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公开(公告)号：CN116824080A
公开(公告)日：2023-09-29
申请号：CN202310817914.6
申请日：2023-07-05
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 该发明公开了一种基于多传感器融合实现输电走廊SLAM点云建图方法，属于计算机视觉技术领域。本发明是基于SLAM思想的算法，能够以低运算量实现实时稠密建图效果，极大降低了三维重建对算力的需求，且构建的点云地图能够较好地表征输电走廊场景信息，例如输电铁塔、输电线以及周围树障等；将视觉、固态激光雷达和IMU惯导单元三种传感器信息融合起来，使视觉图像包含了百米级的场景精确深度数据，并且通过IMU在图像信息不丰富，视觉里程计失效的情况下辅助完成定位。
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公开(公告)号：CN114845388A
公开(公告)日：2022-08-02
申请号：CN202210537871.1
申请日：2022-05-17
Applicant: 电子科技大学
IPC: H04W64/00 , H04W4/33 , H04W4/02 , H04B17/318 , G06F16/215 , G06F16/22
Abstract: 该发明公开了一种分方向熵加权WKNN的位置指纹室内定位方法，涉及位置指纹室内定位领域。本发明通过使用四叉树算法以及分方向熵加权WKNN算法来实现室内定位的。该方法是通过对位置指纹数据库进行划分，并在定位阶段快速确定待定位目标所属最小子定位区域后，依靠分方向熵加权WKNN算法实现对待定位目标的位置估计。由于将定位过程替换为索引过程，能够实现快速索引，因此定位效率高，同时在粗定位的基础上提出分方向熵加权WKNN算法进行进一步精准定位，故在满足高精度检测效果的同时检测速度快。
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公开(公告)号：CN118097452A
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202410389617.0
申请日：2024-04-02
Applicant: 电子科技大学长三角研究院(湖州)
IPC: G06V20/13 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/082
Abstract: 本发明属于森林火灾检测技术领域，公开了一种实时检测森林火灾的超轻量化模型、设计方法及系统，采集森林火灾图像样本；对样本进行预处理，并标注预处理后的图像样本；将标注后的图像样本划分为训练集和测试集；设计轻量化模型，并作为教师模型；使用训练集对教师模型进行训练，获取教师模型中间层的全局特征和局部特征；剔除教师模型中的冗余通道，并将剪枝后的模型作为学生模型；将教师模型的中间层特征传递给学生模型；使用训练集对学生模型进行训练；对蒸馏后的学生模型进行量化感知训练。本发明的模型不仅占用较少的计算资源，还具备高准确性和实时检测的特性，提供可在资源受限环境中有效运行的森林火灾检测解决方案。
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公开(公告)号：CN113534842B
公开(公告)日：2023-05-23
申请号：CN202110864018.6
申请日：2021-07-29
Applicant: 电子科技大学
IPC: G05D1/10
Abstract: 该发明公开了一种基于自抗扰的无人机控制方法，涉及无人机飞行控制领域。主要运用在风力较大或者其他外界干扰较强时的对无人机的控制，通过改进自抗扰控制算法，运用卡尔曼滤波估计系统的最优状态，同时改进自抗扰控制系统中的扩展状态观测器以消除系统震颤。相比较于ADRC而言，本发明所设计的ADRC_FI控制器不会因为非线性函数的不光滑性而导致系统收敛时产生颤振且控制效果并没有变差，这是以为，IT函数和fal函数在零点性质相近，IT函数在零点时线性部分占主导。且因为结合卡尔曼滤波器控制精度也有所提升。
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公开(公告)号：CN112683261B
公开(公告)日：2022-10-14
申请号：CN202011299669.7
申请日：2020-11-19
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于速度预测的无人机鲁棒性导航方法，涉及无人机导航领域，该方法根据速度来确定自身的位置，主要是根据回声神经网络来预测导航中所需要的速度，通过无人机的自身参数去预测速度。相比于惯性导航预测速度而言，本发明所设计的速度预测器不会因时间的累积而使速度误差增大并且精度也比较高。这是因为，无人机的速度是由最近的输入序列决定的，速度估计误差会被逐渐遗忘。回声状态网路的遗忘特性正适合于学习这种特性，这也是本发明速度估计器能有效工作的物理基础。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107087258A
