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公开(公告)号：CN117010554A
公开(公告)日：2023-11-07
申请号：CN202310806814.3
申请日：2023-07-03
Applicant: 同济大学
IPC: G06Q10/04 , G06Q30/0601 , G06F30/27 , G06N3/084 , G06F111/06
Abstract: 本公开的实施例提供了一种应用于电商推荐系统的动态多目标优化方法以及装置。该方法包括：获取电商推荐系统的电商推荐约束条件、电商推荐目标函数；将电商推荐系统的电商推荐约束条件表征为电商推荐约束网络，并将电商推荐系统的电商推荐目标函数表征为电商推荐目标网络；将电商推荐约束网络与电商推荐目标网络并联，构成仿真器；基于仿真器进行电商推荐系统的动态多目标优化，从而可以利用有限的计算资源，提高电商推荐系统的动态多目标优化效率。
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公开(公告)号：CN116433925A
公开(公告)日：2023-07-14
申请号：CN202310417642.0
申请日：2023-04-18
Applicant: 同济大学
IPC: G06V10/44 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06V10/774
Abstract: 本发明提供一种基于深度学习的箱包鉴定方法、系统及存储介质，所述方法包括：采集箱包不同位置的多张图像，输入到多头卷积神经网络模型中；对所述多头卷积神经网络模型进行联合训练；根据多头卷积神经网络模型的输出结果，得到箱包各个部位和整体的预测为真的概率以及判断是否为新的箱包造假模式。本发明基于深度学习的箱包鉴定方法和系统可以显著提高箱包的鉴定精度，并且可对新的箱包造假方法进行甄别。
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公开(公告)号：CN114677270A
公开(公告)日：2022-06-28
申请号：CN202210121432.2
申请日：2022-02-09
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明公开了图像拼接技术领域的基于自定义描述子的救援任务人群地图拼接系统及方法，包括：获取待拼接地图数据；检测待拼接地图数据的行人位置；根据检测到的行人位置生成自定义描述子与待拼接图片生成描述子；对于所有待拼接图片两两匹配检测描述子数量；根据匹配对数降序对图像进行变换估计拼接及验证。本发明中自定义的描述子基于检测到的人群信息，能够充分利用人群信息，更加高效地对全局进行感知。
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公开(公告)号：CN120085979A
公开(公告)日：2025-06-03
申请号：CN202510027246.6
申请日：2025-01-08
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明实施例提供了一种动态车载云赋能的无向加权图任务混合调度方法。该方法包括：将计算密集型任务与车载云视为无向加权图，对计算密集型任务进行任务图模型建模得到任务图模型，并对车载云进行车载云图模型建模，得到车载云图模型；基于此进行任务完成时间建模、数据交互代价建模以及不确定性建模，得到任务完成时间、数据交互代价、不确定性；在此基础上，将计算密集型任务的调度问题转换为优化问题，其目标在于找到最优的任务映射模板，以最小化任务调度的目标函数；采用离线任务调度模式对优化问题进行求解，若求解结果不可用，则采用在线任务调度模式对优化问题进行求解。以此方式，可以高效可靠地调度计算密集型任务。
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公开(公告)号：CN117010554B
公开(公告)日：2024-06-25
申请号：CN202310806814.3
申请日：2023-07-03
Applicant: 同济大学
IPC: G06Q10/04 , G06Q30/0601 , G06F30/27 , G06N3/084 , G06F111/06
Abstract: 本公开的实施例提供了一种应用于电商推荐系统的动态多目标优化方法以及装置。该方法包括：获取电商推荐系统的电商推荐约束条件、电商推荐目标函数；将电商推荐系统的电商推荐约束条件表征为电商推荐约束网络，并将电商推荐系统的电商推荐目标函数表征为电商推荐目标网络；将电商推荐约束网络与电商推荐目标网络并联，构成仿真器；基于仿真器进行电商推荐系统的动态多目标优化，从而可以利用有限的计算资源，提高电商推荐系统的动态多目标优化效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117707198A
公开(公告)日：2024-03-15
申请号：CN202311697752.3
申请日：2023-12-11
Applicant: 同济大学
IPC: G05D1/46 , G05D109/20
