一种用于火星崎岖地形的轻量级分类检测方法及系统

    公开(公告)号:CN117315324B

    公开(公告)日:2024-03-22

    申请号:CN202311100838.3

    申请日:2023-08-30

    Abstract: 本发明公开了一种用于火星崎岖地形的轻量级分类检测方法及系统包括:获取火星近景图像并构建火星地形分割图像数据集,将数据集划分为训练数据集和测试数据集;根据火星地形分割图像数据集建立火星地形分割框架;将训练数据集输入到火星地形分割框架进行训练,待收敛后得到训练好的轻量级地形分割框架;利用测试数据集对训练好的轻量级地形分割框架进行评估,并获取不同地形的分类检测结果;本发明提供方法通过深度可分离卷积降低参数量,利用包含多尺度空洞卷积的增强感受野模块提高特征提取能力,保证了轻量级下的框架性能,使得构建的地形分割框架能够容易地部署到火星车上,为火星车的自主导航提供更高精度、更高效的方法。

    具备土壤参数在线辨识功能的移动探测装置及方法

    公开(公告)号:CN116558958A

    公开(公告)日:2023-08-08

    申请号:CN202310472571.4

    申请日:2023-04-27

    Abstract: 本发明公开了具备土壤参数在线辨识功能的移动探测装置及方法,涉及土壤力学参数技术领域,包括:包括测试系统、控制及数据采集系统、机架,测试系统包括伺服电机、减速器、多维力传感器弹性体、轮轴,滑环,测量土壤的承压特性与剪切特性;控制系统与数据采集系统包括机械臂及上位机,用于控制测试系统以一定的姿态进行测试,上位机负责对机械臂进行控制并收集处理测试过程中采集到的数据。本发明提供的具备土壤参数在线辨识功能的移动探测装置机架包括两侧支架、角件、顶盖、机械臂末端法兰,机架负责将轮力采集系统主体布置到机械臂上,轮力采集系统体积小,重量轻,操作简单,结构紧凑,具有在大多数野外环境下测量土壤力学特性参数的能力。

    一种用于密闭空间异味识别的电子鼻系统及异味检测方法

    公开(公告)号:CN118641699A

    公开(公告)日:2024-09-13

    申请号:CN202410716453.8

    申请日:2024-06-04

    Abstract: 本发明公开了一种用于密闭空间异味识别的电子鼻系统及异味检测方法,其技术方案要点是:步骤一:异味数据收集与预处理,通过TGS气敏传感器收集异味数据;对异味数据进行归一化处理,得到时间序列数据,步骤二:异味数据特征提取与模型输入,使用TrellisNet模型处理时间序列数据;步骤三:全局依赖关系建模,引入自注意力机制构建传感器所采集的异味数据的依赖关系;该系统包括异味数据采集单元、异味数据处理与分析单元和异味监测上位机单元;具有的技术效果是:广泛适用于舰船、潜艇、空间站、建筑室内、地下人防工程及其他封闭环境的异味气体识别与管理。

    一种用于火星崎岖地形的轻量级分类检测方法及系统

    公开(公告)号:CN117315324A

    公开(公告)日:2023-12-29

    申请号:CN202311100838.3

    申请日:2023-08-30

    Abstract: 本发明公开了一种用于火星崎岖地形的轻量级分类检测方法及系统包括:获取火星近景图像并构建火星地形分割图像数据集,将数据集划分为训练数据集和测试数据集;根据火星地形分割图像数据集建立火星地形分割框架;将训练数据集输入到火星地形分割框架进行训练,待收敛后得到训练好的轻量级地形分割框架;利用测试数据集对训练好的轻量级地形分割框架进行评估,并获取不同地形的分类检测结果;本发明提供方法通过深度可分离卷积降低参数量,利用包含多尺度空洞卷积的增强感受野模块提高特征提取能力,保证了轻量级下的框架性能,使得构建的地形分割框架能够容易地部署到火星车上,为火星车的自主导航提供更高精度、更高效的方法。

    一种基于呼气VOCs的人员心理压力分级评价方法

    公开(公告)号:CN119073988A

    公开(公告)日:2024-12-06

    申请号:CN202411030529.8

    申请日:2024-07-30

    Abstract: 本发明提供了一种基于呼气VOCs的人员心理压力分级评价方法,包括以下步骤:步骤一:构建呼出气VOCs原始样本数据集。步骤二:基于格拉姆角场对原始样本数据集中的呼气VOCs样本数据进行图像化处理。步骤三:建立心理压力评价算法模型框架。步骤四。训练心理压力评价算法模型,得到训练好的模型框架。步骤五:读取测试数据集,输入到步骤四中训练好的模型框架进行分类,计算得到输出类别,并计算心理压力评估指标。本发明利用了呼出气VOCs信息,将呼出气VOCs样本时序数据转化为二维图像化数据,提高特征提取能力,充分将深度学习和计算机视觉的优势利用在心理压力分级评价上,从而实现高精度、高效的心理压力分级评价。

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