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公开(公告)号：CN117786539A
公开(公告)日：2024-03-29
申请号：CN202311780946.X
申请日：2023-12-22
Applicant: 国网江苏省电力有限公司经济技术研究院 , 东南大学
IPC: G06F18/243 , G06F18/213
Abstract: 本发明公开了一种基于环境参数的施工现场环境质量预警方法和系统，该方法通过对施工现场包括噪声数据和扬尘数据的环境参数进行特征提取、标准化以及升维处理，一方面该设计挖掘了环境参数的内在特征，提高了异常数据的检测精度，另一方面该设计对于噪声数据以及扬尘数据的数据量以及数据源要求不高，不需要在施工现场设置众多传感器，满足实际施工现场需求。该方法通过构建基于随机森林基本分类器的自适应算法模型作为预警模型，并利用预警模型输出当前环境参数对应的安全性标签，进行预警判断，该设计基于深度学习的方式根据数据类型自动调节决策树的权重，可以收敛于全局最优解，提高数据异常检测的精度与预警模型的泛化能力。
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公开(公告)号：CN116797907A
公开(公告)日：2023-09-22
申请号：CN202310662931.7
申请日：2023-06-06
Applicant: 国网江苏省电力有限公司经济技术研究院 , 东南大学
IPC: G06V10/82 , G06V10/764 , G06V10/766 , G06V10/80 , G06V10/52 , G06V10/75 , G06V20/64 , G06V20/70 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/048 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种基于注意力机制和多尺度检测的点云目标检测方法。本方法在点云目标检测任务中，将点云数据映射到二维网格中编码成体素柱体的形式，再通过基于点网的卷积网络和注意力机制聚合体素柱体的特征，接着将其编码成伪稀疏图的形式，而后基于特征金字塔网络和注意力机制获得不同尺度的伪稀疏图特征图，最后在不同尺度的特征图中定位目标和辨别目标的类别。本发明通过注意力机制方法增强了网络提取点云空间语义信息的能力，从而增强了网络的检测性能。本发明基于特征金字塔网络在不同尺度的特征图上进行检测，增强了网络识别不同尺度目标的能力。
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公开(公告)号：CN117742917A
公开(公告)日：2024-03-22
申请号：CN202311781015.1
申请日：2023-12-22
Applicant: 国网江苏省电力有限公司经济技术研究院 , 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种网络系统中的动态任务分配方法和系统，用于对网络系统接收到的任务进行动态分配，包括构建由至少1个云服务器和与云服务器连接的m‑1个边缘服务器组成的端边云系统环境，并构建以边缘服务器任务负载差异程度和任务平均服务延时的加权平均值最低为目标的神经网络模型；端边云系统环境的输入采用神经网络模型输出的任务调度策略和当前时刻的任务状态，端边云系统环境的输出为下一时刻的任务状态和任务服务延时并作为所述神经网络模型的输入；基于深度强化学习算法，以随机生成的任务在线训练所述神经网络模型；以训练完成的神经网络模型对网络系统接收到的任务进行在线动态调度分配。
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公开(公告)号：CN119514614A
公开(公告)日：2025-02-25
申请号：CN202411583205.7
申请日：2024-11-07
IPC: G06N3/0475 , G06N3/09 , G06N3/092 , G06F30/27
Abstract: 追逃场景下对抗生成模仿学习的无人机围捕资源分配方法，旨在确定多对多追逃场景下各个追捕者无人机的追击目标，从而解决围捕资源分配问题。该方法首先针对多对多追无人机逃场景建立系统模型并进行符号声明。随后引入阿波罗尼斯圆的概念，建立用于无人机围捕资源分配的势博弈模型。接着，提出了一种基于线性规划的最优围捕资源分配方案求解算法。最后，提出了一种基于对抗生成模仿学习的无人机围捕资源分配算法。本发明设计的算法，不受追逃双方无人机数量与初始状态的影响，可以采用线性规划算法寻找势博弈下的纳什均衡，并基于对抗生成模仿学习自适应学习最优围捕资源分配方案，最终实现多对多无人机追逃场景下围捕资源的实时动态分配调度。
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公开(公告)号：CN117434860A
公开(公告)日：2024-01-23
申请号：CN202311351210.0
申请日：2023-10-18
Applicant: 东南大学
IPC: G05B19/042
