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公开(公告)号：CN116245346B
公开(公告)日：2023-07-28
申请号：CN202310533242.6
申请日：2023-05-12
Applicant: 深圳大学
IPC: G06Q10/0631 , G06N3/126
Abstract: 本发明提供了一种基于多种群遗传算法和局部搜索的多无人机任务分配方法，其为：获取各无人机初始位置与各待喷洒农药目标点之间欧氏距离的代价矩阵；对染色体进行编码，并初始化种群参数；计算每个染色体的适应度；依次对每个子种群的染色体进行选择算子处理、交叉算子处理、变异算子处理以及局部搜索处理；将每一次迭代中所有子种群中适应度最高的染色体在所有子种群之间共享；若达到了最大迭代次数，则基于共享结果输出当前全局最优染色体。本发明以确定哪个无人机执行哪些目标点位置的农药喷洒任务以及执行任务的先后顺序，使得在满足各个无人机有限载荷和工作时长约束的同时，最小化无人机完成所有农药喷洒任务而消耗的总时间。
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公开(公告)号：CN116366082A
公开(公告)日：2023-06-30
申请号：CN202310045537.9
申请日：2023-01-30
Applicant: 深圳大学
Abstract: 本申请涉及水下声学通信领域，提供一种提高微秒级超短脉冲水声信号信噪比的方法，包括：获取同一发射信号的多个接收信号；所述发射信号为微秒级超短脉冲水声信号；所述接收信号是通过多基元水听器接收的；所述多基元水听器用于通过多个接收基元接收同一发射信号，得到多个接收信号；基于各所述接收信号进行峰值对齐处理，得到多个对齐信号；对所述多个对齐信号进行信号相干累加，得到目标信号。本申请可以有效增强信号而消减噪声，可以增强得到的目标信号的信噪比，提升微秒级超短脉冲水声信号的检测性能。
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公开(公告)号：CN116070882B
公开(公告)日：2023-06-02
申请号：CN202310273602.3
申请日：2023-03-21
Applicant: 深圳大学
IPC: G06Q10/0631 , G06F17/11
Abstract: 本发明公开了一种时序约束下基于边际成本的多机器人协同任务分配方法，属于机器人任务分配技术领域，包括：基于各目标点允许最早访问的时间，计算各机器人当前任务计划表中各个已分配目标点的规划访问时间；判断各机器人当前任务计划表中是否存在规划访问时间被更新的目标点，若是，更新各个已分配目标点在原始有向无环图中所有子目标点允许最早访问的时间；否则，将引起最小边际成本的待分配目标点分配给对应机器人，并将该目标点插入到对应机器人任务计划表中最小边际成本对应位置；在当前有向无环图中，删除刚分配的目标点及与其相连的有向边，并根据新的有向无环图迭代进行任务分配。本发明可以有效改善现有技术搜索效率低、耗时长的缺点。
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公开(公告)号：CN115372282A
公开(公告)日：2022-11-22
申请号：CN202211278158.6
申请日：2022-10-19
Applicant: 深圳大学
Abstract: 本发明公开了一种基于无人机高光谱影像的农田土壤含水量监测方法，计算土壤样本的土壤水分，获取无人机高光谱设备采集的农田高光谱影像并进行预处理；提取预处理后的高光谱影像数据中反射光谱所对应的图像像元，并对高光谱影像数据的光谱反射率数据进行滤波处理；对高光谱影像数据进行连续小波变换生成多个尺度的连续小波系数，筛选特征波段，生成光谱特征集合；根据光谱特征集合与土壤水分建立深度神经网络回归模型，调试模型参数对模型进行训练，评价模型的精度；采用深度神经网络回归模型对高光谱影像数据中的所有像素进行土壤水分含量估计，根据估计得到的土壤水分含量进行空间制图。本发明为农田数字土壤制图提供了极大的便捷。
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公开(公告)号：CN116502874B
公开(公告)日：2023-12-08
申请号：CN202310766758.5
申请日：2023-06-27
Applicant: 深圳大学
IPC: G06Q10/0631 , G06Q10/04 , G06F17/11
Abstract: 本发明公开了一种时序约束下基于边际成本的单卡车单无人机任务规划方法，其包括基于有向无环图的邻接矩阵获取入度为零的客户点集合；查找客户点集合中的客户点在无人机路径中的潜在插入位置；根据各个潜在插入位置前后顶点或前面顶点的类型，获取将客户点集合中各个客户点插入潜在插入位置时满足无人机载货量约束和飞行距离约束的各个可行路径；计算各个可行路径中最后一个客户点预期被服务时间，采用服务时间最快的可行路径更新无人机路径，将新插入的客户点及与其连接的有向边从有向无环图中删除；当更新后的有向无环图中的客户点个数为零时，完成任务规划，否则，继续进行插入操作。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116738072B
公开(公告)日：2023-11-14
申请号：CN202311026200.X
申请日：2023-08-15
Applicant: 深圳大学
