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公开(公告)号：CN118607613B
公开(公告)日：2024-12-24
申请号：CN202411075546.3
申请日：2024-08-07
Applicant: 南开大学
Abstract: 本发明提供一种基于最大熵强化学习算法的模型训练方法及规划制导方法，包括：构建动作评论模型，动作评论模型包括行动网络模块和评论网络模块；动作评论模型根据状态向量得到决策过程向量组，状态向量为从预设环境中得到的；根据决策过程向量组，在最大化熵原则下更新行动网络模块和所述评论网络模块，输出最优策略结果。本发明在最大化熵原则下，避免对整体空间进行计算，大大减少了学习的复杂性。
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公开(公告)号：CN118552841B
公开(公告)日：2024-12-17
申请号：CN202411030992.2
申请日：2024-07-30
Applicant: 南开大学
IPC: G06V20/05 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06N3/09 , G06V10/46 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/82
Abstract: 本发明提供一种基于多模态任务驱动增强的水下显著物体检测方法，包括：通过泛化先验指导的卷积模块建立媒介透射分支，通过媒介透射分支对原始图像进行卷积，获得媒介透射图；通过四叉树算法计算原始图像的全局背景光，获得水下增强图；基于泛化暗通道先验算法计算原始图像中的环境光，获得介质传输图；对媒介透射图及介质传输图计算均方误差损失，通过均方误差损失指导媒介透射分支；将水下增强图与媒介透射图进行跨模态特征融合及多流特征提取，获得显著性图。本发明能够提高对水下特定环境的适应性，而且确保了增强水下图像直接适用于USOD任务，提高了检测的准确性和鲁棒性。
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公开(公告)号：CN118628882A
公开(公告)日：2024-09-10
申请号：CN202411111035.2
申请日：2024-08-14
Applicant: 南开大学
IPC: G06V10/80 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06V10/40 , G06V10/764 , G06V10/82
Abstract: 本发明涉及红外图像目标检测技术领域，提供一种基于YOLO的红外图像目标检测方法，包括：采用CSPDarknet作为主干网络，包括CBS模块和C2f模块；通过CBS模块对红外图像进行CBS处理，获得第一CBS结果，通过C2f模块对第一CBS结果进行特征提取，获得第一特征、第二特征和第三特征；对第一特征、第二特征和第三特征进行处理，获得第一融合特征、第二融合特征和第三融合特征；通过YOLOv8s检测头网络分别对第一融合特征、第二融合特征和第三融合特征进行分类和定位，获得检测结果集合，获得目标检测结果。本发明实现了具备更低计算量和更高检测精度的红外图像目标检测方法。
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公开(公告)号：CN118611377A
公开(公告)日：2024-09-06
申请号：CN202411069919.6
申请日：2024-08-06
Applicant: 南开大学
Abstract: 本发明涉及能源技术领域，尤其涉及一种基于流致振动的电磁式能量收集装置，包括钝体部，钝体部包括柱体和外翼，外翼设置于柱体的侧壁上，外翼与柱体形成翼状钝体结构；其中，外翼包括第一外翼和第二外翼，第一外翼和第二外翼相连，第一外翼和第二外翼在柱体的高度方向上对称设置；电磁能量转换部设置两个，两个电磁能量转换部对称地设置于柱体的顶端和底端，电磁能量转换部的朝向与外翼的朝向相反。翼状钝体结构可以有效地增大流致振动的振幅，相较于传统的钝体结构，翼状钝体能够提高流体能量到机械振动能量的转化率，进而有利于实现能量收集装置的微小型化。
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公开(公告)号：CN118314333A
公开(公告)日：2024-07-09
申请号：CN202410734068.6
申请日：2024-06-07
Applicant: 南开大学
IPC: G06V10/25 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06V10/44 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/82
Abstract: 本发明涉及红外图像目标检测领域，提供一种基于Transformer架构的红外图像目标检测方法，该方法包括：通过主干网络提取红外图像中的特征信息，采用逐层卷积的方式，依次获得第一特征、第二特征和第三特征；通过AIFI模块对第三特征进行尺度交互，得到第四特征，将第四特征和第一特征、第二特征分别作为三个输入特征传递到特征融合模块进行融合，获得特征融合结果；通过感知查询模块对特征融合结果进行查询，获得候选框与目标图像间的交互信息；通过解码器对交互信息进行解码，获得候选框；通过检测头对候选框进行分类和定位，获得目标检测结果。本发明实现了具有更小算法规模和更高检测精度的红外图像目标检测方法。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117409214A
