公开(公告)号：CN114548312A

公开(公告)日：2022-05-27

申请号：CN202210193912.X

申请日：2022-03-01

Applicant: 东南大学

Inventor： 王捷 ,  罗鑫鹏 ,  朱向宇 ,  赖秋宇

IPC: G06K9/62 ,  G06F16/9537

Abstract: 本发明公开了一种基于改进OSPA距离指标的快速聚类方法，以在一种在海事监管部门VTS系统中三种传感器监测多条船舶的场景下，解决船舶航迹关联问题。传统的OSPA距离指标使用匈牙利算法寻找最优匹配，在本发明中，利用时间单向性降低OSPA距离指标寻找最优匹配的时间复杂度，达到航迹长度的线性级别。在一个实施例中，该快速聚类算法，将所有需要关联的航迹加入队列中，然后取队列头部航迹与剩余航迹计算OSPA距离指标，如果其数值大于截止距离c，则判断该两条航迹不是同一条船舶的航迹，反之，则为同一条船舶的监测航迹。该算法与其他聚类算法相比较，除准确度高外，无需提前计算两两航迹之间的OSPA距离，降低了计算复杂度。

公开(公告)号：CN114066860A

公开(公告)日：2022-02-18

申请号：CN202111376601.9

申请日：2021-11-19

Applicant: 东南大学

Inventor： 王捷 ,  赖秋宇 ,  朱向宇 ,  罗鑫鹏

IPC: G06T7/00 ,  G06T7/246 ,  G06F17/10

Abstract: 本发明公开了一种基于多摄像头的结合双差计算的船舶图像目标定位的方法，包括如下步骤：各个标定过的摄像头检测并计算获取目标船舶的经纬度坐标；结合摄像头的经纬度坐标，获得相应时刻的距离双差测量值；同时，计算获得摄像头位置与初始时刻目标船舶测量位置之间的单位矢量；联系距离双差测量值与对应单位矢量之间的近似矢量关系，构建观测方程，求解目标船舶的运动距离。本发明具有改善单摄像头对船舶图像目标的定位效果，以及船舶目标定位准确的优点。

公开(公告)号：CN114066860B

公开(公告)日：2024-07-02

申请号：CN202111376601.9

申请日：2021-11-19

Applicant: 东南大学

Inventor： 王捷 ,  赖秋宇 ,  朱向宇 ,  罗鑫鹏

IPC: G06T7/00 ,  G06T7/246 ,  G06F17/10

Abstract: 本发明公开了一种基于多摄像头的结合双差计算的船舶图像目标定位的方法，包括如下步骤：各个标定过的摄像头检测并计算获取目标船舶的经纬度坐标；结合摄像头的经纬度坐标，获得相应时刻的距离双差测量值；同时，计算获得摄像头位置与初始时刻目标船舶测量位置之间的单位矢量；联系距离双差测量值与对应单位矢量之间的近似矢量关系，构建观测方程，求解目标船舶的运动距离。本发明具有改善单摄像头对船舶图像目标的定位效果，以及船舶目标定位准确的优点。

公开(公告)号：CN116347635A

公开(公告)日：2023-06-27

申请号：CN202310427926.8

申请日：2023-04-20

Applicant: 东南大学

Inventor： 任荣 ,  王捷 ,  余景明 ,  朱向宇 ,  罗鑫鹏 ,  赖秋宇

IPC: H04W72/543 ,  G06N3/092 ,  H04W72/0453

Abstract: 本发明公开了一种基于NOMA和多智能体强化学习NB‑IoT无线资源分配方法，以在基于NOMA技术的多用户NB‑IoT场景下，解决连接密度最大化的问题。考虑更实际的场景，不同用户具有不同的QoS要求以及使用不同的tone类型。与传统的启发式算法不同，本发明首先将功率、资源块分配和NOMA用户配对这一联合优化问题建模为一个马尔可夫决策过程，并采用MAPPO，这一最先进的多智能体强化学习算法进行解决。考虑到存在的无效动作，本发明在神经网络计算各个动作的概率分布的过程中屏蔽无效动作，进而加速收敛。在VScode平台上使用Python3.8.15进行系统级仿真，结果表明MAPPO算法要优于基线算法。