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公开(公告)号：CN116595443B
公开(公告)日：2023-10-03
申请号：CN202310868926.1
申请日：2023-07-17
Applicant: 山东科技大学
IPC: G06F18/241 , G06F18/213 , G06F18/10 , G06F18/214 , G06F18/21 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06N3/0985
Abstract: 本发明提供了一种基于元学习的无线信号本手势识别方法，属于手势识别领域，该方法为：在实验室内部署一个数据采集装置，该装置包括一个发射端和一个接收端；组织m名实验者坐在发射端和接收端中间的位置，做出规定的手势动作，每个手势动作重复n次，进行实验数据的采集；针对采集到的手势数据，提取其CSI的幅值信息，利用离散小波变换进行降噪处理，将处理后的数据集划分为训练集和测试集；构建MAML‑WCNN‑BiLSTM手势识别模型，并对其进行训练和测试。本发明方法解决了无线信号手势识别技术中数据有限和获取难度较大的问题，实现了有效利用少量样本进行手势识别的目的，大大降低了人工成本。
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公开(公告)号：CN116310395A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310121708.1
申请日：2023-02-16
Applicant: 山东科技大学
Abstract: 本发明提供了一种基于无监督深度神经网络的图像特征提取方法,具体包括如下步骤：获取当前不同视点的图像，调整所有图像为统一大小，并转成灰度图；对灰度图进行单应性变换，新生成的图像与原图重新构成一组图像对，最后吧所有的图像对构成一个图像集；随机选择每个图像对中的一张图像构成图像组A，另一张图像构成图像组B；把图像组A中每张图片按图像长宽比进行分块；把图像组B作为无监督深度学习神经网络的输入；利用计算出的误差对无监督深度学习神经网络进行反向传播。本发明的技术方案克服现有技术中基于卷积神经网络的提取速度慢，且需要大量标注数据用于网络训练的问题。
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公开(公告)号：CN115631211A
公开(公告)日：2023-01-20
申请号：CN202211162154.1
申请日：2022-09-23
Applicant: 山东科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于无监督分割的高光谱图像小目标检测方法，对待检测的高光谱目标图像进行归一化处理，建立高光谱图像分割模型；根据高光谱图像分割结果图，统计分割结果图中每一连通域内包含的像素个数，判断每一连通域内像素个数是否小于设定的阈值N；将待检测图像划分为多个连通域，并将连通域内的像素个数小于设定的阈值N的连通域判定为待检测小目标的感兴趣区域；将感兴趣区域内的像素光谱与已知光谱模板作为自适应余弦估计高光谱检测器的输入，检测感兴趣区域内的像素是否为目标像素；最后输出高光谱目标图像的检测结果。该方法能够有效缩小目标检测范围并提升小目标的检测精度，可用于高光谱遥感技术下的农业监测、军事侦察等。
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公开(公告)号：CN111142358B
公开(公告)日：2022-01-07
申请号：CN202010063381.3
申请日：2020-01-20
Applicant: 山东科技大学
IPC: G04F13/00
Abstract: 本发明公开了一种基于自然X射线源观测的深空自主守时方法，利用X射线脉冲星信号的周期稳定性在轨修正星载时钟误差。本发明优化了脉冲星计时观测的模型，将计时观测噪声建模为观测误差噪声和计时噪声的复合，并给出了计时噪声水平的表征模型；基于改进的GM模型建立了星载时钟的演化模型，将GM模型的常数参数建模为与时间相关的变量；基于计时观测模型和时钟演化模型，利用UKF估计星载时钟状态，实现利用脉冲星计时观测修正时钟误差的目的，实现了基于自然X射线源观测的深空自主守时。本发明利用自然X射线脉冲星辐射的信号在轨修正星载时钟误差，摆脱了对地面时间系统的依赖，自主性强，也降低了深空时间参考系统的建立和维护成本。
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公开(公告)号：CN112785849A
公开(公告)日：2021-05-11
申请号：CN202110204967.1
申请日：2021-02-24
Applicant: 山东科技大学
Abstract: 本发明公开了一种高速公路拥堵状态判别和交通流管控系统及方法，属于智能交通管理与控制领域，该系统包括数据采集模块、数据处理模块、后端服务模块和前端展示模块；本发明将道路拥堵状态分为未发生拥堵、尚未发生严重拥堵、已发生较严重拥堵三种，并且结合系统检测器获取的交通参数如速度、占有率、交通流量，计算交通拥挤指数；将计算出的数据与特定阈值相比较得到初始的预判结果；为了降低了误判率，实现准确判别，系统将维持检测的持续性并多次进行预判，最终完成一次交通拥堵状态评价；最后采用分级控流的方法对入口匝道进行车辆管控来缓解高速公路主线交通压力。此方法可准确预判高速公路交通拥堵状态，从而更好的实现分级控流。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111245508A
