公开(公告)号：CN119216290A

公开(公告)日：2024-12-31

申请号：CN202411758488.4

申请日：2024-12-03

Applicant: 东南大学

Inventor： 李祥图 ,  张祥

IPC: B08B3/02 ,  B08B13/00 ,  B64C39/02

Abstract: 本发明涉及一种基于无人机的高空摄像头智能清洗方法，包括以下步骤，S1：设置无人机智能清洗系统，S2：利用无人机的控制系统和高清相机，获取待清洗的高空摄像头全方位的图片，S3：引入多尺度注意力机制改进YOLO算法，对图像进行污迹点的检测，S4：将识别出的污迹点转化为三维空间坐标，调整喷头倾角，中央处理系统启动喷淋系统进行精准定位清洗，S5：清洗后，控制无人机对清洗后的摄像头进行全方位拍照，对获取的图片再次进行污迹点的关键点检测，S6：如果没有检测到污迹点，控制无人机返回，清洗完成；如果检测到污迹点，则针对污迹点全方位二次清洗，直至没有污迹点，完成清洗。本发明可提高清洗质量、节约成本、降低风险。

公开(公告)号：CN112364171A

公开(公告)日：2021-02-12

申请号：CN202010954910.9

申请日：2020-09-11

Applicant: 东南大学

Inventor： 张祥

IPC: G06F16/36 ,  G06F16/335 ,  G06F16/34

Abstract: 本发明提供了一种新型知识图谱实体画像方法，包括：步骤1，构建候选标签池；步骤2，过滤候选标签；步骤3，评估候选标签区分性；步骤4，重排序；步骤5，可视化生成实体画像结果。本发明侧重于发现具有区分性的标签，充分体现实体间的区分性；通过HAS模型和重排序的方法来深入研究实体标签的区分性，减少了标签空间中的冗余，使得实体相似性度量更加全面，提高标签区分能力。本发明首次提出了知识图谱中实体画像的研究，这会是对实体摘要研究的一个很好的补充，有利于实体链接、实体推荐等下游任务的实现。

公开(公告)号：CN108156654A

公开(公告)日：2018-06-12

申请号：CN201711225301.4

申请日：2017-11-29

Applicant: 东南大学

Inventor： 陈明 ,  张祥 ,  王银露

IPC: H04W52/26 ,  H04W72/04

CPC classification number: H04W52/265 ,  H04W72/0473

Abstract: 本发明公开了一种MAC层协作功率分配方法，属于MAC层协作通信领域。本发明在条件概率受限的条件下，针对源节点和中继节点的发射功率进行最优化分配，进一步降低系统的功耗。从网络服务质量的角度，即在中断概率受限情况下，考虑到实际协作中可能会协作失败，即没有合适的中继节点的情况下，给出最优总功率分配方案。本发明在保证所需要的QoS下，有利于延长节点的生命期。