公开(公告)号：CN120067991A

公开(公告)日：2025-05-30

申请号：CN202510225621.8

申请日：2025-02-27

Applicant: 电子科技大学

Inventor： 赵洋 ,  蔡柠泽 ,  欧波 ,  杜菁禹 ,  程洪

IPC: G06F18/25 ,  G06F18/24 ,  G06F17/11 ,  G06F17/18

Abstract: 本发明涉及传感器可信度估计领域，具体涉及一种燃油传感器可信度估计方法，该方法首先判断飞机燃油传感器的有效性，针对判定结果为有效的传感器通过设计传感器的时间维度信任度函数和空间维度信任度函数，计算传感器在时间维度上的可信度和空间维度上的可信度，然后使用改进的D‑S证据理论融合公式融合这两个维度的可信度，来完成对飞机燃油传感器可信度的评估。与现有技术相比，本发明解决了飞机燃油测量容易受飞行姿态、传感器失效等因素的影响而出现测量结果不准确、不稳定、不可靠的问题。

公开(公告)号：CN119007206A

公开(公告)日：2024-11-22

申请号：CN202411064776.X

申请日：2024-08-05

Applicant: 电子科技大学

Inventor： 赵洋 ,  陶玥明 ,  蔡柠泽 ,  汪强强 ,  曾宇杰 ,  彭知南 ,  詹惠琴 ,  程洪

IPC: G06V20/70 ,  G06V20/56 ,  G06V10/44 ,  G06V10/82 ,  G06V10/75 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/096 ,  G06N3/0985

Abstract: 本发明涉及自动驾驶领域，具体涉及一种基于神经网络架构搜索方法的驾驶场景图搭建方法。采用了基于TreeNAS神经网络架构搜索方法，获得针对驾驶场景图的特征提取网络的最佳网络架构，并将其作为骨干网络与增强特征提取网络和YoloHead模块一起形成目标检测算法TreeNAS‑YOLO模型，然后使用目标检测算法TreeNAS‑YOLO模型网获得检测结果即物体类别及其候选框位置和大小信息，配合设定的驾驶场景下物体的危险属性、方位属性和距离属性定义，来完成驾驶场景图搭建。本发明主要依赖于视觉数据，减少了语言描述带来的不确定性和复杂性，克服了跨模态映射难度大的问题。