公开(公告)号：CN113325774A

公开(公告)日：2021-08-31

申请号：CN202110604221.X

申请日：2021-05-31

Applicant: 北京林业大学

Inventor： 李玉珂 ,  段海富 ,  段盈郦 ,  孟伟 ,  许福 ,  陈志泊

IPC: G05B19/042 ,  G01D21/02 ,  G08C17/02 ,  B64D47/08 ,  B64D47/00 ,  B64C39/02

Abstract: 本发明公开了一种基于无人机的森林生态数据监测系统及监测方法，该系统包括部署于地面的数个生态数据采集节点，用于收集生态数据采集节点所采集数据的无人机以及对数据进行处理和控制无人机飞行的控制中心；所述生态数据采集节点包括主板和搭载于所述主板上的多个传感器以及LoRa模块、存储模块、GPS模块和电源模块一；所述无人机上搭载有LoRa网关一和云台相机，为LoRa网关一供电的电源模块二，以及为无人机飞行以及云台相机工作供电的电源模块三；所述控制中心包括LoRa网关二、数据处理单元、存储单元、数据展示单元和异常警示单元。本发明所公开的系统及方法传输距离更远、成本更低、功耗低、灵活性更强。

公开(公告)号：CN117131359A

公开(公告)日：2023-11-28

申请号：CN202311017474.2

申请日：2023-08-14

Applicant: 北京林业大学

Inventor： 段瑞枫 ,  陈子玉 ,  孟伟

IPC: G06F18/213 ,  G06F18/10 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0442

Abstract: 本发明公开了一种基于混合神经网络的干扰信号识别方法和装置，涉及通信技术领域。该方法的一具体实施方式包括：获取多个信号样本及其真实标签；将多个信号样本分别转换成对应的时频图像；基于多个时频图像输入混合神经网络，得到各个信号样本的预测值；其中，混合神经网络依次包括：输入层、第一卷积块注意力模块、最大池化层、混合空洞卷积层、第二卷积块注意力模块、平均池化层、门控循环单元和全连接层；基于各个信号样本的真实标签和预测值，以及预设的损失函数，计算损失值；基于损失值调整混合神经网络的参数；基于训练好的混合神经网络识别当前信号中的干扰信号。该实施方式能够提高干扰信号的识别准确度。