Abstract: 本发明涉及一种基于边缘系统和强化学习的无人机任务分配方法，方法包括：S1、设置无人机数据采集任务分配环境模型，环境模型包括无人机、障碍物、待采集数据点和边缘节点，边缘节点组成边缘系统；S2、每个无人机上设有一个训练完成的智能体，无人机执行群智感知任务的每一个时槽内，训练完成的智能体首先获取当前的状态，输出最优动作，基于最优动作控制无人机移动，然后在每一个时槽内剩余的时间内获取待采集数据点的数据；S3、选择出处于任一边缘节点的通信半径内的无人机，选择出的无人机在一个时槽结束时将离线任务状态信息发给边缘系统，并从边缘系统下载在线任务状态信息。与现有技术相比，本发明具有迁移性与普适性好等优点。
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公开(公告)号：CN119183176A
公开(公告)日：2024-12-24
申请号：CN202411197800.7
申请日：2024-08-29
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明的实施例提供了一种面向协同感知定位的高速飞行器分簇方法以及装置。该方法包括：使用基于TOA的协同感知定位算法，以高速飞行器集群中的高速飞行器为锚节点对非合作目标进行协同感知定位；在协同感知定位时，引入两个定位误差项，分别为与高速飞行器锚节点到非合作目标的距离相关的距离测量误差，与高速飞行器锚节点的速度相关的速度误差，根据距离测量误差与速度误差计算欧式坐标系下的综合误差协方差矩阵，并基于综合误差协方差矩阵构建高速飞行器锚节点分簇模型；对高速飞行器锚节点分簇模型进行优化求解，得到最优的高速飞行器锚节点分簇结果。以此方式，可以实现实际对抗场景下的高速飞行器分簇，有效提高分簇效果。
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公开(公告)号：CN118982157A
公开(公告)日：2024-11-19
申请号：CN202410809273.4
申请日：2024-06-21
Applicant: 同济大学
IPC: G06Q10/0631 , G06Q40/04 , G06N3/006 , G06Q30/0208
Abstract: 本发明的实施例提供了一种移动群智感知任务匹配方法、装置、设备及存储介质。该方法包括：工人根据各个MCS任务的多维属性以及自身的个性化属性确定期望收益最大的MCS任务序列，并向其中的各个MCS任务发送请求；MCS任务根据向其发送请求的工人的能力、所需报酬以及带来的期望收益，将工人选择问题转换成背包问题，并选择带来最大期望收益的工人，以此向各个向其发送请求的工人发送对应的选择结果；工人面对MCS任务发送的选择结果，若选择结果为被MCS任务所接受，则所需报酬不变，否则降低自身所需报酬，重新确定MCS任务序列，并向其中的各个MCS任务发送请求；不断重复，直到各个工人所要求的报酬不再变化，此时各个MCS任务与其选择的工人签署远期合同。
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公开(公告)号：CN118378079A
公开(公告)日：2024-07-23
申请号：CN202410365597.3
申请日：2024-03-28
Applicant: 同济大学
IPC: G06F18/214 , G06F18/25 , G06F18/15 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/09 , G06T11/20 , G06T17/05
Abstract: 本发明的实施例提供了一种路径损耗地图构建方法、装置、设备以及存储介质，应用于电磁信号技术领域。该方法包括：获取目标区域中阻碍电磁信号传播的障碍物的分布数据，以及对目标区域各处进行实测得到的电磁信号数据；将障碍物分布数据和电磁信号数据输入预先训练的路径损耗地图构建模型，由路径损耗地图对障碍物分布数据和电磁信号数据进行处理，得到目标区域的路径损耗地图。以此方式，可以在目标区域内的电磁信号发射源的特性和位置未知时，基于路径损耗地图构建模型准确构建目标区域的路径损耗地图。
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公开(公告)号：CN120013136A
公开(公告)日：2025-05-16
申请号：CN202510040851.7
申请日：2025-01-10
Applicant: 同济大学
IPC: G06Q10/0631 , G06Q10/063 , G06F17/18 , G06N3/092 , G06N7/01 , G06N3/045 , G06N3/084 , H04W28/084 , H04W28/08 , H04W84/06
Abstract: 本发明实施例提供了一种基于边缘系统和数据流年龄的多无人机动态任务智能分配方法。该方法包括：设置工作场景，包括多个无人机、多个待采集数据点PoI和多个边缘节点，边缘节点组成边缘系统；在该工作场景下，将无人机前往待采集数据点执行任务，无人机前往边缘节点共享任务状态信息这两项宏观主动行为视为选项，将无人机在时槽内的微观行为视为动作，将无人机的移动群智感知任务的优化目标确定为在能量约束下最小化所有PoI在数据采集过程中的数据流年龄均值，将每个无人机看作智能体，建立多智能体基于选项的部分可观测马尔可夫决策过程模型，通过多智能体分层深度强化学习进行宏观选项决策与微观动作决策，提高动态任务智能分配效果。
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