公开(公告)日：2017-08-22
申请号：CN201710249327.6
申请日：2017-04-17
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明涉及一种用于无线传感器网络的定位方法。本发明的方法主要包括：移动节点发出只有一跳的定位请求帧到与其相邻的固定节点；固定节点接收定位请求帧并获取移动节点短地址作为目的地址，并向移动节点发送一跳的响应定位帧；移动节点接收到定位响应帧后，对移动节点进行定位，将定位坐标发送到汇聚节点，并由汇聚节点将结果发送到计算机设备。本发明的有益效果是：相对于传统方法，本发明的方法具有较低的算法复杂度和较高的定位精度。
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公开(公告)号：CN118154862A
公开(公告)日：2024-06-07
申请号：CN202410194238.6
申请日：2024-02-21
Applicant: 电子科技大学
IPC: G06V10/26 , G06V10/82 , G06V10/44 , G06V10/80 , G06V10/764 , G06N3/045 , G06N3/0464
Abstract: 该发明公开了一种基于混合注意力机制的飞机舱门分割方法，属于自动化领域，特别是图像识别目标检测定位领域。在自动对接登机桥对接过程中的飞机舱门分割环节，如何在确保检查精度的情况下，尽可能不漏检。为解决上述技术问题，本发明采用如下技术方案有效的提高模型对空间特征和通道特征的学习，通过检测头实现对不同大小的飞机舱门进行分割，提高了对于复杂花纹飞机舱门的分割效果，从而提高分割效率，解决了当前飞机舱门分割算法很难同时保证检测算法的准确率及实时性的问题。
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公开(公告)号：CN116776951A
公开(公告)日：2023-09-19
申请号：CN202310660179.2
申请日：2023-06-05
Applicant: 电子科技大学长三角研究院(湖州)
IPC: G06N3/082 , G06N3/0464 , G06V10/44 , G06V10/82 , G06V10/774 , G06N3/048
Abstract: 本发明属于轻量化网络设计技术领域，公开了一种先剪枝再蒸馏的轻量化网络构建方法、系统、介质及终端，根据归一化特征图与输出特征图确定批标准化层的通道缩放因子；对所述批标准化层的通道缩放因子进行稀疏化处理，基于稀疏化后的通道缩放因子与预设的全局阈值之间的关系进行CNN模型的通道剪枝处理；分别训练剪枝后的CNN模型与剪枝前的CNN模型进行知识蒸馏得到轻量化网络。本发明不仅能够快速实现CNN模型的轻量化设计，还进一步提高了轻量化网络的学习能力和泛化能力。因此，具有非常好的可扩展性和灵活的可移植性，能够满足资源受限的嵌入式设备的部署需要。
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公开(公告)号：CN114845388B
公开(公告)日：2023-02-28
申请号：CN202210537871.1
申请日：2022-05-17
Applicant: 电子科技大学
IPC: H04W64/00 , H04W4/33 , H04W4/02 , H04B17/318 , G06F16/215 , G06F16/22
Abstract: 该发明公开了一种分方向熵加权WKNN的位置指纹室内定位方法，涉及位置指纹室内定位领域。本发明通过使用四叉树算法以及分方向熵加权WKNN算法来实现室内定位的。该方法是通过对位置指纹数据库进行划分，并在定位阶段快速确定待定位目标所属最小子定位区域后，依靠分方向熵加权WKNN算法实现对待定位目标的位置估计。由于将定位过程替换为索引过程，能够实现快速索引，因此定位效率高，同时在粗定位的基础上提出分方向熵加权WKNN算法进行进一步精准定位，故在满足高精度检测效果的同时检测速度快。
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公开(公告)号：CN115187777A
公开(公告)日：2022-10-14
申请号：CN202210650449.7
申请日：2022-06-09
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 该发明公开了一种数据集制作困难下的图像语义分割方法，属于图像处理领域。本发明设计的ACGAN相比于现有的数据增广方法，比如翻转，旋转，平移，缩放等，不会破坏目标图像中的上下文信息，并且能够生成与真实场景极为相似的数据，用于语义分割网络训练时其他数据增广方法可能会使图像语义信息发生改变，但是本发明生成出来的样本由于与真实场景极其相似，不会丢失语义信息。本发明设计的AC‑Net相比于其他语义分割给方法，在卷积层设计了两路卷积，并且融合了多尺度特征信息，能够提取更丰富的特征信息，从而提升分割效果。
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