用于馈入电磁波信号,勺形结构输出端(8)用于馈出电磁波信号,两勺形结构谐振器通过缝隙分别与输入、输出端耦合,两勺形结构谐振器的自由末端通过缝隙相互耦合。采用该对称勺型结构带通滤波器,可以有效地抑制高次谐波,本发明不仅所占面积小,且在通带频段内具有低损耗,在衰减频段具有高损耗,在带通频率和截止频率范围间形成很陡的“过渡坡”,因而性能优良,易于集成,在密集的集成电路中使用方便。

    基于楔形SIR结构的微波三频带通滤波器

    公开(公告)号:CN101958442A

    公开(公告)日:2011-01-26

    申请号:CN201010247462.5

    申请日:2010-08-06

    Abstract: 一种基于楔形SIR结构的低损耗三通带微带滤波器,该三通带微带滤波器在50欧姆阻抗匹配的微带传输线上采用耦合式的馈电结构,并在其下方加入了矩形的缺陷地结构(DGS);谐振器采用的是交叉指型耦合的楔形SIR结构。所述楔形SIR结构采用了渐变线改善SIR的阻抗突变,达到平滑效果,同时又可以等效为多阶SIR的一个极限形式,耦合效果更强。在50欧姆的耦合馈线下方加入的矩形缺陷地结构(DGS),等效于在后级的带通滤波器的前端级联一个低通滤波器,这样在不增加滤波器体积的情况下进一步优化了滤波器的性能。本发明设计的一种基于新型楔形SIR结构的低损耗三通带滤波器相比单一的滤波器结构更小,更适合小型化三通带的现代通信的要求。

    基于缺陷地平面集成波导(DGW)结构的宽带滤波器

    公开(公告)号:CN101867074A

    公开(公告)日:2010-10-20

    申请号:CN201010161185.6

    申请日:2010-05-04

    Abstract: 一种基于缺陷地平面集成波导(DGW)结构的宽带滤波器,所述滤波器使用一对U型的微带馈线耦合臂间隙耦合,同时在地面上开了一个叉型的缺陷波导,输入输出馈线分布在同一水平线上,并耦合到地,在缺陷地平面波导中形成通带。本发明在不增加电路面积的前提下,采用缺陷地平面波导结构不仅能够产生2个传输极点和2个传输零点而且可以有效地展宽带宽。本发明设计紧凑,易于集成,在密集的集成电路中使用方便。

    一种勺型结构的低损耗微带滤波器

    公开(公告)号:CN101794925A

    公开(公告)日:2010-08-04

    申请号:CN201010133468.X

    申请日:2010-03-26

    Abstract: 一种勺型结构的低损耗微带滤波器,所述微带滤波器由一个带有勺形耦合微带线的输入端(1)、一个带有勺形耦合微带线的输出端(8)、两个勺形结构谐振器(4)、(6)耦合而成对称的勺型谐振器结构,勺形结构输入端(1)用于馈入电磁波信号,勺形结构输出端(8)用于馈出电磁波信号,两勺形结构谐振器通过缝隙分别与输入、输出端耦合,两勺形结构谐振器的自由末端通过缝隙相互耦合。采用该对称勺型结构带通滤波器,可以有效地抑制高次谐波,本发明不仅所占面积小,且在通带频段内具有低损耗,在衰减频段具有高损耗,在带通频率和截止频率范围间形成很陡的“过渡坡”,因而性能优良,易于集成,在密集的集成电路中使用方便。

    基于位置感知循环卷积与级联融合的路面裂缝检测方法

    公开(公告)号:CN118762288A

    公开(公告)日:2024-10-11

    申请号:CN202411246315.4

    申请日:2024-09-06

    Abstract: 本发明公开了基于位置感知循环卷积与级联融合的路面裂缝检测方法,采用位置感知循环卷积提取完整路面裂缝特征信息,位置感知循环卷积具有全局感受野,同时能够产生局部位置敏感特征,能够更全面的获取裂缝信息;融合双分支反向残差模块与双重注意力模块以减少环境因素在识别时的负面影响,使PACNet更加关注裂缝区域;通过级联多个子主干网络得到编码器,使特征提取模块的参数能够共享给特征融合模块,实现在不增加模型总参数量的条件下提高模型多尺度特征融合能力。本发明专利不仅能准确预测裂缝的位置与形状,而且可以直接部署在低算力的边缘设备上,解决路面裂缝分割模型通常需要大量参数和内存资源的问题,节约了大量的时间和成本且识别结果精确。

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