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公开(公告)号：CN106919181A
公开(公告)日：2017-07-04
申请号：CN201610914646.X
申请日：2016-10-20
Applicant: 湖南大学
IPC: G05D1/10
CPC classification number: G05D1/101
Abstract: 本发明公开了一种无人机避障方法，主要包括以下步骤：为无人机规划初始飞行路径；利用传感器检测无人机飞行过程中，无人机一定距离内障碍物的位置、速度信息；采用碰撞检测算法计算按照初始路径飞行是否会发生碰撞；根据碰撞检测算法预测的碰撞区域信息以及无人机的目的地，利用策略迭代算法计算出规避碰撞路径；利用回溯法修正规避碰撞路径，避免无人机陷入局部障碍物陷阱；根据无人机动力学性能特性，对修正后的规避碰撞路径进行微分平坦处理。本发明提出的方法满足实际中无人机的飞行包线限制要求，有效避免路径规划算法中常见的局部障碍物陷阱问题，在满足动力学性能的前提下，可实时规避多个障碍。
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公开(公告)号：CN116720296A
公开(公告)日：2023-09-08
申请号：CN202310726170.7
申请日：2023-06-19
Applicant: 湖南大学
IPC: G06F30/18 , G06F30/27 , G06F111/04 , G06F111/06
Abstract: 本发明提供一种边缘作战体系网络结构优化方法、装置及设备，该方法包括：确定能够应用于边缘作战体系网络结构的所有关系矩阵；基于非支配排序遗传算法及修复算法处理由所有关系矩阵形成的种群，以不断迭代生成子代种群及基于子代种群形成的父代种群，子代种群与父代种群中的关系矩阵均满足节点的饱和度约束条件及网络结构整体的饱和度约束条件；当算法满足终止条件时，停止迭代，并输出最后一代种群作为边缘作战体系网络结构的关系矩阵集合，基于关系矩阵集合中的关系矩阵对网络结构中的节点设置连边能够优化边缘作战体系网络结构。本发明的方法能够对边缘作战体系网络结构进行优化，以提高该作战网络的鲁棒性、协同性，以及网络信息流传时效性。
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公开(公告)号：CN113989669B
公开(公告)日：2024-07-19
申请号：CN202111253093.5
申请日：2021-10-27
Applicant: 湖南大学 , 湖南国科轩宇信息科技有限公司
IPC: G06V20/13
Abstract: 本发明提供了一种基于主动成像卫星的变成像时长规划方法及系统，方法包括以下步骤：步骤1：获取目标任务；步骤2：构建主动成像卫星的变成像时长规划模型；步骤3：对变成像时长规划模型进行求解；步骤4：得到规划方案并输出。本发明实现了卫星对差异性地面目标的动态、可变成像时长的观测，能够获取高优先级地面目标的连续一段时间内的遥感信息，同时保证其他低优先级地面目标的观测，最大化挖掘了敏捷卫星的强大遥感信息获取能力。而且保证了成像方案的能源消耗始终处于最小化。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114359720B
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202111590843.8
申请日：2021-12-23
Applicant: 湖南国科轩宇信息科技有限公司 , 湖南大学
IPC: G06V20/10 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06V10/25 , G06V10/774 , G06V10/82
Abstract: 本发明提供的一种基于卫星光学图像的海上目标检测方法、系统及装置，根据卫星采集的影像，通过影像预处理、海域提取、基于局部对比度的阈值分割、运动方向一致性过滤及人工智能深度学习的先进神经网络模型筛选，有效去除陆地、云层、礁石等虚警干扰信息，可快速准确地得到海上船舶检测目标。
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公开(公告)号：CN113989669A
公开(公告)日：2022-01-28
申请号：CN202111253093.5
申请日：2021-10-27
Applicant: 湖南大学 , 湖南国科轩宇信息科技有限公司
IPC: G06V20/13
Abstract: 本发明提供了一种基于主动成像卫星的变成像时长规划方法及系统，方法包括以下步骤：步骤1：获取目标任务；步骤2：构建主动成像卫星的变成像时长规划模型；步骤3：对变成像时长规划模型进行求解；步骤4：得到规划方案并输出。本发明实现了卫星对差异性地面目标的动态、可变成像时长的观测，能够获取高优先级地面目标的连续一段时间内的遥感信息，同时保证其他低优先级地面目标的观测，最大化挖掘了敏捷卫星的强大遥感信息获取能力。而且保证了成像方案的能源消耗始终处于最小化。
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公开(公告)号：CN116720296B
公开(公告)日：2024-07-30
申请号：CN202310726170.7
申请日：2023-06-19
Applicant: 湖南大学
IPC: G06F30/18 , G06F30/27 , G06F111/04 , G06F111/06
Abstract: 本发明提供一种边缘作战体系网络结构优化方法、装置及设备，该方法包括：确定能够应用于边缘作战体系网络结构的所有关系矩阵；基于非支配排序遗传算法及修复算法处理由所有关系矩阵形成的种群，以不断迭代生成子代种群及基于子代种群形成的父代种群，子代种群与父代种群中的关系矩阵均满足节点的饱和度约束条件及网络结构整体的饱和度约束条件；当算法满足终止条件时，停止迭代，并输出最后一代种群作为边缘作战体系网络结构的关系矩阵集合，基于关系矩阵集合中的关系矩阵对网络结构中的节点设置连边能够优化边缘作战体系网络结构。本发明的方法能够对边缘作战体系网络结构进行优化，以提高该作战网络的鲁棒性、协同性，以及网络信息流传时效性。
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公开(公告)号：CN114359720A
公开(公告)日：2022-04-15
申请号：CN202111590843.8
申请日：2021-12-23
Applicant: 湖南国科轩宇信息科技有限公司 , 湖南大学
Abstract: 本发明提供的一种基于卫星光学图像的海上目标检测方法、系统及装置，根据卫星采集的影像，通过影像预处理、海域提取、基于局部对比度的阈值分割、运动方向一致性过滤及人工智能深度学习的先进神经网络模型筛选，有效去除陆地、云层、礁石等虚警干扰信息，可快速准确地得到海上船舶检测目标。
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公开(公告)号：CN119341914A
公开(公告)日：2025-01-21
申请号：CN202411444761.6
申请日：2024-10-16
Applicant: 湖南大学
IPC: H04L41/0894
Abstract: 本发明公开了一种网络分析方法，具体涉及到一种网络关键脆弱点的确定方法、装置、电子设备及存储介质，所述方法包括：计算目标网络的结构指标和功能指标；基于所述结构指标和所述功能指标构建脆弱性函数；以最大化所述脆弱性函数为目标函数，在预设约束条件下基于遗传算法对所述目标函数进行求解，得到所述目标网络的关键脆弱点集合，该步骤包括：确定初始种群；基于所述脆弱性函数计算所述初始染色体的适应度值；基于所述初始染色体的适应度值对所述初始种群执行遗传操作；在满足终止条件的情况下，将遗传操作得到的最终种群中适应度值最高的染色体转换为所述目标网络的关键脆弱点集合输出。本方法可以提高确定网络关键脆弱点的效率和准确度。
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