公开(公告)日：2024-01-16
申请号：CN202311717643.3
申请日：2023-12-14
Applicant: 南开大学
IPC: G06V10/46 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06V10/80 , G06V10/82
Abstract: 本发明涉及图像处理技术领域，公开了一种基于自适应交互网络的显著性目标检测方法及系统，用于提高显著性目标检测的准确性的准确率。方法包括：将RGB模态特征集及热红外特征集输入目标自适应交互网络的过渡层进行卷积操作，得到RGB模态特征集对应的第一卷积特征集及热红外特征集对应的第二卷积特征集；将第一卷积特征集及第二卷积特征集输入目标自适应交互网络的特征交互层进行多模态特征整合，得到目标整合特征集；对整合特征集进行特征强化处理，得到强化特征集；将强化特征集输入目标自适应交互网络的双分支解码器进行多重解码处理，得到多模态图像的深层语义特征，通过深层语义特征对多模态图像进行目标检测，得到目标检测结果。
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公开(公告)号：CN119515730B
公开(公告)日：2025-04-08
申请号：CN202510082525.2
申请日：2025-01-20
Applicant: 南开大学
IPC: G06T5/73 , G06T5/60 , G06T7/73 , G06T7/207 , G06V10/82 , G06V10/764 , G06N3/045 , G06N3/0475 , G06N3/094 , G06N3/0464
Abstract: 本发明涉及计算机视觉和深度学习技术领域，提供一种基于模糊处理和目标检测的SLAM动态扰动抑制方法，包括：获得模糊去除器；运用模糊去除器对图像进行模糊处理，提取ORB特征点；获得动态目标检测器；通过动态目标检测器对清晰图像进行检测，获得目标检测框；根据目标检测框以及ORB特征点对清晰图像中物体的运动状态进行分类，运用重叠框策略和对极几何约束获得静态特征点集；根据静态特征点集进行系统位姿估计和轨迹预测。本发明通过去模糊削减了动态目标对系统其他部分的不利影响，目标检测功能可以精确识别动态目标，再结合重叠框策略和对极几何约束，实现对动态特征点的全面剔除，使系统整体性能得到了良好改善。
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公开(公告)号：CN119645082A
公开(公告)日：2025-03-18
申请号：CN202510162972.9
申请日：2025-02-14
Applicant: 南开大学
Abstract: 本发明涉及编队飞行控制技术领域，提供一种基于成本敏感元强化学习的编队飞行控制方法和系统。该方法主要包括以下步骤：建立编队飞行三维运动学模型；构建编队飞行控制方法的设定目标；根据所述编队飞行三维运动学模型和编队飞行控制方法的设定目标构建编队飞行控制模型；根据成本敏感元强化学习对编队飞行控制模型进行训练，得到最终元策略参数。本发明通过在元强化学习内采取层次化优化策略，实现了在复杂编队控制动态环境中的快速适应和安全性保证。
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公开(公告)号：CN119540782A
公开(公告)日：2025-02-28
申请号：CN202510090618.X
申请日：2025-01-21
Applicant: 南开大学
IPC: G06V20/10 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/09
Abstract: 本发明涉及计算机视觉技术领域，提供YOLO模型的垃圾检测方法、系统、设备、产品及介质，包括获取检测数据集，对检测数据集进行重分类，得到分类集；选取骨干网络，构建特征提取卷积模块，将特征提取卷积模块嵌入骨干网络中；选取颈部网络，构建SAC‑Net模块，将SAC‑Net模块嵌入颈部网络中，并将颈部网络与骨干网络连接；构建包括EIOU损失函数的边界框损失模块，通过边界框损失模块构建检测头，并将检测头与颈部网络连接；构建包括骨干网络、颈部网络和检测头的初始分类模型；根据分类集对初始分类模型进行配置，对初始分类模型进行训练，得到目标分类模型。本发明有效提升了分类模型分类的准确率。
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公开(公告)号：CN119247757A
公开(公告)日：2025-01-03
申请号：CN202410232226.8
申请日：2024-03-01
Applicant: 南开大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明涉及非电变量的控制或调节技术领域，尤其涉及一种飞行器末段预定时间滑模制导方法，包括如下步骤：建立三维耦合相对运动模型；使#imgabs0#和#imgabs1#在预定的时间内收敛到期望的角度；构建制导律设计目标，并得到简化的三维耦合相对运动模型；定义预定时间滑模面，并获得预定时间制导律模型；对目标的扰动向量及目标加速度所带来外部扰动估计，并求解预定时间制导律；对简化的三维耦合相对运动模型求解，得到飞行器的运动状态信息；飞行器控制系统控制制导跟踪目标。本发明提供的方法能够保证系统在预定时间内收敛，同时固定时间干扰观测器模型可以实现对目标所引起的外部扰动的估计，具有较高的命中精度。
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