一种基于改进多目标蚁群算法的无人机集群任务分配方法

    公开(公告)号:CN119148761A

    公开(公告)日:2024-12-17

    申请号:CN202411639892.X

    申请日:2024-11-18

    Abstract: 本发明公开了一种基于改进多目标蚁群算法的无人机集群任务分配方法,包括:根据优化目标一和优化目标二,分别构建两个蚂蚁组和相应的两个启发信息;将每个蚂蚁组划分成多个蚂蚁子群,构建蚁簇;每架无人机基于其成员信息素来竞争获取下一个任务的执行权;获得下一个任务的执行权的无人机根据状态转移规则选择下一个任务;仅当蚁簇构造完一个任务分配解时,更新局部信息素;仅当所有的蚁簇完成构造任务分配解时,更新两个蚂蚁组的全局信息素;迭代完成时,档案集中的所有解构成最终的任务分配方案,无人机集群按照任务分配方案,执行任务。

    一种用于半导体电池片加工的串焊机

    公开(公告)号:CN118492723B

    公开(公告)日:2024-11-01

    申请号:CN202410781528.0

    申请日:2024-06-18

    Abstract: 本发明涉及串焊机技术领域,具体公开了一种用于半导体电池片加工的串焊机,包括串焊机主体以及焊接平台;还包括焊接头;收集盒,收集盒位于焊接头外侧,收集盒底部开设有多个连通孔,连通孔位于焊接头外侧;收集机构,收集机构与收集盒连接,此用于半导体电池片加工的串焊机,通过设置的收集机构能够抽取收集盒内的空气,使得收集盒内产生负压,从而利用焊接头外侧的连通孔吸取焊接头周围的空气,同时收集机构还会在串焊机主体每次带动焊接头上升复位时,都对焊接头表面进行吹气,以配合将焊接头表面新沾附的氧化物进行清理,通过每次焊接头焊接一次后,都对焊接头表面进行吹气清理,减轻工作人员工作量,提高串焊机主体的焊接效率。

    一种动态场景下视觉SLAM方法

    公开(公告)号:CN118279753B

    公开(公告)日:2024-08-09

    申请号:CN202410703162.5

    申请日:2024-06-03

    Abstract: 本发明公开了一种动态场景下视觉SLAM方法,包括以下步骤:(1)对原始RGB图片进行实例分割;(2)利用改进后图像金字塔的LK光流法进行特征点跟踪,判断平行动态特征点;(3)计算相邻两帧的图像的基础矩阵,同时采用改进的融合动态概率的多视图几何方法对未被检测出的动态特征点进行进一步的筛查;(4)合成没有动态物体的图片;(5)利用估计的相机位姿三角化得到三维地图点,并通过视觉重投影误差优化相机位姿;(6)优化相机位姿和地图点;(7)进行回环检测和回环优化;本发明提高视觉SLAM系统在动态场景下的精度和鲁棒性。

    一种基于LA-UNET-LSTM的次季节降水预报方法

    公开(公告)号:CN118277767A

    公开(公告)日:2024-07-02

    申请号:CN202410614990.1

    申请日:2024-05-17

    Abstract: 本发明公开了一种基于LA‑UNET‑LSTM的次季节降水预报方法,包括:采集数值模式输出的降水和多气象要素预报数据、实际降水观测数据,并将数据划分成训练集、验证集和测试集;基于训练集数据提取降水可预报模态的特征序列,诊断分析其在数值模式中的可预报性来源,并提取特征掩膜场;搭建LA‑UNET‑LSTM神经网络,构建基于结构相似性和加权均方差的损失函数;对数据进行标准化处理,配合特征掩膜场构建预报因子特征图,基于训练集数据对模型展开训练,并根据模型验证集中表现调整模型参数;将测试集中的预报因子特征图带入训练好的模型,同时得到未来1‑4周的降水预报数据。本发明有效提高了计算效率和极端降水的预报技巧。

    一种基于Multi-headed CNN模型与卫星降雨产品的洪水预报方法

    公开(公告)号:CN117726033A

    公开(公告)日:2024-03-19

    申请号:CN202311747559.6

    申请日:2023-12-19

    Abstract: 本发明公开了一种基于Multi‑headed CNN模型与卫星降雨产品的洪水预报方法,通过使用历史的卫星降雨量数据与流域的水文站的流量数据,挖掘研究流域降雨‑流量的隐藏信息,去预测未来短期的流域的流量。包括步骤如下:获取历史的卫星降雨产品的数据以及所地面水文站实际测量的流量数据和流域边界的矢量数据;确认时间序列的迟滞窗口;通过ArcGIS平台中的泰森多边形算法将卫星降雨产品转化为平均面积降雨量;数据预处理以及划分训练集与测试集;构建预报模型以及参数的调整;对洪水进行预测评估模型的性能。本发明具备高度重建非线性函数的独特优越性,能对洪峰值以及洪峰达到的时间进行估计,有效提高洪水的预报精度。

