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公开(公告)号：CN119085632A
公开(公告)日：2024-12-06
申请号：CN202411203121.6
申请日：2024-08-29
IPC: G01C21/00 , G01C21/20 , G01N27/12 , G06N3/0442 , G06N3/0455 , G06N3/084
Abstract: 本发明提出一种基于LSTM浓度梯度时序预测辅助的电子鼻导航方法。针对特殊环境下特种气体进行嗅觉分析，采用气体传感器阵列的电子鼻形式采集分析，在中央处理器中采用一定的算法对分析得到的数据进行滤波、数据清洗，并进一步通过空间插值法得到工况下的空间气体浓度梯度，并依据斜率值的大小辨识高浓度区域。因气体导航过程中气体的浓度梯度具有时变的性质，故提出一种基于LSTM的浓度梯度时间序列预测方法来预测未来的浓度梯度场的一个变化，先一步做出路径预测并动作，同时并行计算移动后的浓度梯度场来进行后验辅佐修正，从而有效的实现泄漏气体源的定位和导航与避障的连续性。
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公开(公告)号：CN111985481B
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202010721041.5
申请日：2020-07-24
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明涉及一种基于灯条匹配的装甲板识别算法，首先对图像预处理，基于灯条几何特征约束遍历轮廓提取灯条并对灯条进行匹配，通过提取装甲板数字图案，采用模板匹配提高装甲板的识别率；接着利用图像像素坐标系和真实世界坐标转换，获得控制转角进行云台控制，解决了云台控制滞后于物体运动的情况；最后建立目标选择机制模型及目标跟踪机制模型，确定跟踪视野外的潜在威胁目标；本发明解决了背景技术中提出的无法确定装甲最优击打目标、装甲误识别率高、鲁棒性差等问题，为装甲识别提供了一种可靠的识别方法，具有良好的市场前景。
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公开(公告)号：CN117849192A
公开(公告)日：2024-04-09
申请号：CN202311753898.5
申请日：2023-12-20
Applicant: 东南大学
IPC: G01N29/44
Abstract: 本发明公开了一种基于广义频散模态分解方法的超声导波模式分离方法，包括以下步骤：根据半解析有限元方法建立兰姆波在复合材料板内传播的理论模型，通过求解特征方程计算复合材料的理论频散曲线；通过广义频散模态分解方法，对时频域混叠的多模式频散兰姆波信号进行分离，得到单模式信号；通过过零点技术和改进的高斯滤波方法从分离的单模式信号中重建频散曲线并与理论频散曲线进行对比，验证其有效性。本发明将广义频散模态分解方法应用于兰姆波波模式分离问题研究中，为时频域混叠兰姆波信号分离方法的研究以及小尺寸工件的的无损检测技术研究提供了一定的支持。
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公开(公告)号：CN117711366A
公开(公告)日：2024-03-15
申请号：CN202311728108.8
申请日：2023-12-15
Applicant: 东南大学
IPC: G10K11/172 , E04H17/14 , E04B1/70 , E04B1/82
Abstract: 本发明公开了一种双模式宽带通风隔声屏障及其设计方法，该通风隔声屏障由M层通风隔声单层结构堆叠而成，每一层通风隔声单层结构由N个耦合单元构成，每个耦合单元之间存在用于通风的间隔，耦合单元为四个由中间腔体与两侧窄管构成的1/4基本单元旋转并连接一侧窄管而形成。该通风隔声屏障中的耦合单元具有两种共振模式，即四个1/4单元声压同相位的共振模式与输入、输出两个1/4单元声压反相位的共振模式，在这两个模式下及其之间的频率范围，能够实现有效的消声。通过对这个1/4基本单元的窄管与中间腔体的宽度尺寸进行设计，可以实现对工作模式的频率进行调节。通过本发明的设计流程，对耦合单元的尺寸根据噪声需求进行设计，实现对工作频率的调节。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116776541A
公开(公告)日：2023-09-19
申请号：CN202310515513.5
申请日：2023-05-09
Applicant: 东南大学
IPC: G06F30/20 , G06F111/10 , G06F119/02
