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公开(公告)号：CN117125165A
公开(公告)日：2023-11-28
申请号：CN202311037701.8
申请日：2023-08-16
Applicant: 中国地质大学(武汉)
IPC: B62D57/024 , E01D19/10 , G01N21/952 , G01N21/88 , G01N21/01
Abstract: 本发明提供自适应缆索检测机器人、缆索表面缺陷检测系统及方法，自适应缆索检测机器人包括多个结构单元；每一结构单元包括支架体、爬行驱动组件、自适应调节组件；所有结构单元的爬行轮均贴紧待检测的缆索，所述爬行驱动电机用于驱动所述爬行轮转动，从而使该检测机器人沿缆索移动，以检测缆索表面缺陷。本发明的有益效果为：该自适应缆索检测机器人可沿缆索移动，且稳定性高；该缆索表面缺陷检测系统能完成缆索表面缺陷的原位检测，检测效率高；该缆索表面缺陷检测方法可通过地面终端接收自适应缆索检测机器人端返回的信息，根据自适应缆索检测机器人的运行路径对缆索建模，并标记缺陷位置，便于后续维护人员对缆索缺陷进行快速检修。
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公开(公告)号：CN116681953A
公开(公告)日：2023-09-01
申请号：CN202310792142.5
申请日：2023-06-29
Applicant: 中国地质大学(武汉)
IPC: G06V10/764 , G06V20/13 , G06V10/26 , G06V20/70 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464
Abstract: 本申请公开了一种基于卫星影像时间序列的农用地分类方法及模型，涉及土地覆盖分类技术领域，该方法包括：将农用地卫星影像时间序列输入到空间编码器，生成不同分辨率的特征图时间序列；将最低分辨率的特征图时间序列和时间序列对应的采集时间输入到时间编码器，得到最低分辨率的时间注意力掩码；按照不同的倍数对最低分辨率的时间注意力掩码进行上采样，得到其它分辨率特征图时间序列对应的时间注意力掩码；将各时间注意力掩码分别作用在对应分辨率的特征图时间序列上，得到不同分辨率的特征图；将上述不同分辨率的特征图输入到空间解码器，得到农用地的语义分割结果。本申请充分利用了多时相卫星影像的时空信息，具有更高的准确性和鲁棒性。
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公开(公告)号：CN110443365B
公开(公告)日：2022-05-10
申请号：CN201910563342.7
申请日：2019-06-26
Applicant: 中国地质大学(武汉)
IPC: G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于增强拓扑神经演化算法的二维污染源定位方法，该方法解决了复杂环境下的污染源定位问题。本发明使用增强拓扑神经演化算法控制污染源探测设备在环境中运动；定位过程分为多次模拟过程，每次模拟过程中，在所有的探测设备停止运动后，通过利用探测设备的剩余能量比例和采集到的污染物浓度来计算探测设备的适应度，基于适应度得出此次模拟过程中，运行最优的探测设备，且在多次模拟之后，比较整个模拟过程中的所有最优的探测设备，得出整体最优的探测设备，即求得污染源位置以及从初始点到达污染源位置的相对最优路径。本发明的优势在于在多次模拟之后，找到一条相对最优路径，可以有效减少能量损耗，结果会进一步优化。
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公开(公告)号：CN114442625A
公开(公告)日：2022-05-06
申请号：CN202210076715.X
申请日：2022-01-24
Applicant: 中国地质大学(武汉)
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明涉及一种基于多策略联合控制智能体的环境地图构建方法及装置，主要分为边界检测、全局探测和地图构建三个阶段。首先，采用改进的沿墙走策略探测未知环境的边界；其次，将边界包围的区域划分成栅格，利用简化的螺旋遍历策略依次将每个栅格中随机选取的目标点作为智能体运动的终点，并结合D*Lite算法控制智能体移动，减少完成未知环境全局探测的时间；最后，分别通过占位栅格地图算法和RBF神经网络生成未知环境的障碍物分布和浓度场分布。本发明通过联合多种策略控制智能体实现对整个未知环境的探测，提高了计算效率，能够完整、准确地构建出环境地图。
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公开(公告)号：CN112491774B
公开(公告)日：2021-10-22
申请号：CN202011248093.1
申请日：2020-11-10
Applicant: 中国地质大学(武汉)
Abstract: 本发明公开了一种基于多维度信号索引调制的正交频分复用方法及系统。通过高维信号星座图的设计，在每个正交频分复用信号子帧通过同相正交调制的方式映射一个或两个高维信号，更多的发送比特隐含在子帧子载波同相正交分量的激活位置信息中，正交频分复用信号子帧中更少的映射信号有效的提高了系统的能量效率，更多的发送比特隐含在各种索引信息中提高了系统的频谱效率，高维信号较传统二维信号能有效降低系统的误比特率，且通过分组码设计的高维信号星座图更有利于通过有效的译码方法改善误比特率性能指标。所提出的多维度信号索引调制正交频分复用方法及系统较传统正交频分复用系统在能量效率、频谱效率和误比特率性能方面均具有优势。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109946432B
