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公开(公告)号：CN114827138B
公开(公告)日：2025-03-25
申请号：CN202210310696.2
申请日：2022-03-28
Applicant: 中国电子科技集团公司第五十四研究所
IPC: H04L67/10 , H04L67/52 , G06F9/48 , G06F18/23213
Abstract: 本发明提供一种基于全局信息的群体分布式协商方法。本发明应用于由多个同构或异构智能体组成的智能体群体，单智能体移动过程中，可以实时探测、获得探测范围内用户的位置信息，并与群体内其它智能体进行信息交互。本发明中，单智能体基于交互信息和探测信息，通过信息融合机制，得到全局信息；每个单智能体通过聚类算法，使用全局信息，得到下一阶段目标点集合；多智能体群体通过分布式协商机制，完成任务分配，得到自身下一阶段目标点；智能体向目标点移动，重复上述过程，解决多智能体决策与任务分配问题。
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公开(公告)号：CN119229059A
公开(公告)日：2024-12-31
申请号：CN202411748650.4
申请日：2024-12-02
Applicant: 中国电子科技集团公司第五十四研究所 , 山东建筑大学
Abstract: 本发明公开了一种顾及室内曲面结构的室内三维重建方法，涉及地图制图技术领域。本发明在输入室内三维点云后，首先基于超体素将室内三维点云分割为曲面点和平面超体素集合；针对曲面点和平面超体素集合，分别进行模型拟合，提取室内平面和曲面模型，基于3D‑2D投影模型划分室内二维空间；基于叠加分析和马尔可夫场构建室内二维平面图构建；并最终基于约束Delaunay三角化建立室内三维模型。本发明基于三维点云进行室内三维重建，实现了室内曲面结构，尤其是圆柱形曲面结构的三维重建，可快速、有效、高精度的实现室内场景重建，满足复杂室内场景导航与建模需求。
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公开(公告)号：CN119109738A
公开(公告)日：2024-12-10
申请号：CN202411129243.5
申请日：2024-08-16
Applicant: 南京航空航天大学 , 中国电子科技集团公司第五十四研究所
IPC: H04L27/00 , H04B17/391
Abstract: 本发明公开了一种通感一体化系统下的信号自动调制识别方法、装置及介质，利用Matlab仿真通信过程，模拟真实信道效果，生成不同调制方式的信号；以信号实部为I路信号，虚部信号为Q路信号，作为原始特征数据；根据I/Q原始信号生成时频图像，并进行图像处理，降低信号噪声，加强图像特征，得到处理后的时频图像，按照不同调制信号、不同信噪比级别进行封装，得到时频图像数据集；将步得到的时频图像输入到预训练的残差注意力网络模型进行识别，对信号样本进行分类预测，识别其调制方式。本发明基于信号的时频图像，在包含雷达和通信信号的自定义混合数据集上实现了最先进的分类精度；尤其能够从少量的信号中提取特征，在小样本情况下识别率有显著提升。
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公开(公告)号：CN115113651B
公开(公告)日：2024-11-08
申请号：CN202210840950.X
申请日：2022-07-18
Applicant: 中国电子科技集团公司第五十四研究所
IPC: G05D1/46 , G05D109/20
Abstract: 本发明公开了一种基于椭圆拟合的无人机长僚协同覆盖寻优方法，属于无人机控制领域。该方法包括无人机覆盖范围设置及目标参数获取、对所有目标点位置点集合进行椭圆拟合、长僚无人机的位置部署、目标位置更新及实时在线调整等步骤。该方法与传统栅格法或聚类法相比，在覆盖目标数量问题上采用次优策略，从而大大减少了时间代价，其次采用椭圆拟合而不是传统聚类加权，有效解决了目标在栅格边界附近引起的最优位置波动，当目标运动时，无人机的路径均无太大波动，更符合无人机实际飞行需求。该方法对探索无人机在各类场景中的实际应用模式，具有非常重要的现实意义。
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公开(公告)号：CN115032900B
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202210694528.8
申请日：2022-06-20
Applicant: 中国电子科技集团公司第五十四研究所
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了一种基于深度强化学习的有无人协同控制方法，旨在通过深度强化学习解决人机协同控制中的控制权限分配问题，实现更优的有无人协同控制。为实现意图目标推断，本发明提出了基于LSTM的意图识别方法，可根据实际能够获取到的环境、人、系统等的状态数据，预测对应的目标意图；为实现控制权限分配，本发明提出了机器和人的控制方法，协调人与机器智能体的控制权限，使之能够在任务执行过程中动态地调整控制权限并将其分配给人或机器智能体，从而改善整个人机协作系统的安全性、稳定性以及任务执行性能。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118632048A