公开(公告)日：2020-06-05
申请号：CN202010065276.3
申请日：2020-01-20
Applicant: 山东科技大学
Abstract: 本发明提供了一种基于两自由度脉冲星辐射方向矢量搜索的X射线通信链路捕获方法，首先，建立脉冲星辐射矢量观测坐标系，包括本体的本体坐标系和准直器坐标系，基于观测坐标系建立准直器数学模型，在此基础上建立脉冲星信号辐射方向矢量观测模型；在观测模型基础上，提出两自由度辐射方向矢量搜索算法，实现辐射矢量的快速搜索及获取，在X射线通信收发器与辐射方向矢量方向事先约定的基础上，实现X射线通信链路的无辅助快速捕获。本发明提出捕获方法不依赖于专门的射频或光学链路，抗干扰能力强，自主性强，适合于深空X射线通信的应用。
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公开(公告)号：CN111142358A
公开(公告)日：2020-05-12
申请号：CN202010063381.3
申请日：2020-01-20
Applicant: 山东科技大学
IPC: G04F13/00
Abstract: 本发明公开了一种基于自然X射线源观测的深空自主守时方法，利用X射线脉冲星信号的周期稳定性在轨修正星载时钟误差。本发明优化了脉冲星计时观测的模型，将计时观测噪声建模为观测误差噪声和计时噪声的复合，并给出了计时噪声水平的表征模型；基于改进的GM模型建立了星载时钟的演化模型，将GM模型的常数参数建模为与时间相关的变量；基于计时观测模型和时钟演化模型，利用UKF估计星载时钟状态，实现利用脉冲星计时观测修正时钟误差的目的，实现了基于自然X射线源观测的深空自主守时。本发明利用自然X射线脉冲星辐射的信号在轨修正星载时钟误差，摆脱了对地面时间系统的依赖，自主性强，也降低了深空时间参考系统的建立和维护成本。
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公开(公告)号：CN119051500A
公开(公告)日：2024-11-29
申请号：CN202411119579.3
申请日：2024-08-15
Applicant: 山东科技大学
IPC: H02P21/00 , H02P21/22 , H02P25/022 , H02P27/12 , H02P27/08
Abstract: 本发明公开了一种带扰动抑制的PIR型永磁同步电机无差拍预测控制方法，属于电机控制技术领域，步骤为：设计基于永磁同步电机电磁方程的PIR型无差拍电流预测控制器；设计基于非线性ADRC自适应律的模型参考自适应系统MRAS；基于MRAS进行参数辨识；基于MRAS进行PIR型无差拍电流预测控制器的扰动观测。本发明通过增加积分环节以及准谐振环节，改良了无差拍控制器的抗稳态误差及交流扰动能力。通过增加MRAS参数辨识、扰动观测，改良了无差拍控制器的抗电机电磁参数摄动及直流扰动能力。并且通过采用非线性ADRC自适应律，既可改良线性ADRC自适应律的超调问题，又保留了线性ADRC抗高频扰动的能力。
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公开(公告)号：CN115438691B
公开(公告)日：2024-09-24
申请号：CN202210978371.1
申请日：2022-08-16
Applicant: 山东科技大学
IPC: G06F18/24 , G06F18/241 , G06F18/214
Abstract: 本发明提供了一种基于无线信号的手势识别方法，包括以下步骤：在实验室内部署一个数据采集装置，该装置包括一个发射端和一个接收端；组织m名实验者坐在发射端和接收端中间的位置，做出规定的手势动作，每个手势动作重复n次，进行实验数据的采集；针对采集到的手势数据，提取其CSI的幅值信息，利用离散小波变换进行降噪处理，将处理后的数据集划分为训练集和测试集；构建小样本手势识别模型；构建完成后将训练集放入模型中进行训练，待模型训练完成后用测试集进行测试，查看分类效果。本发明方法解决了传统的深度学习方式中利用大量数据去训练模型的问题，实现了仅用每类很少的样本数量就能识别新的手势类别的目的，此方法大大降低了人工成本。
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公开(公告)号：CN117826713B
公开(公告)日：2024-09-10
申请号：CN202311561107.9
申请日：2023-11-22
Applicant: 山东科技大学
IPC: G05B19/418
Abstract: 本发明公开了一种改进的强化学习AGV路径规划方法，其步骤为：搭建基于Gazebo的三维AGV模型及障碍物模型并进行仿真环境建模；设计基于三维仿真环境下AGV路径规划的状态空间和动作空间；设计奖励值函数；设计SR‑PPO算法，将样本正则化项添加到PPO算法的目标函数中；基于SR‑PPO算法设计SR‑ALR‑PPO算法，将KL散度近似的Fisher信息矩阵以及KL散度约束项与SR‑PPO算法结合，自适应选择策略网络参数更新的学习率；基于SR‑ALR‑PPO算法建立路径规划模型并进行训练，得到训练好的路径规划模型。本发明提出了一种改进的强化学习AGV路径规划方法，基于样本正则化和自适应学习率提高了AGV的自主规划能力，获得最优无碰撞路径，最大限度地减少AGV运行时间和能耗。
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