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公开(公告)号：CN116643499A
公开(公告)日：2023-08-25
申请号：CN202310637164.4
申请日：2023-05-31
Applicant: 西安交通大学 , 灵动科技(北京)有限公司
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开一种基于模型强化学习的智能体路径规划方法及系统，属于机器控制技术领域，包括：获取智能体与环境交互的轨迹图像；将轨迹图像中隐状态作为抽象状态，依照样本的回报大小划分正负样本，正负样本之间通过对比学习，使得正样本投影到同一隐状态，负样本投影到不同隐状态，得到投影后的样本；将抽象学习和模型学习相结合构建带约束的智能体路径规划优化目标模型；再基于KKT条件通过引入超参数构建联合损失函数；将投影后的样本输入联合损失函数中进行求解得到智能体路径规划；输出所述智能体路径规划用于智能体根据作出控制决策。该方法在机器人操作任务和自动驾驶任务等复杂任务表明，本发明在收敛后的性能上有着优异的性能。
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公开(公告)号：CN114519853A
公开(公告)日：2022-05-20
申请号：CN202111648759.7
申请日：2021-12-29
Applicant: 西安交通大学
IPC: G06V20/64 , G06V10/82 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种基于多模态融合的三维目标检测方法及系统，方法包括获取当前场景下的观测点云和当前场景下的图片；通过多分支特征提取网络，提取观测点云和图片的高维语义特征，进行特征提取；通过自适应融合模块将提取出来的点云特征与图片特征融合，得到跨模态融合特征，将跨模态融合特征送入候选框生成网络中得到初始检测结果；通过多模态池化聚合模块，为候选框构造出增强的局部特征；通过优化网络，将产生的局部增强特征送入优化网络之中，优化得到三维目标检测结果。本发明基于深度学习算法，利用并行多分支处理的方式，在执行时间上接近单模态算法的执行时间，保证了算法的实时性。
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公开(公告)号：CN111880051B
公开(公告)日：2021-11-09
申请号：CN202010476859.5
申请日：2020-05-29
Applicant: 西安交通大学
IPC: G01R31/12
Abstract: 本申请公开了一种气体脉冲放电参数测量方法及装置，用以实现大气压条件下对气体放电参数的精准测量。该方法采用气体脉冲放电参数测量装置，分别获取待测气体在未击穿状态下与击穿状态下的脉冲电压与回路电流；根据粒子控制方程和电场控制方程，建立数值仿真模型；根据数值仿真模型与预设的方程组，通过未击穿实验数据，对数值仿真模型的杂散电容参数值进行调整优化；根据优化后的数值仿真模型，获得仿真的回路电流，之后，采用方向加速优化方法，通过计算击穿实验数据与击穿仿真数据之间的标准差，确定使其取极小值的汤生电离系数、电子附着系数、二次电子发射系数和光电离系数等气体放电参数。
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公开(公告)号：CN112183471A
公开(公告)日：2021-01-05
申请号：CN202011168773.2
申请日：2020-10-28
Applicant: 西安交通大学
Abstract: 一种现场人员防疫口罩规范佩戴的自动检测方法，包括：1)采集规范佩戴口罩的人脸口罩数据集，并且对数据集进行标注及预处理；2)构建人脸口罩目标检测模型，并且采用已经标注的人脸口罩数据集对该模型进行训练，获取模型参数；3)将待检测视频输入训练后的目标检测模型中进行定位与分类，判断是否佩戴口罩；4)对于判定佩戴口罩的情形，基于YCrCb椭圆肤色模型判断是否规范佩戴口罩。本发明还提供了相应的检测装置和GPU云平台系统，采用本发明，在目标遮挡、密集人群以及小尺度检测等复杂场景下能够有效提升人脸规范佩戴口罩的检测精度和检测速度，检测方法简单，易于工程应用落地转化。
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公开(公告)号：CN111914903A
公开(公告)日：2020-11-10
申请号：CN202010652682.X
申请日：2020-07-08
Applicant: 西安交通大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种基于外分布样本检测的广义零样本目标分类方法、装置及相关设备。本发明利用已知类的数据和对应的类别语义属性训练一个外分布样本检测器，将每个类别在隐空间中表示为一个von Mises-Fisher(vMF)分布，从而得到每个类的流型边界。根据已知类的流型边界，提出的外分布样本检测器可以将未知类的特征和已知类特征区分开。因此，本发明可以将广义的零样本分类问题简化成一个有监督分类问题和一个传统的零样本目标分类问题，避免了广义零样本分类问题中的特征混淆问题和偏差问题，从而大幅提高广义零样本分类的性能。本发明可以应用于缺乏训练数据并需要识别未知类样本的应用环境中，如智能机器人系统，智能推荐系统，社交媒体信息过滤系统等。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111880051A
