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公开(公告)号：CN118072522B
公开(公告)日：2024-07-16
申请号：CN202410471463.X
申请日：2024-04-19
Applicant: 湘江实验室
Abstract: 本申请适用于交通管控技术领域，提供了一种城市交通管控方法及终端设备，包括根据适应度函数和偏好因子计算车载节点之间的偏好相似度；计算转移概率，将车载节点划分到区域簇中；利用改进的随机梯度下降方法对交通孪生模型进行训练和聚合，得到全局交通孪生模型；初始化区域簇中的交通管控模型参数；根据区域簇的模型性能和训练进度，对其交通孪生模型的参数进行更新，计算评估分，确定最终交通孪生模型；对最终交通孪生模型进行模型迁移，基于边缘协同对交通孪生模型进行重构；计算不同管控策略对应的误差分数，利用最低误差分数对应的管控策略对研究城市进行交通管控。本申请能提高城市交通管控的效果。
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公开(公告)号：CN117148806B
公开(公告)日：2024-01-30
申请号：CN202311417124.5
申请日：2023-10-30
Applicant: 湘江实验室
IPC: G05B19/418
Abstract: 本发明公开一种基于数字孪生的自动装配混流生产线布局优化方法及装置，该方法步骤包括：构建数字孪生系统，系统中包括混流生产系统物理域模型、孪生域模型以及孪生数据平台；以生产线效率最大、产量最大以及投入成本最小作为多级优化目标，将各级优化目标加权构建目标优化模型；根据孪生数据平台中数据配置目标优化模型中各级优化目标的权重系数，确定得到生产线布局方案，不断从孪生数据平台中获取各级优化目标所对应的控制变量数据，按照确定得到的生产线布局方案输入至神经网络模型中进行迭代求解，直至得到满足预设性能要求的最优生产线布局方案。本发明具有实现方法简单、智能化程度与效率高、稳定可靠等优点。
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公开(公告)号：CN117407771A
公开(公告)日：2024-01-16
申请号：CN202311706693.1
申请日：2023-12-13
Applicant: 湘江实验室
IPC: G06F18/241 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/0475 , G06N3/084 , G06N3/094 , G06F18/10 , G06F30/27 , G01M13/045 , G06F123/02
Abstract: 本发明公开了一种基于数字孪生的轴承健康状态评估方法、装置及相关设备，包括：获取轴承各个零部件的空间位置关系和描述特征，并生成轴承数字孪生体；采集轴承运行状态数据，并将运行状态数据与轴承数字孪生体建立数据映射；将轴承运行状态数据输入至数字孪生模型中的孪生数据层进行数据预处理，得到第一孪生数据；将第一孪生数据传输至数字孪生模型的算法层进行时间序列预测；并将得到的第二孪生数据输入到轴承健康状态识别分类器，输出轴承健康状态评估结果。通过数字孪生将多维物理信息数据融合起来，提高全因素预测维护的实时感知能力，同时，将时间序列预测与状态评估进行结合，信息挖掘更为充分，提高了轴承健康状态评估的准确性。
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公开(公告)号：CN116819433A
公开(公告)日：2023-09-29
申请号：CN202311097921.X
申请日：2023-08-29
Applicant: 湘江实验室
Abstract: 本发明公开了一种基于估计距离的UWB抗非视距定位方法。首先，根据UWB移动站接收的观测数据和对应基站，对所有基站进行随机等概率分组；然后计算所有分组下的定位解，遍历获得的所有定位解，计算每个定位解到对应参与定位过程中基站之间的估计距离，每个定位解均会得到一个估计距离向量，遍历所有估计距离向量，计算每个分组下估计距离向量的和值，估计距离和值个数与分组数保持一致，生成估计距离和值序列；再然后对估计距离和值序列进行从小到大排序操作，取出排序结果中前半部分所有值对应的下标；最后将取出下标对应的分组定位解进行求平均操作，得到的平均解作为最终定位结果。该方法具有工程实现简单和定位精度较高等优点。
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公开(公告)号：CN119919500A
公开(公告)日：2025-05-02
申请号：CN202510408793.9
申请日：2025-04-02
Applicant: 湘江实验室
IPC: G06T7/73 , G06V40/10 , G06V10/25 , G06V10/44 , G06V10/52 , G06V10/766 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/0985
Abstract: 本发明公开一种基于多任务损失平衡的多人头部姿态估计方法及装置，该方法步骤包括：基于Mamba‑YOLO网络构建多人头部姿态估计模型；训练多人头部姿态估计模型，训练过程中使用基于动态权重的损失函数控制训练过程，基于动态权重的损失函数为使用动态权重对头部预测概率学习任务的损失函数、头部位置检测学习任务的损失函数及头部姿态估计学习任务的损失函数进行加权得到，各分支的动态权重为根据对应任务的损失值确定得到；获取待检测图片，输入至训练好的多人头部姿态估计模型得到检测结果。本发明能够实现基于多任务损失平衡的端到端多人头部姿态估计，提高估计精度的同时保持检测实时性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119851355A