公开(公告)日：2020-09-25
申请号：CN201910094120.5
申请日：2019-01-30
Applicant: 中国地质大学(武汉)
IPC: G01N33/18
Abstract: 本发明公开了一种基于改进细菌趋化算法的二维水污染源定位方法，提供了移动传感器在未知环境中的运动方案，方案基于细菌趋化觅食算法，将单个传感器节点类比为大肠杆菌向着浓度更高更适宜的方向运动；同时本发明将节能和节点耗能的稳定性作为评价指标，使得节点在运动过程中耗能更低、节点电池寿命更长。方案中将传感器采集的污染物浓度、运动方向上的污染物浓度梯度、节点电池剩余能量作为对移动传感器的运动控制量，通过这些量来调节传感器运动时间、运动速度和转动角度，最终达到快速、节能的探索到污染源的目的。通过实验可知，本发明做到快速对污染源定位，且保证节点耗能稳定，提高节点电池寿命。
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公开(公告)号：CN107948113B
公开(公告)日：2019-12-03
申请号：CN201711106288.0
申请日：2017-11-10
Applicant: 中国地质大学(武汉)
IPC: H04L27/26
Abstract: 本发明公开了一种基于三维信号插入降低OFDM系统峰均功率比的方法及系统。在传统DSI方法的基础上，提出了用三维信号代替传统未携带信息的虚拟序列插入到OFDM信号子载波，每个三维信号占用两个子载波，与传统DSI方法相比数据传输效率没有降低。由于三维信号星座图提供了更大的搜索自由度，所以在同样的搜索复杂度和系统数据传输效率条件下能更有效地改善OFDM系统的峰均功率比，并且不需要发送边带信息。另外，与插入二维信号相比，在不改变发送的OFDM信号平均功率前提下，三维信号星座图具有更大的最小欧几里德距离，因此系统的差错性能也可以得到一定的提高。
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公开(公告)号：CN110231311A
公开(公告)日：2019-09-13
申请号：CN201910451179.5
申请日：2019-05-28
Applicant: 中国地质大学(武汉)
Abstract: 本发明提供一种便携式光纤浊度检测装置，包括核心板控制模块、发射模块、探头、接收模块和温度传感器，核心板控制模块控制发射模块发射光信号，发射模块和接收模块分别通过塑料光纤连接探头，接收模块接收光信号调理后传输至核心板控制模块，温度传感器检测待测水体温度并传输至核心板控制模块，核心板控制模块对接收到的数据进行温度补偿并根据拟合函数作支持向量回归计算，得到待测水体的浊度值通过蓝牙模块传送至智能终端。本发明的有益效果：在检测水体浊度时，可将探头直接浸置于水体中，用APP控制数据的传输和实时显示，整个装置体积小、使用方便快捷、检测数据精确，解决了现有浊度检测装置不易携带、成本高、精确度低等问题。
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公开(公告)号：CN105844663B
公开(公告)日：2018-11-27
申请号：CN201610156876.4
申请日：2016-03-21
Applicant: 中国地质大学(武汉)
Abstract: 本发明提供了一种自适应ORB目标跟踪方法，对FAST特征不具备方向的问题，加入了FAST特征的方向信息，在特征点描述部分则采用基于像素点二进制位比较的BRIEF特征描述子，并改进了BRIEF描述子对图像噪声敏感和不具有旋转不变性的缺点，与SIFT算法相比，ORB算法不仅具有旋转不变性和抗噪声能力，同时运算速度比SIFT算法提高了两个数量级。本发明的自适应ORB目标跟踪方法充分利用了ORB算法的这一特性，并对ORB算法作出进一步改进，然后在此基础上提出了自适应ORB算法，进一步提高运算的速度和跟踪的准确性，更加符合实时跟踪的要求。
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公开(公告)号：CN108038515A
公开(公告)日：2018-05-15
申请号：CN201711449126.7
申请日：2017-12-27
Applicant: 中国地质大学(武汉)
Abstract: 一种无监督多目标跟踪检测方法及其存储装置与摄像装置，对获取的图像数据的每一帧分别进行仿射变换以构建训练样本集，根据预设的置信度阈值β和自适应阈值θ，采用OSF分类器对第一帧之后的图像数据进行分类，分类出每一帧的OSF正样本、OSF负样本以及OSF困难样本，通过ISVM分类器对OSF困难样本进行分类，以ISVM分类器分类后形成的新的θ更新自适应阈值θ，反复进行上述步骤直至达到自适应阈值θ收敛到预设程度，利用训练完成之后的OSF分类器和ISVM分类器，对获取的视频目标中的目标进行跟踪检测。本方法在完全不需要人为干预的情况下，只需在视频的第一帧中人为框选需要检测跟踪的目标，便能不断自主学习，逐步提高分类器性能，最终实现多目标检测与跟踪。
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