Abstract: 本发明公开了一种金属‑铁电‑半导体外延异质结构可调电容器建模方法，在该建模方法中，基于麦克斯韦(Maxwell)方程与铁电‑半导体层的电位移矢量连续方程得到铁电层电场与半导体表面电荷面密度、铁电体极化强度的函数关系，并通过二阶罗森布罗克(Rosenbrock)公式对铁电体偶极子极化微分方程进行数值求解，采用电压正向扫描与反向扫描仿真薄膜电容器的高频状态下C‑V曲线，该模型可以准确刻画电容器参数对电容可调性的影响。本发明对基于MFS可调电容的声表面波(SAW)滤波器参数优化设计具有重大意义。
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公开(公告)号：CN114544707B
公开(公告)日：2023-09-19
申请号：CN202210063073.X
申请日：2022-01-20
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于热对比度增强时间插值的高帧率热成像检测方法，涉及多物理场热波无损检测技术领域，解决了热波无损检测中红外热像仪帧频率不高的技术问题，其技术方案要点是通过低秩张量填充模型在利用低帧率热图像序列低秩信息的同时，并引入平滑约束以考虑热张量的时‑空模态上的分段光滑先验信息，而获得高帧率热图像序列；再基于多项式时间插值方法来提供大量低秩张量填充模型所无法重建的热信息；对重建的热图像进行二值化分割以自动识别显著目标并确定其位置。最后对分割的重建热图像进行图像融合重建。不仅可获得同等条件下远高于红外热像仪最大帧频率的采样瞬间的热响应，自动识别显著目标和准确获得显著目标处的实时温度信息。
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公开(公告)号：CN116137103A
公开(公告)日：2023-05-19
申请号：CN202310135757.0
申请日：2023-02-20
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于图元学习和深度强化学习的大规模交通灯信号控制方法，使用交通灯的相位和进入车道的队列长度作为状态值，交通灯的相位作为输出值，将交通路网建模成图结构数据，每个交通灯都为一个节点，并对该路网中每个节点提取多跳邻居节点形成以该节点为中心的子图，再使用基于局部子图的图元学习方法进行深度强化学习训练，使智能体能够根据路网实时状况，进行智能信号控制；本发明适用于一千个以上交通灯的大规模场景，利用基于局部子图的图元学习的优势，将小规模路网中训练的模型迁移至大规模交通灯的场景，减小了大规模路网的训练难度，提高了训练效率。
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公开(公告)号：CN113820310B
公开(公告)日：2022-09-30
申请号：CN202110953040.8
申请日：2021-08-19
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明提供了一种频率调制热波信号稀疏辅助去噪方法，该方法将稀疏优化原理和传统的时不变低通滤波相结合对频率调制热波信号进行降噪。通过将频率调制热回波信号建模为低通分量、分段平滑分量和噪声，并将该问题转化为稀疏正则化的线性逆问题，并利用最大‑最小迭代算法进行求解，以达到重建低通分量和分段平滑分量，实现对频率调制热回波信号进行降噪的目的。由于该迭代算法利用了带状系统快速求解的优点，因此显著提高了计算效率。该发明不仅适用于线性调频和非线性调频的热波信号，还适用于其它类型的频率调制热波信号，具有广泛的应用范围，对碳纤维增强复合材料等工业复合材料、牙齿等生物组织的高分辨率脉冲压缩热成像具有重要意义。
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公开(公告)号：CN114544765A
公开(公告)日：2022-05-27
申请号：CN202210076405.8
申请日：2022-01-21
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明涉及一种基于深度学习的检测板状材料缺陷存在与位置的方法，包括：获取待检测结构的由与不同缺陷位置相对应的单个导波信号构成的导波信号数据集；将单个导波信号正则化处理后分割成不重叠的、表征与缺陷位置相关的时空信息的信号片段，将每个信号片段作为一个局部图节点，确定每两个局部图节点之间的权重，将单个导波信号转换为局部图；将局部图作为一个全局图节点，确定每两个全局图节点之间的权重，将导波信号数据集转换为全局图；将导波全局图输入图卷积神经网络模型进行训练；将实验新获得的导波信号输入训练好的模型，得到待检测结构的缺陷位置输出。本发明能够对导波信号缺陷信息的充分挖掘，提高了缺陷检测效果。
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