    一种应用于无人船的波浪能发电装置

    公开(公告)号:CN108757291B

    公开(公告)日:2023-09-19

    申请号:CN201810688494.5

    申请日:2018-06-28

    Abstract: 本发明公开了一种应用于无人船的波浪能发电装置,包括支撑架、外环架、内环架、Z轴支架、X轴支架、Y轴支架;内、外环架为圆环状,沿圆周均布四个安装点;支撑架为两个,分别通过第一导电滑环和X轴小型发电机与外环架沿中心对称的两个安装点相连;外环架另两个安装点处分别通过第二导电滑环和Y轴小型发电机与内环架沿中心对称的两个安装点相连;内环架另两个安装点处分别设有Z轴小型发电机,其转子之间通过Z轴支架相连;Z轴支架、Y轴支架、X轴支架相互垂直设置;Y轴支架、X轴支架两端分别设置均匀质量球。本发明可间接捕获波浪能,并直接安装于无人船上,工作时既不会影响无人船的运动稳定性,也不会增加航行的阻力。

    一种基于CNN和MixFormer的遥感图像水体提取方法

    公开(公告)号:CN116563698A

    公开(公告)日:2023-08-08

    申请号:CN202310231358.4

    申请日:2023-03-10

    Abstract: 本申请涉及一种基于CNN和MixFormer的遥感图像水体提取方法。该方法包括:获取待水体提取的遥感图像,并将遥感图像输入遥感图像水体提取模型中的编码器进行处理,提取遥感图像中的与水体相关的信息,输出浅层特征信息和深层特征信息,再将深层特征信息输入到遥感图像水体提取模型中的MixFormer block模块建模图像全局上下文信息,提取第一特征信息,并将第一特征信息和浅层特征信息输入到遥感图像水体提取模型中的解码器进行特征融合,输出水体提取图。由此,能够提取遥感图像中更丰富的语义信息,在复杂场景下具有更稳健的识别水体能力,同时具有更高的分割精度,提高了遥感图像水体提取的效果,从而提高了水体提取的精度。

    一种图像超分辨率重建方法、系统及设备

    公开(公告)号:CN116385272A

    公开(公告)日:2023-07-04

    申请号:CN202310509122.2

    申请日:2023-05-08

    Abstract: 本发明公开了一种图像超分辨率重建方法、系统及设备,所述方法包括:通过第一参考图像获取第一图像和输入图像;利用卷积结构下采样提取输入图像浅层特征,得到第二参考图像;通过组合操作处理第二参考图像,得到融合特征图像;将融合特征图像进行迭代上下采样操作,得到第一图像的超分辨率图像;将第一图像超分辨率图像利用对偶卷积结构进行降采样,获得超分辨率降采样图像;通过训练得到图像超分辨率重建模型,使用模型对低分辨率图像进行重建,得到重建完成的超分辨率图像;采用上述方案,可以使超分辨率图像具有丰富纹理,提高了图像超分辨率的性能,实现了充分利用浅层深层图像特征完成图像超分辨率重建。

    一种卫星定量降水估计方法
    59.
    发明公开

    公开(公告)号:CN115542430A

    公开(公告)日:2022-12-30

    申请号:CN202211161688.2

    申请日:2022-09-23

    Inventor: 黄杰 张永宏 田丰

    Abstract: 本发明公开了一种卫星定量降水估计方法,包括如下步骤:采集待估计区域的气象卫星数据;将所述气象卫星数据输入至训练好的最佳降水强度估计模型中,获取降水强度预估结果;根据各区域的降水强度预估结果生成降水强度估计结果图;将所述降水强度估计结果图叠加到地形文件上,生成区域降水估计信息;其中,所述最佳降水强度估计模型是根据历史气象卫星数据、以及与所述历史气象卫星数据相对应的历史降水数据训练获取的。本发明基于历史气象卫星数据和深度学习模型,不需要增加额外的硬件设备,能够准确地识别出降水区,并且估计出相对应的降水量,有效地解决了雨量估计空间分布不均、传统天气雷达观测精度易受自然条件及设备维修保养影响地问题。

    一种等宽路面的微型车视觉导航方法

    公开(公告)号:CN110132288B

    公开(公告)日:2022-11-22

    申请号:CN201910379340.2

    申请日:2019-05-08

    Abstract: 本发明公开了一种等宽路面的微型车视觉导航方法,包括:S1:采集微型车即将行驶的路面的二值化图像,其中,像素点值0是对应黑、表示该点位于路面外,像素点值255对应白、表示该点为路面上的点;S2:对二值化图像进行解析和预处理,寻找路面两侧的边缘线,判断道路类型,结合道路类型和获取的边缘线计算得到路面中心线;S3:对路面中心线进行加权处理,得到当前采集的二值化图像的偏差。本发明能够实时有效地获取路面信息,为微型车转向控制提供依据。

Patent Agency Ranking