IPC: G06F16/9536 , G06F18/25 , G06F18/23213 , G06F18/24 , G06F18/22 , G06F18/27 , G06N3/006
Abstract: 本发明公开了一种结合人因信息的多维推荐方法，涉及计算机科学技术领域。包括：基于用户的偏好权重融合多维相似度，确定近邻用户；基于眼动信号构建用户关注度模型，获取用户浏览项目时的关注度；基于深度神经网络融合多维评分和关注度，生成推荐结果；基于眼动信号构建用户评价反馈模型，获取用户对推荐结果的评价并优化推荐算法。本发明将人因工程引入推荐算法，分析用户浏览项目时的无意识行为和生理信号等人因信息，构建用户关注度模型，获取用户对项目的关注度，融合多维评分信息和关注度信息，分析用户偏好及关注度，提高推荐结果的准确度。此外，利用人因信息构建评价反馈模型，获取用户对推荐结果的评价，修正用户偏好并优化推荐算法。
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公开(公告)号：CN116738072A
公开(公告)日：2023-09-12
申请号：CN202311026200.X
申请日：2023-08-15
Applicant: 深圳大学
IPC: G06F16/9536 , G06F18/25 , G06F18/23213 , G06F18/24 , G06F18/22 , G06F18/27 , G06N3/006
Abstract: 本发明公开了一种结合人因信息的多维推荐方法，涉及计算机科学技术领域。包括：基于用户的偏好权重融合多维相似度，确定近邻用户；基于眼动信号构建用户关注度模型，获取用户浏览项目时的关注度；基于深度神经网络融合多维评分和关注度，生成推荐结果；基于眼动信号构建用户评价反馈模型，获取用户对推荐结果的评价并优化推荐算法。本发明将人因工程引入推荐算法，分析用户浏览项目时的无意识行为和生理信号等人因信息，构建用户关注度模型，获取用户对项目的关注度，融合多维评分信息和关注度信息，分析用户偏好及关注度，提高推荐结果的准确度。此外，利用人因信息构建评价反馈模型，获取用户对推荐结果的评价，修正用户偏好并优化推荐算法。
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公开(公告)号：CN116502874A
公开(公告)日：2023-07-28
申请号：CN202310766758.5
申请日：2023-06-27
Applicant: 深圳大学
IPC: G06Q10/0631 , G06Q10/04 , G06F17/11
Abstract: 本发明公开了一种时序约束下基于边际成本的单卡车单无人机任务规划方法，其包括基于有向无环图的邻接矩阵获取入度为零的客户点集合；查找客户点集合中的客户点在无人机路径中的潜在插入位置；根据各个潜在插入位置前后顶点或前面顶点的类型，获取将客户点集合中各个客户点插入潜在插入位置时满足无人机载货量约束和飞行距离约束的各个可行路径；计算各个可行路径中最后一个客户点预期被服务时间，采用服务时间最快的可行路径更新无人机路径，将新插入的客户点及与其连接的有向边从有向无环图中删除；当更新后的有向无环图中的客户点个数为零时，完成任务规划，否则，继续进行插入操作。
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公开(公告)号：CN116188973A
公开(公告)日：2023-05-30
申请号：CN202211627479.2
申请日：2022-12-16
Applicant: 深圳大学
IPC: G06V20/10 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82
Abstract: 本发明提供一种认知生成机制裂缝检测方法，该方法包括：基于光照模型获取包含裂缝的图像和环境光图像，基于域优先随机采样算法和包含裂缝的图像，生成采样标签；根据裂缝生成算法、表面生成算法以及采样标签，生成裂缝图像和表面图像；将裂缝图像和表面图像融合，与原始待检测图像对比，得到对比结果；在对比结果中选择像素差异最大的区域，若该区域大于阈值，则返回采样步骤，对该区域重采样，并重新生成裂缝图像和表面图像；重复上述过程，直至对比结果中像素差异最大的区域小于阈值。本方法结合了语义生成检测和视觉特征检测；通过解决改善信号采样方法解决了生成图像与原始图像中信息的一致性；通过局部反馈修正偏差，保证结果的可靠性。
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公开(公告)号：CN115574855B
公开(公告)日：2023-05-12
申请号：CN202211199633.0
申请日：2022-09-29
Applicant: 深圳大学
Abstract: 本申请提供一种沉管管节对接状态水下作业机器人检测方法，包括：基于水下作业机器人集成的结构光传感器和视觉传感器检测所述待沉管节和已沉管节的对接端面的状态；以及，基于所述水下作业机器人的机械臂控制待沉管节设置的拉线传感器检测所述待沉管节与所述已沉管节之间对接端面的位姿关系，所述拉线传感器的拉线连接在所述已沉管节设置的对中装置上；其中，所述水下作业机器人设置有与控制端连接的线缆，并基于所述线缆接收所述控制端下发的操作指令，以及基于所述线缆将检测时测量得到的对接端面的状态和位姿关系上传至所述控制端，所述检测时测量得到的对接端面的状态和位姿关系用于调整所述待沉管节的对接姿态。
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