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公开(公告)号：CN118411562A
公开(公告)日：2024-07-30
申请号：CN202410541078.8
申请日：2024-04-30
Applicant: 南京理工大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/44 , G06V10/82 , G06V10/80 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种基于双流注意力卷积的红外图像故障诊断方法，首先对数据集进行裁剪，翻转以扩充数据集的规模。接着将红外图像数据集输入到双流注意力卷积神经网络中进行X和Y方向的双向空间特征的提取与融合，很好地解决了小样本不均衡的问题，同时能够更全面地捕捉到红外图像中的重要的温度分布和变化趋势。最后，将待诊断的故障图像输入到训练好的故障诊断模型，进行感应电机红外图像的故障诊断。该方法的独特之处在于它的双流卷积神经网络结构，可以综合不同尺度的信息，提高故障诊断的准确性和适应性。此方法为感应电机红外图像的故障诊断提供了一种强大的工具，可用于小样本的红外图像故障诊断任务。
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公开(公告)号：CN117745094A
公开(公告)日：2024-03-22
申请号：CN202311758697.4
申请日：2023-12-20
Applicant: 南京理工大学
IPC: G06Q10/0637 , G06Q50/26 , G06F16/2458
Abstract: 本发明公开了一种基于FEDAF模型的战场关键资源状态预测方法。该方法的关键包括FEAFM计算机制下的FEAFM‑s和FEAFM‑c计算方法，以及FDDecomp时间序列分解法。该方法包括步骤：数据采集以及预处理；预处理后的资源关键性能指标时间序列数据输入进编码器；在编码器中经过FEAFM‑s，将序列从时域通过FFT变换到频域并进行注意力计算；将结果进一步输入至FDDecomp，进行时间序列分解以及降噪；而后输入进解码器；再分别经过FEAFM‑c和FDDecomp；最终对分解完成的趋势项和季节项进行加权求和得到输出。本发明降低了指挥信息系统在对作战资源进行状态预测时所耗费的计算开销，并缓解了数据漂移带来的不利影响，提升了对战场关键资源状态预测的效果。
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公开(公告)号：CN110365311B
公开(公告)日：2023-01-13
申请号：CN201910504627.3
申请日：2019-06-12
Applicant: 南京理工大学(CN)
Abstract: 本发明提出了一种随机传感器饱和下多率时变网络系统滤波器的设计方法，包括以下步骤：1)建立存在随机传感器饱和的时变多率网络系统模型；2)建立多传感器饱和下时变多率网络系统输出模型；3)建立基于事件触发机制的触发器模型；4)根据以上3种模型，建立时变多率网络系统的滤波器模型；5)基于滤波器模型，建立系统的误差模型；6)对误差模型分别分析其H∞性能及方差约束性能；7)综合考虑6)中的性能指标后，利用舒尔补引理，求出满足预期指标的有限时域H∞滤波器的解，最终完成滤波器的设计。本发明综合分析了多速率网络系统的H∞和方差约束两个性能指标，使设计的滤波器具有更好的稳定性与鲁棒性。
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公开(公告)号：CN110365311A
公开(公告)日：2019-10-22
申请号：CN201910504627.3
申请日：2019-06-12
Applicant: 南京理工大学
Abstract: 本发明提出了一种随机传感器饱和下多率时变网络系统滤波器的设计方法，包括以下步骤：1)建立存在随机传感器饱和的时变多率网络系统模型；2)建立多传感器饱和下时变多率网络系统输出模型；3)建立基于事件触发机制的触发器模型；4)根据以上3种模型，建立时变多率网络系统的滤波器模型；5)基于滤波器模型，建立系统的误差模型；6)对误差模型分别分析其H∞性能及方差约束性能；7)综合考虑6)中的性能指标后，利用舒尔补引理，求出满足预期指标的有限时域H∞滤波器的解，最终完成滤波器的设计。本发明综合分析了多速率网络系统的H∞和方差约束两个性能指标，使设计的滤波器具有更好的稳定性与鲁棒性。
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公开(公告)号：CN110288201A
公开(公告)日：2019-09-27
申请号：CN201910465567.9
申请日：2019-05-30
Applicant: 南京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种城市治理标准化工作平台，包括：信息填报模块、单元验收模块、案件处置模块、统计查询模块、知识库模块、系统管理模块以及四级用户单元，所述四级用户单元包括一级用户：市城治办；二级用户：区城治办；三级用户：街道；四级用户：单元用户。本发明通过统计查询完成数据的汇总与排名，对各级单位实现有效监督，加快城市治理标准化建设工作。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN103200394B
