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公开(公告)号：CN115147344A
公开(公告)日：2022-10-04
申请号：CN202210384389.9
申请日：2022-04-13
Applicant: 东南大学
IPC: G06T7/00 , G06T7/13 , G06T7/269 , G06T7/73 , G06T3/00 , G06T19/00 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06Q10/00
Abstract: 本发明公开了一种增强现实辅助汽车维修中的零件三维检测与跟踪方法，首先获取移动端拍摄的汽车零件单目RGB图像和IMU数据；然后利用YOLOv3模型和透视投影法在图像中表现出零件的立方体边框；再构建单目视觉和IMU融合的SLAM系统对检测出的零件进行位姿跟踪，利用Canny算子和KLT光流法对图像进行特征提取和跟踪，并对帧间IMU数据进行预积分，接着利用视觉和IMU联合初始化SLAM系统；最后构建零件三维检测残差并将其加入到SLAM系统后端优化部分，采用非线性优化得到最优位姿跟踪结果。本发明通过大多数移动设备都具有的单目相机和惯导来对增强现实中零件进行三维检测和跟踪，大大降低了设备门槛，同时具有跟踪精度高、鲁棒性强的优点，能为增强现实提供精准的三维注册。
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公开(公告)号：CN114595955A
公开(公告)日：2022-06-07
申请号：CN202210197154.9
申请日：2022-03-01
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明提出了一种大批量混凝土搅拌桩质量快速评估方法，解决了混凝土搅拌桩桩体质量评估效率低，评估实时性差的问题。具体方法如下：基于已有工程数据构建分布式数据集。基于Spark平台构建分布式计算模型，对分布式数据集训练分布式核主成分分析，得到低维数据集，并得到多组DKPCA模型；随后在Spark平台上，用该分布式低维数据集训练RBF神经网络。评估时采用Kafka传递实时数据，将待评估样本通过分布式KPCA模型处理后，通过RBF神经网络转换得到评估结果。该分布式系统能够实现大规模高流速数据的低延迟质量评估，并对桩机运行参数调节给出实时建议。考虑到施工工艺对桩体质量有较大影响，将打桩工艺参数化后纳入模型中，提高模型的真实性与可靠性。
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公开(公告)号：CN109766575B
公开(公告)日：2022-04-08
申请号：CN201811471663.6
申请日：2018-12-04
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种孔压静力触探探头的温度补偿和维间解耦方法。该方法首先根据多功能孔压静力触探探头和三通道传感器的测量方式，建立温度补偿模型，以多功能孔压静力触探探头的输出作为样本数据，回归出模型参数，进行温度补偿。其次，根据多功能孔压静力触探探头的工作原理，分析多功能孔压静力触探探头的负载与多功能孔压静力触探探头传感器输出的之间的关系，建立非线性回归模型，并将多功能孔压静力触探探头的输出作为初始样本，采用最小二乘法回归出模型参数，进行非线性解耦。本发明解决了多功能孔压静力触探探头的温度影响和维间耦合的问题，实现了多功能孔压静力触探探头负载真实输出。
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公开(公告)号：CN109787765B
公开(公告)日：2022-02-15
申请号：CN201910147068.5
申请日：2019-02-27
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明提供了一种用于水质在线监测的远程数据网关加密方法，发送水质数据时，通过椭圆曲线加密对帧数据进行链式加密，并通过链式加密结果更新签名写入远程网关，网关设备每次上电工作前，检查签名有效性，如果有效则正常工作，否则给出无效提示停止工作。本发明基于椭圆曲线加密机制，通过链式签名更新的方法完成网关签名验证，把这种加密技术在硬件上实现，不仅保证了远程通信网关软件配置的数据安全，而且保证了通信网关上传水质数据的安全性。基于本发明方法可以实时检测设备的完备性，在设备硬件遭到篡改时能够给出警告并及时停止工作，能保证数据上传的机密性，相较于传统的在线水质监测系统的集成方案，具有更强的安全性。
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公开(公告)号：CN110084375B
公开(公告)日：2021-09-17
申请号：CN201910347694.9
申请日：2019-04-26