公开(公告)日：2020-11-03
申请号：CN202010476859.5
申请日：2020-05-29
Applicant: 西安交通大学
IPC: G01R31/12
Abstract: 本申请公开了一种气体脉冲放电参数测量方法及装置，用以实现大气压条件下对气体放电参数的精准测量。该方法采用气体脉冲放电参数测量装置，分别获取待测气体在未击穿状态下与击穿状态下的脉冲电压与回路电流；根据粒子控制方程和电场控制方程，建立数值仿真模型；根据数值仿真模型与预设的方程组，通过未击穿实验数据，对数值仿真模型的杂散电容参数值进行调整优化；根据优化后的数值仿真模型，获得仿真的回路电流，之后，采用方向加速优化方法，通过计算击穿实验数据与击穿仿真数据之间的标准差，确定使其取极小值的汤生电离系数、电子附着系数、二次电子发射系数和光电离系数等气体放电参数。
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公开(公告)号：CN118313300A
公开(公告)日：2024-07-09
申请号：CN202410429269.5
申请日：2024-04-10
Applicant: 西安交通大学
IPC: G06F30/28 , G06F30/17 , F16L55/02 , F16L55/045 , G06F113/08 , G06F113/14 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开了一种压缩机管道气流脉动计算方法、装置、设备及介质，涉及压缩机技术领域，包括以下步骤：构建始端为压缩机端的管道系统模型，并获取管道系统模型中各基本元件的转移系数；计算未经流量调节的压缩机的第一流量；设定流量调节比例，根据流量调节比例计算流量调节后的压缩机的第二流量；根据第一流量和第二流量绘制流量调节后的流量曲线并对流量曲线进行谐量分析，得到压缩机激发函数；根据所述压缩机激发函数计算压缩机的边界系数，根据压缩机的边界系数以及各基本元件的转移系数，计算各基本元件的气流脉动。本发明的方案考虑到变流量工况下的压缩机气流脉动以及激发函数的变化，避免管道内气柱固有频率发生变化，提高了安全性。
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公开(公告)号：CN117226842A
公开(公告)日：2023-12-15
申请号：CN202311247749.1
申请日：2023-09-22
Applicant: 深圳市腾讯计算机系统有限公司 , 西安交通大学
Abstract: 本申请实施例公开了一种模型训练方法、机器人控制方法、装置、设备及介质，属于计算机技术领域。该方法包括：基于机器人的机械臂的多个移动过程，获取多个第一轨迹数据，从多个第一轨迹数据中，获取位置集合，对于任一个第一轨迹数据，基于第一轨迹数据中机械臂在移动过程中的起始位置及期望位置，确定位置集合中每个位置的价值参数，基于每个位置的价值参数，从位置集合中选取第一位置，将第一轨迹数据中的期望位置，替换为第一位置；基于替换后的第一轨迹数据，对动作预测模型进行训练。本申请探索机械臂所能达到的位置范围的同时，提升动作预测模型的性能，保证动作预测模型能够结合机械臂的位置范围生成高效的动作，提升机械臂的移动速度。
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公开(公告)号：CN111787679A
公开(公告)日：2020-10-16
申请号：CN202010586499.4
申请日：2020-06-24
Applicant: 西安交通大学
IPC: H05H1/24
Abstract: 本发明公开了一种基于介质阻挡一次和二次放电的聚合物材料表面改性方法，该方法基于介质阻挡放电原理，通过调节电场和工作气体性质产生一种紧邻的双脉冲放电形式，称为一次和二次放电。一次放电和二次放电的强度、持续时间、发展速度都有较大的不同，其中的活性粒子成分与能量也具有不同的特点。这种放电产生的等离子体可用于聚合物材料的表面改性方面，根据不同的应用需求，调节一次和二次放电的性质，从而提升活性粒子产生效率，改善聚合物材料表面性能。
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公开(公告)号：CN106961248A
公开(公告)日：2017-07-18
申请号：CN201710278412.5
申请日：2017-04-25
Applicant: 西安交通大学
CPC classification number: H02S50/00 , G06N99/005
Abstract: 本发明公开了一种混合二次型时频分布特征和自适应乘积函数分析的光伏系统故障电弧检测方法，通过局部均值分解分析电流信号，选取某一阶乘积函数作为特征量；通过二次型时频分布分析电流信号，在有效指示故障电弧发生的频段中选取多个频率分量作为另一组特征量。由实时极差法处理多组特征值获得实时极差值输入至极限学习机，通过极限学习机的输出值来判断是否存在故障电弧，最终依据设定触发标准发出切断信号。本发明选取的特征量能准确发现故障电弧，明显区分故障电弧发生前后的本质差异，极限学习机能快速、准确地判断多种负载工况条件下的故障电弧，及时切断故障电弧支路，与现有直流故障电弧检测技术相比，具有适用范围广、拓展性强等优点。
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