一种基于CycleGAN的无人艇域自适应目标检测方法

    公开(公告)号:CN116503647A

    公开(公告)日:2023-07-28

    申请号:CN202310398796.X

    申请日:2023-04-14

    Abstract: 本发明公开了一种基于CycleGAN的无人艇域自适应目标检测方法,通过使用CycleGAN生成对抗网络将源域图像转化为目标域风格,无需人工标注即可得到生成的目标域数据集,使用生成的数据集对原有的目标检测模型进行微调,即可得到适用于新的海面场景的目标检测模型,大幅减少了标注的时间和成本,使无人艇可以快速适应海面场景的动态变化,进而提高无人艇感知系统的可靠性。本发明在复杂海面场景下可以实现跨域自适应,适合部署在无人艇上完成海面目标检测任务。

    一种基于神经网络优化学习的水下航行器目标检测方法

    公开(公告)号:CN115331093A

    公开(公告)日:2022-11-11

    申请号:CN202210889545.7

    申请日:2022-07-27

    Abstract: 本发明涉及一种水下航行器目标检测的神经网络优化学习方法,尤其是涉及一种神经网络元学习训练方法。针对水下航行器目标检测网络在小规模样本集上训练无法达到较好泛化性能的问题,本发明实现了只使用相关小规模样本集训练,首先划分小规模样本集为训练集、测试集、元训练集和元测试集;然后使用元训练集和元测试集让水下航行器目标检测网络进行本发明提出的元学习,使其学习元知识;最后再使用训练集让水下航行器目标检测网络进行学习。本发明能够有效减少学习所需的时间和能耗,同时提高神经网络的泛化性能。本发明具有广泛的适用性,可以很容易地扩展到各种任务的小规模样本集神经网络训练中。

    一种针对无线Adhoc网络的AODV路由协议的改进方法

    公开(公告)号:CN102781064B

    公开(公告)日:2014-08-06

    申请号:CN201210160270.X

    申请日:2012-05-22

    Abstract: 本发明的目的在于提供一种针对无线Ad hoc网络的AODV路由协议的改进方法,包括以下步骤:选取跨层路由判据参数,网络节点最近的分组重传率RTRA和RREQ分组在传输过程中经过的节点的MAC层分组重传率的平均值,在网络层获得入口指针后,添加入口指针mymac来获得MAC层接口对象,并通过调用该对象的函数实现跨层参数RTRA的传递,声明一个指针指向节点自己的路由代理对象,然后将该节点的MAC层接口对象挂在路由指针上,参数RTRA跨接口队列和逻辑链路层两层,从MAC层传递到网络层。本发明降低了用户的平均端到端的时延和平均路由开销。

    一种半潜式AUV无人充电装置
    4.
    发明公开

    公开(公告)号:CN116118531A

    公开(公告)日:2023-05-16

    申请号:CN202211097527.1

    申请日:2022-09-08

    Abstract: 本发明公开一种半潜式AUV无人充电装置。本发明主要设计三部分:第一部分为海上波浪能转换装置,波浪能转换装置通过在海面上下浮动将波浪能转化为电能并进行收集;第二部分为半潜式电源,用于电能的储存和AUV电能供应,同时在半潜式电源舱内设置AUV充电仓,作为AUV充电场所;第三部分为连接波浪能转换装置和半潜式电源的缆绳,缆绳内同时携带电缆,用于电能的传输;同时另一段缆绳一端固定于海底,一端与半潜式电源相连接,对半潜式电源起到固定作用。本发明为水下AUV提供及时充电场所,延长了水下AUV工作时长,解决了水下AUV作业时间短,作业面积范围小等问题,提高了水下AUV的续航能力,可以大大减小AUV水下作业时的人工充电成本,提高AUV的连续作业能力。

    一种针对无线Adhoc网络的AODV路由协议的改进方法

    公开(公告)号:CN102781064A

    公开(公告)日:2012-11-14

    申请号:CN201210160270.X

    申请日:2012-05-22

    Abstract: 本发明的目的在于提供一种针对无线Ad hoc网络的AODV路由协议的改进方法,包括以下步骤:选取跨层路由判据参数,网络节点最近的分组重传率RTRA和RREQ分组在传输过程中经过的节点的MAC层分组重传率的平均值,在网络层获得入口指针后,添加入口指针mymac来获得MAC层接口对象,并通过调用该对象的函数实现跨层参数RTRA的传递,声明一个指针指向节点自己的路由代理对象,然后将该节点的MAC层接口对象挂在路由指针上,参数RTRA跨接口队列和逻辑链路层两层,从MAC层传递到网络层。本发明降低了用户的平均端到端的时延和平均路由开销。

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