公开(公告)日：2025-04-18
申请号：CN202510339423.4
申请日：2025-03-21
Applicant: 湘江实验室
Abstract: 本发明公开一种双阶段课堂教师教学行为检测方法、设备及介质，该方法步骤包括：实时接收摄像头采集到的课堂视频图像数据；将接收到的课堂视频图像数据输入至教师位置检测模型中，检测出教师的位置以作为第一阶段检测结果；教师位置检测模型中部分卷积运算采用频率自适应扩张卷积，频率自适应扩张卷积通过实现频率选择，对加权后特征使用自适应扩张率以及自适应卷积核进行卷积操作得到输出特征层；根据第一阶段检测结果确定视频图像数据中的教师位置区域，将教师位置区域以及课堂视频图像数据输入至教学行为识别模型中进行教学行为检测，得到教师的行为类别。本发明具有实现方法简单、成本低、检测精度高以及鲁棒性强等优点。
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公开(公告)号：CN118397072B
公开(公告)日：2024-10-22
申请号：CN202410816573.5
申请日：2024-06-24
Applicant: 湘江实验室
Abstract: 本发明公开一种基于高分辨率语义分割的PVC管尺寸检测方法及装置，该方法步骤包括：步骤S01：获取原始图像进行变换，得到待分割图像；步骤S02：将待分割图像输入高分辨率语义分割模型中进行语义分割，高分辨率语义分割模型为基于ISDNet模型，并在RAF模块中，对浅层、深层特征图均分别采用两条并行支路产生注意力层参数，并采用MLP层融合，将浅层、深层通道注意力参数融合，再与空间注意力模块融合得到最终的空间注意力参数；步骤S03：从高分辨率的语义分割结果中提取出管道边缘区域；步骤S04.从管道边缘区域中提取出PVC管道的尺寸信息。本发明具有实现方法简单、成本低、检测精度以及可靠性高、鲁棒性强等优点。
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公开(公告)号：CN117407771B
公开(公告)日：2024-08-30
申请号：CN202311706693.1
申请日：2023-12-13
Applicant: 湘江实验室
IPC: G06F18/241 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/0475 , G06N3/084 , G06N3/094 , G06F18/10 , G06F30/27 , G01M13/045 , G06F123/02
Abstract: 本发明公开了一种基于数字孪生的轴承健康状态评估方法、装置及相关设备，包括：获取轴承各个零部件的空间位置关系和描述特征，并生成轴承数字孪生体；采集轴承运行状态数据，并将运行状态数据与轴承数字孪生体建立数据映射；将轴承运行状态数据输入至数字孪生模型中的孪生数据层进行数据预处理，得到第一孪生数据；将第一孪生数据传输至数字孪生模型的算法层进行时间序列预测；并将得到的第二孪生数据输入到轴承健康状态识别分类器，输出轴承健康状态评估结果。通过数字孪生将多维物理信息数据融合起来，提高全因素预测维护的实时感知能力，同时，将时间序列预测与状态评估进行结合，信息挖掘更为充分，提高了轴承健康状态评估的准确性。
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公开(公告)号：CN118397072A
公开(公告)日：2024-07-26
申请号：CN202410816573.5
申请日：2024-06-24
Applicant: 湘江实验室
Abstract: 本发明公开一种基于高分辨率语义分割的PVC管尺寸检测方法及装置，该方法步骤包括：步骤S01：获取原始图像进行变换，得到待分割图像；步骤S02：将待分割图像输入高分辨率语义分割模型中进行语义分割，高分辨率语义分割模型为基于ISDNet模型，并在RAF模块中，对浅层、深层特征图均分别采用两条并行支路产生注意力层参数，并采用MLP层融合，将浅层、深层通道注意力参数融合，再与空间注意力模块融合得到最终的空间注意力参数；步骤S03：从高分辨率的语义分割结果中提取出管道边缘区域；步骤S04.从管道边缘区域中提取出PVC管道的尺寸信息。本发明具有实现方法简单、成本低、检测精度以及可靠性高、鲁棒性强等优点。
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公开(公告)号：CN118365141A
公开(公告)日：2024-07-19
申请号：CN202410781108.2
申请日：2024-06-18
Applicant: 湘江实验室
IPC: G06Q10/0635 , G16Y40/50 , G06Q50/08 , G06Q50/26 , G06F17/16 , G06F18/2415
Abstract: 本申请适用于建筑风险预测技术领域，提供了一种建筑安防风险预测方法、装置、终端设备及介质，该方法包括：采集目标建筑中智能门锁的多个门锁参数，构建智能门锁对应的门锁参数矩阵；采集目标建筑的楼宇门禁的多个门禁参数，构建楼宇门禁对应的门禁参数矩阵；构建风险因子计算模型，并根据风险因子计算模型、门锁参数矩阵以及门禁参数矩阵，分别获取智能门锁对应的第一风险因子和楼宇门禁的对应的第二风险因子；根据第一风险因子和第二风险因子，预测目标建筑的建筑安防风险。本申请能提高建筑安防风险预测的准确性。
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