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公开(公告)号：CN117267781A
公开(公告)日：2023-12-22
申请号：CN202311218026.9
申请日：2023-09-20
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明涉及一种利用余热资源的分布式末端循环热水系统及控制方法，包括集中式余热资源回收侧模块与分布式需求侧模块；集中式余热资源模块包括依次换热式连接的余热资源水循环、换热水循环、供水流路；分布式需求侧模块包括多个独立的需求侧模块。与现有技术相比，本发明在使用水源热泵利用余热的基础上，取消传统水源热泵侧配备的大水箱，拆解为分布式水箱分散至用户需求侧，与用户侧负荷匹配的水箱容量再拆解为双水箱，结合空气源热泵实现循环热水，避免水资源浪费的同时，实现了水温调节、错峰蓄存、全时段供应热水的功能，余热资源连接多个需求侧模块，实现余热资源的充分利用。
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公开(公告)号：CN112991504A
公开(公告)日：2021-06-18
申请号：CN202110383146.9
申请日：2021-04-09
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明公开了一种改进的基于TOF相机三维重建的补空洞方法，涉及三维成像领域，包括以下步骤:S1、首先对TOF相机进行标定，固定相机进行采集，TOF相机提供红外数据和深度数据，得到含有噪声的初始深度图；S2、利用最小化二次能量函数对得到的初始深度图进行滤波、去噪、补空洞处理，从深度数据和红外数据之间的强相关性出发，定义滤波项和重建项的组合为能量函数，并将其最小化来恢复深度数据；S3、将处理后的深度图转换为点云图；S4、对得到的点云图进行去噪、补空洞处理。本发明的一种改进的基于TOF相机三维重建的补空洞方法，可以提高深度图和点云图的质量，改善三维重建物体的效果。
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公开(公告)号：CN115144828B
公开(公告)日：2024-04-12
申请号：CN202210785604.6
申请日：2022-07-05
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明涉及传感器融合技术领域，具体涉及一种智能汽车多传感器时空融合的自动在线标定方法，包括：同步触发多组传感器进行采集获得与传感器对应的多组采集数据。通过帧间关联的方式获得目标A的轨迹Li。将目标A的轨迹Li进行同一目标关联。对目标A的轨迹Li进行匹配并获得粗标定外参。对多组采集数据投影后，进行特征提取获得对应的边缘特征。将各种边缘特征进行原始时间戳的对准并进行特征匹配。计算获得精标定外参，通过迭代得T2。实时判断特征匹配误差是否大于上述所述最优的阈值T2，如果是持续在线标定。多传感器有相互重叠的视场就能够在重叠的视场中实现自动在线标定，减少人工标定的繁琐过程，提高标定效率。
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公开(公告)号：CN116040756A
公开(公告)日：2023-05-02
申请号：CN202211445875.3
申请日：2022-11-18
Applicant: 同济大学 , 上海同大科蓝环保科技有限公司
IPC: C02F1/467 , C02F101/16
Abstract: 本发明提出了一种耦合固定床的硝酸盐顺序电转化处理装置及方法，所述装置包括：装置壳体；配水区，设置在所述装置壳体上；多级串联的反应池，分别依次设置在所述装置壳体的内部，各反应池之间构成推流式流态结构；所述反应池包括阴极预还原区、固定床强化催化区以及阳极后氧化区；硝酸盐废水通过阴极预还原区还原后产生的亚硝氮进入固定床强化催化区，利用阴极预还原区产生的氢气对亚硝氮进行加氢催化生成氮气以及副产物氨氮，强化还原后的氨氮进入阳极后氧化区并进行氧化反应，最终生成氮气；出水口，设置在所述装置壳体上。本发明在整个反应装置内形成推流式流态，以此特定的时间和空间顺序，将硝酸盐还原后的副产物氨氮进入后氧化区，将氨氮彻底氧化为无害的氮气。
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公开(公告)号：CN112991504B
公开(公告)日：2023-01-10
申请号：CN202110383146.9
申请日：2021-04-09
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明公开了一种改进的基于TOF相机三维重建的补空洞方法，涉及三维成像领域，包括以下步骤:S1、首先对TOF相机进行标定，固定相机进行采集，TOF相机提供红外数据和深度数据，得到含有噪声的初始深度图；S2、利用最小化二次能量函数对得到的初始深度图进行滤波、去噪、补空洞处理，从深度数据和红外数据之间的强相关性出发，定义滤波项和重建项的组合为能量函数，并将其最小化来恢复深度数据；S3、将处理后的深度图转换为点云图；S4、对得到的点云图进行去噪、补空洞处理。本发明的一种改进的基于TOF相机三维重建的补空洞方法，可以提高深度图和点云图的质量，改善三维重建物体的效果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115144828A
公开(公告)日：2022-10-04
申请号：CN202210785604.6
