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公开(公告)号：CN115222556A
公开(公告)日：2022-10-21
申请号：CN202210859384.7
申请日：2022-07-21
Applicant: 东南大学
IPC: G06Q50/16 , G06F16/909 , G06F16/29 , G01S19/47 , G01C21/16
Abstract: 本发明提供了一种基于电子界址点和空地协同机制的地籍调查系统与方法，该系统包括电子界址点、电子控制点、土地调查机器人和土地调查服务器。指界人员现场在电子界址点内写入地籍信息并布设于每户居民地籍图顶点上用以指界，于待调查地区内适当布设控制点。土地调查机器人装载有专用阅读器设备且服从土地调查服务器的资源调度，利用空地协同机制和本发明所提供的流程实现地籍快速调查。土地调查服务器处理调查数据并以此构建完整的地籍图。本发明可实现居民地籍界址调查与勘测的智能化与自动化、大幅提高土地调查的作业效率、在降低技术操作的门槛的同时可获取准确的土地数据，适用于全国土地资源初次调查和大规模图解调查后的补充调查。
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公开(公告)号：CN114692857A
公开(公告)日：2022-07-01
申请号：CN202210333197.5
申请日：2022-03-31
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于事件驱动的脉冲神经网络集群计算框架，包括：以事件驱动神经元为基本组成单元的集群结构；集群之间的突触连接层，内部具有神经元连接权重的矩阵；维护候选脉冲时序的优先级队列；负责分发脉冲的网络调度器。其中神经元集群在更新时进行批处理来避免重复计算，根据预筛选条件避免不必要的峰值计算。该框架基于事件驱动方法仿真，仿真精度不受时间步大小的限制，能够充分利用脉冲事件的时空稀疏性降低计算量。在事件驱动的更新步骤中复用衰减系数和预筛选进行加速，有效地降低了单次更新的计算量，从而提高了整体的仿真速度。
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公开(公告)号：CN113673678A
公开(公告)日：2021-11-19
申请号：CN202110950652.1
申请日：2021-08-18
Applicant: 东南大学
IPC: G06N3/04
Abstract: 本发明公开了一种脉冲神经网络逻辑运算方法，包括对脉冲神经网络语义下逻辑变量的定义；以脉冲神经元为基本单元设计脉冲神经网络逻辑运算的层级网络结构；基于所述脉冲神经网络逻辑运算层级网络结构构建的脉冲神经网络基本逻辑运算模块以及复合逻辑运算模块，在设计或训练后能够实现对应逻辑运算功能；基于所述脉冲神经网络基本逻辑运算模块以及复合逻辑运算模块，通过级联能够实现任意复杂逻辑运算。本发明为通过脉冲神经网络实现逻辑运算提供了一种方法，使得以脉冲神经网络为基础的逻辑运算成为可能，并为构建大规模脉冲神经网络和构建基于脉冲神经网络的非冯·诺依曼计算体系打下基础。
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公开(公告)号：CN113298239A
公开(公告)日：2021-08-24
申请号：CN202110762910.3
申请日：2021-07-06
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种生成图像超分辨网络的神经组件搜索方法，该方法可搜索不同算力限制下的图像超分辨网络，其网络大小可伸缩。该方法除神经网络结构外，还可搜索色彩空间、损失函数组成及其他影响神经网络训练、推理性能的神经组件。该方法同时使用权值共享策略，全部搜索空间构建的超图权值可以被搜索出来的子图继承，大大加快了搜索时间。本发明针对图像超分辨重建应用，构建了简易性超图，并搜索出慢、一般、快三种图像超分辨网络。此外，该发明不仅适用于图像超分辨网络这一领域，也可作为一个通用框架，通过更改搜索空间，可使用提出的伸进组件搜索方法搜索出其他应用的神经网络。
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公开(公告)号：CN106710253B
公开(公告)日：2019-12-10
申请号：CN201710142225.4
申请日：2017-03-10
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种高可靠性的智能路口交通控制系统及控制方法，包括视频采集模块、中央处理模块、执行模块；视频采集模块包括摄像头及其相关软件，中央处理模块即为工控机，其特征在于具有自诊断程序，SDK接口，图像处理程序，存储模块，通讯模块。执行模块为信号灯，完成对路口交通控制。本发明提出了一种基于布线方案，系统组成，存储方案，图像处理等方面进行可靠性设计的高可靠性智能路口交通控制系统。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN106600046A
公开(公告)日：2017-04-26
申请号：CN201611125406.8
申请日：2016-12-09
Applicant: 东南大学
CPC classification number: G06Q10/04 , G06K9/6269 , G06K9/6278 , G06K9/6282