公开(公告)日：2024-09-10
申请号：CN202410653314.5
申请日：2024-05-24
Applicant: 中国电子科技集团公司第五十四研究所
IPC: H04N21/2343 , H04N21/4402 , H04N21/4728 , G06V10/25 , G06V10/44 , G06V10/52 , G06V10/82
Abstract: 本发明公开了一种基于码率调整算法的感兴趣区域图像编码方法，属于通信传输领域。该方法首先建立目标检测识别模型；然后基于传输码率，选取不同编码方式，若传输码率大于阈值，则采用H265编码格式对视频码流进行压缩编码，否则，采用目标检测识别模型对视频码流进行目标识别，获得包含目标的图像帧，并按照图像格式进行编码。本发明构建了基于码率的信息编码机制，采用图像压缩方法生成压缩视频码流；构建了新型的目标识别模型，包括特征提取阶段增加特征金字塔结构、使用标签平滑策略降低错误标签负面影响，并优化损失函数，采用目标检测方法生成含目标图像信息。
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公开(公告)号：CN113589842B
公开(公告)日：2024-04-19
申请号：CN202110841689.0
申请日：2021-07-26
Applicant: 中国电子科技集团公司第五十四研究所
IPC: G05D1/695 , G05D109/20
Abstract: 本发明公开了一种基于多智能体强化学习的无人集群任务协同方法，属于无人集群任务规划技术领域。本发明基于Unity搭建面向多无人系统任务规划的强化学习仿真环境；使用Gym将获取到的仿真环境的信息搭建成符合规范的强化学习环境；对无人机集群对抗环境建模；使用Tensorflow深度学习库搭建多智能体强化学习环境；使用协作深度确定性策略梯度方法求解多智能体强化学习问题；输出无人集群任务规划结果。本发明对现有技术进行了较大改进，能够得到更为良好的多无人系统协同任务规划结果。
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公开(公告)号：CN117876486A
公开(公告)日：2024-04-12
申请号：CN202410029621.6
申请日：2024-01-09
Applicant: 中国电子科技集团公司第五十四研究所
Abstract: 本发明提供了一种基于网格金字塔的无人机定位方法，属于无人机定位导航领域。本发明包括：以遥感图像地图作为定位底图，选择图中一种能够直接或间接提取点特征的元素，标记所选元素的位置，建立网格金字塔；无人机起飞后，获得无人机和相机云台的位姿信息，对航拍图像进行校正；提取航拍图像中所选元素的位置，建立航拍图像中所选元素的网格金字塔，匹配航拍图像和定位底图的网格金字塔；根据网格金字塔的匹配结果，计算无人机位置并输出。本发明可在GPS信号丢失场景下，利用遥感图像与无人机拍摄的航拍图像，完成无人机的定位工作，大大减少在利用航拍图像计算无人机位置时所需的计算量，提高了定位信息的生成速度和实时性。
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公开(公告)号：CN117040600A
公开(公告)日：2023-11-10
申请号：CN202311053555.8
申请日：2023-08-21
Applicant: 中国电子科技集团公司第五十四研究所
Abstract: 本发明属于无人机群通信领域，公开了一种基于通信拓扑的无人机群通信支援方法，主要解决无人机群通信支援问题，步骤为：获取无人机群通信拓扑；基于无人机群通信拓扑，计算每个无人机节点连通数目；基于无人机群通信拓扑中边的信号强度及每个无人机节点连通数目，计算每个无人机节点的连通信号强度；然后计算每个无人机节点对通信拓扑的关键度量；并对每个无人机节点的连通数目、连通信号强度和关键度量进行加权，得到每个无人机节点的通信支援收益；对于通信收益大的无人机节点优先进行通信支援。本发明对每个无人机节点的连通数目、连通信号强度、关键度量进行加权，并对通信支援收益较高的无人机节点优先通信支援，思路简单、有效。
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公开(公告)号：CN116257621A
公开(公告)日：2023-06-13
申请号：CN202310261280.0
申请日：2023-03-17
Applicant: 中国电子科技集团公司第五十四研究所
IPC: G06F16/34 , G06F16/51 , G06F40/186 , G06V10/424 , G06V10/82 , G06N3/0442 , G06N3/0455 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种战场语义化态势抽取方法，属于战场态势构建技术领域。该方法首先构建多源图像数据库；然后对多源图像数据库进行时空关系统一；接着对多源图像数据进行语义化描述；最后对语义化描述结果进行多级摘要提取，生成战场语义化态势。本发明基于人工智能手段构建了图像语义化描述、多级摘要提取的全流程体系，可获取战场“目标与目标”以及“目标与环境”之间的逻辑关系”，实现从局部到全局的语义化态势信息逐层提取，更接近于人类语言体系，态势生成简单、高效，并以指数级压缩战场信息，可快速为指挥官提供决策支撑。
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