申请日：2022-07-05
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明涉及传感器融合技术领域，具体涉及一种智能汽车多传感器时空融合的自动在线标定方法，包括：同步触发多组传感器进行采集获得与传感器对应的多组采集数据。通过帧间关联的方式获得目标A的轨迹Li。将目标A的轨迹Li进行同一目标关联。对目标A的轨迹Li进行匹配并获得粗标定外参。对多组采集数据投影后，进行特征提取获得对应的边缘特征。将各种边缘特征进行原始时间戳的对准并进行特征匹配。计算获得精标定外参，通过迭代得T2。实时判断特征匹配误差是否大于上述所述最优的阈值T2，如果是持续在线标定。多传感器有相互重叠的视场就能够在重叠的视场中实现自动在线标定，减少人工标定的繁琐过程，提高标定效率。
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公开(公告)号：CN115100618A
公开(公告)日：2022-09-23
申请号：CN202210732739.6
申请日：2022-06-27
Applicant: 同济大学
IPC: G06V20/56 , G06V10/75 , G06V10/764 , G06V10/80
Abstract: 本发明公开了一种多源异构感知信息多层级融合表征与目标识别方法，涉及感知信息处理技术领域，该方法包括以下步骤：在数据级将相机、毫米波雷达和激光雷达的感知数据融合后进行多粒度分解，进行相机图像、毫米波雷达稀疏点云数据和激光雷达点云数据表征；在特征级分别对相机、毫米波雷达和激光雷达的输出数据进行特征提取；将相机、毫米波雷达和激光雷达提取后的数据特征在不同深度上进行动态连续融合，效果是通过相机、毫米波雷达和激光雷达进行感知目标观测数据的收集，进行多层级融合，解决传感器在异常情况(遮挡、小目标和数据异常等)下目标检测的精度和鲁棒性，从而提高自动驾驶的安全性。
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公开(公告)号：CN114377517A
公开(公告)日：2022-04-22
申请号：CN202111385073.3
申请日：2021-11-22
Applicant: 同济大学 , 上海振华重工(集团)股份有限公司 , 上海同大科蓝环保科技有限公司
IPC: B01D53/06
Abstract: 本发明提供一种基于功能性介孔二氧化硅转轮的涂装废气净化系统和方法，系统包括与释放涂装废气的涂装车间连接的三级过滤装置、除湿装置、功能性介孔二氧化硅转轮、换热器、第一阻火器、第二阻火器、吸附风机、脱附风机、排放风机、催化燃烧装置和烟囱；功能性介孔二氧化硅转轮包括转轮吸附区、转轮再生区和转轮冷却区。本发明是将涂装车间释放的有机废气经功能性介孔二氧化硅转轮浓缩后，再进行催化燃烧变成H2O和CO2，经换热器降温后，通过吸附风机经烟囱排放。本发明的工艺将工业涂装废气高效去除，净化效率在95％以上；本发明所使用的功能性介孔二氧化硅填料使用寿命长，热稳定性和水热稳定性好，安全可靠；工艺流程中热量可回收利用，运行成本低，实现节能降耗。
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公开(公告)号：CN113189581A
公开(公告)日：2021-07-30
申请号：CN202110384066.5
申请日：2021-04-09
Applicant: 同济大学
IPC: G01S13/86 , G01S13/931 , G01S7/02 , G06K9/00 , G06K9/32 , G06K9/62 , G06T5/00 , G06T7/73 , G06T7/80
Abstract: 本发明公开了一种毫米波雷达与视觉融合透雾目标识别算法处理方法，属于汽车自动化控制技术领域，其算法包括雷达识别层、视觉识别层和信息融合决策层，它们在执行算法处理时，包括权利要求一所述全部步骤；本发明，通过将雨雾天气下能见度低的图片进行图像去雾预处理，并根据毫米波雷达的关键特征信息进行有效目标筛选，其后在运用联合标定方法原理下，使用时间配准与坐标变换实现毫米波雷达与相机的时空信息融合，以获取相应的ROI区域，并通过改进YOLO网络对ROI区域的目标进行结果识别，以提高结果识别的置信度，最终在加权信息决策的算法辅助下，目标识别的准确率和可靠性大大提高。
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公开(公告)号：CN113052886A
公开(公告)日：2021-06-29
申请号：CN202110381308.5
申请日：2021-04-09
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明提供的一种采用双目原理的双TOF相机深度信息获取方法，涉及图像处理技术，通过对左TOF深度图和右TOF深度图进行处理，获取TOF深度图，对TOF深度图进行降噪处理，获取初始深度图，并根据左TOF光强灰度图和右TOF光强灰度图获取视差图像；基于TOF深度图获取TOF深度图可信度权重函数，基于视差图像获取立体匹配深度图，并获取立体匹配深度图的可信度权重函数；基于TOF深度图可信度权重函数和立体匹配深度图可信度权重函数对TOF深度图和立体匹配深度图进行像素级融合处理，获取目标深度图像的技术方案，无需联合标定，简化流程，成本较低，且使得TOF深度相机与双目立体匹配测得的深度能够实现优势互补，从而获得更加精确的深度信息。
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