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开一种基于深度强化学习的多agent协作框架，其包括agent，billboard，基于actor‑critic的深度强化学习模块以及下一时刻状态计算模块。agent由当前状态、速度和期望目标定义；billboard负责信息的存储、更新和传递；基于Actor‑Critic的深度强化学习模块中actor根据当前环境状态和agent自身状态选择合适动作，并通过Critic结合各agent的状态序列给出的评价不断进行训练学习，从而获取最优控制策略；下一时刻状态计算模块根据各agent的当前状态和采取的动作分别计算各agent下一时刻的状态，并与billboard进行交互。本发明提出的基于深度强化学习的多agent协作框架具有较好的可扩展性和较强的通用性，可以为实现多样的多agent协作提供技术方案。
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Patent Agency Ranking
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公开(公告)号：CN108803615B
公开(公告)日：2021-03-23
申请号：CN201810727033.4
申请日：2018-07-03
Applicant: 东南大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明公开了基于深度强化学习的虚拟人未知环境导航算法。所述算法通过以下方式实现：首先对虚拟人可感知区域的环境状态、虚拟人状态、起始点信息、目标点信息和行为进行表达，然后构建基于Actor‑Critic框架的深度强化学习结构，最后Actor根据当前环境状态选择合适动作，并通过Critic给出的评价不断进行训练学习，从而获取最优控制策略，使得虚拟人能够成功躲避障碍物，顺利到达目标点。本发明提出的基于深度强化学习的虚拟人未知环境导航算法不仅具有较好的逼真性和较强的通用性，还体现了人类对未知环境的自学习能力。
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公开(公告)号：CN108801950A
公开(公告)日：2018-11-13
申请号：CN201810486667.5
申请日：2018-05-21
Applicant: 东南大学
CPC classification number: G01N21/314 , G01N21/33
Abstract: 本发明公开了一种基于滑动窗多尺度主元分析的紫外光谱水质异常检测算法，包括以下步骤：1)根据历史数据求取小波变换尺度L、窗口长度N、各尺度Cusum控制限Hl、小波重构数据Cusum控制限H′；2)在线光谱数据采集，等待数据填满窗口N；3)光谱数据基线校正及标准化预处理；4)光谱数据MSPCA计算，阈值法选取主元数目；5)基于Cusum控制图的各尺度异常检测；6)异常小波尺度组合、重构，重构数据PCA计算；7)基于Cusum控制图的重构数据异常检测，水质报告生成。该方法改进了传统主元分析紫外水质异常检测方法，使其可动态适应水质背景波动，并可进行多尺度的水质异常检测，提高了针对动态变化水质检测的检测精度。
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公开(公告)号：CN108665069A
公开(公告)日：2018-10-16
申请号：CN201810370269.7
申请日：2018-04-24
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种用于无人车训练模拟的突发性事件触发机制，包括建立隐马尔可夫模型；确定特定突发性事件所涉及的所有虚拟角色在事件发生时间段的观察状态序列；确定突发性事件库中各种典型的突发性事件的观察状态序列；根据当前环境，分别计算各种典型的突发性事件的发生概率，并根据发生概率从高到低的顺序确定各种典型的突发性事件触发的优先级；按照各种典型的突发性事件触发的优先级的顺序判断当前环境是否包含该典型的突发性事件触发所需的虚拟角色，若包含，则触发该典型的突发性事件。本发明提出的突发性事件触发机制不仅能够根据当前环境触发合适的突发性事件，而且能够为仿真突发性事件从而训练无人车的智能行为提供技术手段。
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公开(公告)号：CN107948007A
公开(公告)日：2018-04-20
申请号：CN201710934979.3
申请日：2017-10-10
Applicant: 东南大学 , 南京市计量监督检测院
IPC: H04L12/26
CPC classification number: H04L43/022 , H04L43/0894 , H04L43/16
Abstract: 本发明提供了基于抽样和两级CBF的长流识别算法，包括：对报文进行周期抽样；设定长流阈值，配置两级CBF结构参数；对于被抽样报文，通过第二级CBF判断其是否属于已识别出的长流，若属于，则将其插入，若不属于，再通过第一级CBF判断其所属流是否为长流，若为长流，则记录其流标识，并更新其在两级CBF中的记录，若不为长流，则将其插入第一级CBF；重复上述过程直至处理完所有被抽样报文后，通过第二级CBF对所有未被抽样的报文进行查询，若属于已识别出的长流，则将其插入，否则不做处理。本发明能在有效节省空间和时间资源的基础上，既实现对长流的准确识别，又实现对流长度的高精度测量。
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