Abstract: 本发明公开了基于多分类器融合的土地闲置预测方法。该方法包括：步骤A、选取训练样本地块，提取这些地块的特征数据，并按照土地闲置标准将这些地块人工分为：闲置、非闲置、不确定；步骤B、以训练样本的特征数据作为分类器输入，以训练样本的类别作为期望输出，分别对多个不同的分类模型进行训练；步骤C、提取待预测地块的特征数据并分别输入所述多个分类器，得到多个分类器的分类结果；步骤D、使用基于置信度的分类器融合方法对所述多个分类器的分类结果进行融合，得到待预测地块的土地闲置预测结果。本发明还公开了基于多分类器融合的土地闲置预测装置。本发明可对土地闲置进行精确地预测，从而为土地的使用、规划、管理等提供科学依据。
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公开(公告)号：CN117851881A
公开(公告)日：2024-04-09
申请号：CN202311853281.0
申请日：2023-12-29
Applicant: 东南大学
IPC: G06F18/241 , H04W4/02 , H04B1/7163 , G06F18/2113 , G06F18/213 , G06N3/045 , G06N3/0495 , G06N3/063 , G06N3/09
Abstract: 本发明提供了一种UWB视距/非视距识别的设备与算法，设备包括UWB通讯模块以及支持TinyML的计算模块，算法是先利用UWB通讯模块采集完整的CIR数据和全部信道特征后，通过特征选择筛选关键CIR数据和信道特征组成输入数据集，再搭建预训练模型并预训练权重，冻结预训练模型的输入层和特征提取块权重，加入自注意力机制并重新训练模型，使其具有UWB视距/非视距识别的有效表征，最后通过模型压缩、量化与TinyML部署，将重新训练好的模型部署于支持TinyML的计算模块上实现UWB视距/非视距识别。本发明可以在计算资源受限的嵌入式设备上实现快速、有效与鲁棒的UWB的视距/非视距识别，有助于进一步降低UWB测距误差，提高定位的精度。
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公开(公告)号：CN112463908B
公开(公告)日：2024-04-09
申请号：CN202011477934.6
申请日：2020-12-15
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明提供了一种基于电子界址点与无人机的地籍快速调查系统与方法，其中调查系统包括电子界址点、无人机和土地调查服务器。电子界址点提前写入居民的地籍信息，并安装于每户居民地籍图顶点上。无人机上安装有高精度卫星定位系统，用于无人机的精准定位；无人机上安装有射频识别阅读器，用于读取电子界址点中的地籍信息，同时对电子界址点进行距离测量与精准定位；无人机上安装的移动通信系统将数据传输至土地调查服务器。土地调查服务器将无人机获取的电子界址点数据，进行信息处理与存储。每户居民所有界址点的连线可确定完整的地籍图。本发明可用于全国土地资源调查，可有效简化地籍调查实施方案，准确无误地完成土地确权。
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公开(公告)号：CN115758126A
公开(公告)日：2023-03-07
申请号：CN202211646883.4
申请日：2022-12-21
Applicant: 东南大学
IPC: G06F18/213 , G06F18/24 , H03M7/30
Abstract: 本发明公开了一种加速度传感器数据的低算力特征提取和数据压缩方法。该方法包括三轴加速度传感器数据的特征提取算法，和针对提取后特征的数据压缩算法。加速度数据经过滑动窗口分割后，计算得到合加速度方向。根据事先定义的基方向，按就近原则，依次用基方向编号取代合加速度方向。对方向编码进行统计，得到单个滑动窗口内各基方向出现频数的直方图。短时间内合加速度方向分布比较集中，根据这种性质，将0值编码为值为0的单个bit，对于非0值，使用8个bit来表示，第1位作为标志位固定为1，后7位为相应频数的二进制数值。使用编码完成后的二进制串进行数据传输。应用本方法，可以节省特征提取和数据压缩过程的计算开销，降低设备整体功耗。
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公开(公告)号：CN115329675A
公开(公告)日：2022-11-11
申请号：CN202211006273.8
申请日：2022-08-22
Applicant: 东南大学
IPC: G06F30/27 , G06K9/62 , G06F119/02
Abstract: 本发明提供了一种基于注意力机制和迁移学习的UWB测距误差补偿算法，该算法包括卡尔曼滤波、神经网络模型、注意力机制和迁移学习算法，该算法采用能获取自身高精度位置坐标的UWB标签及UWB基站进行数据采集。首先在源域数据集上进行预训练，得到预训练权重，再在目标域数据集上加载预训练权重并进行训练，实现模型迁移，得到误差预测值，对UWB标签与UWB基站的距离误差进行补偿与消除。本发明可以有效进行UWB测距误差的消除，并适用于多种需要应用UWB进行无线测距的场景，有助于大幅度提升基于UWB的测距定位精度。
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