公开(公告)日：2016-04-20
申请号：CN201310117419.0
申请日：2013-04-07
Applicant: 南京理工大学
IPC: H04N7/18 , H04N21/6437 , G06T7/20
Abstract: 本发明公开了一种基于DSP的目标图像实时传输与跟踪方法及其装置。本发明图像跟踪部分的方法采用连通域算法和模板匹配算法结合的方式，用连通域算法获得要跟踪的目标，建立目标对象的图像模板，用模板匹配法对目标进行跟踪；结合用最小二乘法预测的目标运动轨迹，在波门内搜索目标；如果模板匹配法跟踪失败，则用连通域算法重新捕获目标，重新建立图像模板，继续跟踪，直到跟踪结束。本发明的装置包括图像处理单元、瞄具、随动系统、交换机、远程终端和综合管理PC。本发明能够实现对运动目标的跟踪，并将跟踪过程传输到以太网，网络上的可以远程监控目标跟踪过程，综合管理计算机还可以改变要跟踪的目标以及切换跟踪方式。
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公开(公告)号：CN103200519B
公开(公告)日：2015-07-01
申请号：CN201310059038.1
申请日：2013-02-26
Applicant: 南京理工大学
Inventor： 张捷 , 吕明 , 薄煜明 , 赵高鹏 , 孙梦玫 , 王熙康 , 倪渊之 , 郭鹏飞 , 缪小龙 , 王进成 , 顾俊凯 , 刘美成 , 左建 , 余丽明 , 王志彬 , 许晋河
Abstract: 本发明公开一种油罐区火源定位系统以及油罐区火源定位方法，油罐区火源定位系统，包括无线传感器网络、计算单元和显示器，无线传感器网络与计算单元通过无线信号连接，计算单元与显示器信号连接；油罐区火源定位方法包括如下步骤：建立油罐区网络模型、建立火蔓延过程模型、获取油罐区火源定位信息、反演定位火源位置及输出火源位置。采用本发明的系统及方法，能够快速、准确地定位油罐区火源。
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公开(公告)号：CN103200394A
公开(公告)日：2013-07-10
申请号：CN201310117419.0
申请日：2013-04-07
Applicant: 南京理工大学
IPC: H04N7/18 , H04N21/6437 , G06T7/20
Abstract: 本发明公开了一种基于DSP的目标图像实时传输与跟踪方法及其装置。本发明图像跟踪部分的方法采用连通域算法和模板匹配算法结合的方式，用连通域算法获得要跟踪的目标，建立目标对象的图像模板，用模板匹配法对目标进行跟踪；结合用最小二乘法预测的目标运动轨迹，在波门内搜索目标；如果模板匹配法跟踪失败，则用连通域算法重新捕获目标，重新建立图像模板，继续跟踪，直到跟踪结束。本发明的装置包括图像处理单元、瞄具、随动系统、交换机、远程终端和综合管理PC。本发明能够实现对运动目标的跟踪，并将跟踪过程传输到以太网，网络上的可以远程监控目标跟踪过程，综合管理计算机还可以改变要跟踪的目标以及切换跟踪方式。
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公开(公告)号：CN101848173A
公开(公告)日：2010-09-29
申请号：CN201010125830.9
申请日：2010-03-17
Applicant: 南京理工大学
IPC: H04L12/66
Abstract: 本发明公开了一种能实现对家庭常用各种设备的远程控制和管理的家庭网关。它主要由微控制器核心单元和分别与之相连接的内部网络接口和外部网络接口组成。内部网络接口包括RS-232串行接口、RS-485串行接口、USB串行接口、PS/2接口、以太网接口、红外接口和普通I/O口。外部网络接口包括可以连接到互联网的以太网接口和连接到GPRS网络的无线接口。内部网络的不同接口可以用于连接家庭内部的常用各种设备，外部网络接口用于连接远程控制设备，并可以根据需要选择不同的远程控制设备即计算机或者手机，实时、方便、快捷的实现对家庭中任何设备的远程控制。本发明结构简单，使用方便、快捷，可广泛用于家庭设备的远程控制和管理。
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公开(公告)号：CN118605267A
公开(公告)日：2024-09-06
申请号：CN202410689853.4
申请日：2024-05-30
Applicant: 南京理工大学
IPC: G05B19/042
Abstract: 本发明公开了一种基于深度强化学习的无人车竞速控制器的设计方法。该方法包括：通过预训练的离散变分自编码器对环境的状态信息进行特征提取，降低原始RGB相机图像数据的维度；将GRU融入TQC算法策略网络与价值网络的特征层，提取环境状态信息的时域特征，使算法可以处理因系统延迟导致的部分可观测马尔可夫决策问题；使用循环经验回放为经验序列增加额外的烧录过程，解决不良GRU初始隐藏状态对算法收敛稳定性的影响；使用概率组合优先经验回放为新经验提供额外的回放机制，提升新经验的采样概率，加速无人车竞速算法的收敛。将收敛后算法的策略网络做为无人车竞速控制器，实验结果表明，该控制器可以高效控制无人车进行绕圈竞速。
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