Abstract: 本发明涉及一种基于CAN总线的多步进电机矢量推进器系统及控制方法，属于矢量推进技术领域。该系统包括主控PCB系统和若干个由步进电机的驱动PCB与步进电机本身构成的闭环驱动系统，主控PCB系统与单个闭环驱动系统之间通过CAN总线连接；主控PCB系统负责每个闭环驱动系统的驱动、传感器对数据的读取以及CAN通信接收控制信息和传递角度信息；每个闭环驱动系统包含一块集成多个模块的驱动板和一台电机，驱动板包含电源模块、主控芯片模块、电机驱动模块、传感器模块、CAN通信模块、OLED显示模块以及电机扇叶模块。本发明实现了绝对角度、方向和复位控制，系统精确地执行角度控制指令，旋转指定的角度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117369505A
公开(公告)日：2024-01-09
申请号：CN202311441521.6
申请日：2023-11-01
Applicant: 东南大学
IPC: G05D1/46 , G05D109/20
Abstract: 本发明公开了一种基于规定时间纳什均衡(PTNE)寻找的无人机追逃博弈(PEG)方法，旨在解决追逐‑逃避游戏中的多个追逐者与逃避者之间的博弈问题。该方法首先建立追逐‑逃避游戏的无人机运动的二阶动力学方程，然后提出无人机的通信图，并设计追逐者的收益函数，再提出无人机追逃博弈的纳什均衡定义以及引理条件，设计在规定时间内实现达到追逃博弈纳什均衡的收敛算法并给出算法收敛的前提条件；最后证明收敛算法的收敛性。本发明设计的分布式算法，通过自适应调整控制方案参数，可以在PTNE下实现PEG。
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公开(公告)号：CN116834039A
公开(公告)日：2023-10-03
申请号：CN202310690029.6
申请日：2023-06-12
Applicant: 东南大学
IPC: B25J13/02
Abstract: 本发明公开了一种应用于水下机器人的六自由度摇杆输入设备，属于水下潜航器领域与机器人控制领域。本发明包括静平台、动平台、人体工程学手柄；所述动平台通过六自由度摇杆机构连接在所述静平台上方使得其相对于所述静平台能够实现X、Y、Z三轴平动与X、Y、Z三轴旋转共六个自由度的动作，所述人体工程学手柄通过手柄插座固定在所述动平台中心处。与常用的航模摇杆控制器相比，本发明可独立地控制六自由度水下机器人的X、Y、Z三轴平动与X、Y、Z三轴旋转共六个自由度，基于单片机、电磁编码器及相应的信号发射电路形成信号指令，具有优良的归中性，同时使用寿命长、稳定性好，可助力实现水下机器人便捷、直观的控制。
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公开(公告)号：CN115170177A
公开(公告)日：2022-10-11
申请号：CN202210716718.5
申请日：2022-06-23
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于SAS软件数据统计过程的电影票房预测方法。首先通过豆瓣、IMDB等电影评分网站收集电影的豆瓣评分、豆瓣评分人数、短评数量、影评数量、IMDB评分、IMDB评分人数和电影实际票房等数据，并基于此建立训练集和测试集。随后针对训练集数据基于SAS中的数据统计过程利用数据分析方法对数据进行分析，进一步，针对聚类分析且因子降维后的电影数据建立不同类别电影中票房与降维因子之间的回归方程模型。最后，对于不包含实际票房数据的测试集基于聚类分析结果进行Bayes判别，依据判别结果和所在类别的回归方程即可预测电影票房。本发明对于电影投资价值预估和电影院排片预测具有一定参考价值。
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公开(公告)号：CN111707270A
公开(公告)日：2020-09-25
申请号：CN202010581591.1
申请日：2020-06-23
Applicant: 东南大学
IPC: G01C21/20
Abstract: 本发明公开了一种基于分布估计和强化学习的无地图避障导航方法。首先，初始化分布估计强化学习算法参数。然后，采集得到当前环境下智能体与目标位置距离的位置信息，与障碍物之间的距离信息和速度信息，并对数据进行相应的预处理。其次，将处理好后的智能体的状态信息数据送入到学习网络中，利用强化学习和分布估计算法对学习网络进行更新。最后，判断是否到达最大训练次数，通过不断地试错学习得到良好的导航表现。本发明提出一种端到端的避障导航框架，提高了无地图环境中导航表现。
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公开(公告)号：CN110084221A
公开(公告)日：2019-08-02
申请号：CN201910379565.8
申请日：2019-05-08
Applicant: 南京云智控产业技术研究院有限公司 , 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的带中继监督的序列化人脸关键点检测方法，包括如下步骤：给定已检测出的人脸图像，设计出一种由多模块组成的级联网络结构，该结构通过对各模块的中继监督，实现了关键点的序列化预测；结合软极大值函数在输出的关键点热图上计算关键点坐标的期望，完成热图回归向基于关键点坐标的数值坐标回归的转化，充分发挥了两种回归方法各自的优势。本发明一方面克服了热图回归方法不能端到端进行训练的缺陷，另一方面省去了额外的数据处理过程，加快了模型训练过程，提升了算法效率；在进行数值坐标回归时采用一种新的分段损失函数，最终获得了较高的定位准确度。
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