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公开(公告)号：CN110429699B
公开(公告)日：2024-05-17
申请号：CN201910719644.9
申请日：2019-08-06
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种多类能源混合供应的机器续航系统，包括发射端线圈、辅助线圈、辅助线圈谐振电容、发射端电路、接收端线圈、接收端电路、蓄电池、太阳能发电板、整流、滤波电路、稳压电路、电源管理模块、AC‑DC变换器；发射端电路包括DC‑DC变换器、E类放大模块、过谐振电容；接收端电路包括谐振电容、整流桥、滤波电容、DC‑DC变换器、蓝牙适配器；电源管理模块包括电压采集器、功率采集器、单片机、MOSFET、MOSFET驱动电路、蓝牙适配器；本发明使用太阳能发电板以及蓄电池对太阳能进行收集；使用辅助线圈改善磁场分布从而提高传能效率以及减少在天然气管道上产生磁滞损耗发热；使用以新能源发电为主，电网AC电源为辅的方式提高供电可靠性；实现了对天然气管道巡检无人机充电平台的设计。
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公开(公告)号：CN113011506B
公开(公告)日：2023-08-25
申请号：CN202110311743.0
申请日：2021-03-24
Applicant: 华南理工大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/762 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/047 , G06N3/048 , G06N3/084 , G06N3/0985 , G06N3/09
Abstract: 本发明公开了一种基于深度重分形频谱网络的纹理图像分类方法，包括获取纹理图像及其对应的类别标签数据库；对纹理图像进行预处理，作为深度重分形频谱网络模型的输入；构建深度重分形频谱网络模型，并进行训练，所述深度重分形频谱网络模型包括对纹理图像进行特征提取，提取后的特征分别输入两个旁支进行计算得到特征向量，再通过双线性池化层对两个特征向量进行耦合，最后通过全连接层与Softmax函数映射成训练数据集所对应的类别数相等的类别预测概率向量，概率向量数值大的向量元素所对应的索引即为预测类别；利用训练后的深度重分形频谱网络模型，实现纹理图像的分类。本发明在真实场景下分类准确率更高。
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公开(公告)号：CN110196453A
公开(公告)日：2019-09-03
申请号：CN201910440930.1
申请日：2019-05-24
Applicant: 华南理工大学
IPC: G01V7/00 , G05B19/042
Abstract: 本发明公开了一种应用于常无人平台的异物监测报警系统，包括重力感应器、高分贝蜂鸣器、继电器、单片机、蓝牙适配器、高频载波通信模块、区域总服务器；其中，高频载波通信模块包括阻波器、结合电容器、连接滤波器、高频收/发信机；所述阻波器安装于选定区域电力线两端；所述单片机、蓝牙适配器、继电器放置于无线充电平台内部；所述无线充电平台的上表面放置重力感应器，侧面放置高分贝蜂鸣器。本发明通过高频载波通信模块使用高频载波技术建立无线充电平台之间的信息共享，使用重力感应器实时监测无线充电平台情况，使用单片机进行逻辑处理确定相应方案，实现了对无线充电平台的异物监测、驱赶以及报警。
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公开(公告)号：CN110196453B
公开(公告)日：2024-05-17
申请号：CN201910440930.1
申请日：2019-05-24
Applicant: 华南理工大学
IPC: G01V7/00 , G05B19/042
Abstract: 本发明公开了一种应用于常无人平台的异物监测报警系统，包括重力感应器、高分贝蜂鸣器、继电器、单片机、蓝牙适配器、高频载波通信模块、区域总服务器；其中，高频载波通信模块包括阻波器、结合电容器、连接滤波器、高频收/发信机；所述阻波器安装于选定区域电力线两端；所述单片机、蓝牙适配器、继电器放置于无线充电平台内部；所述无线充电平台的上表面放置重力感应器，侧面放置高分贝蜂鸣器。本发明通过高频载波通信模块使用高频载波技术建立无线充电平台之间的信息共享，使用重力感应器实时监测无线充电平台情况，使用单片机进行逻辑处理确定相应方案，实现了对无线充电平台的异物监测、驱赶以及报警。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113269224B
公开(公告)日：2023-10-31
申请号：CN202110311736.0
申请日：2021-03-24
Applicant: 华南理工大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/047 , G06N3/048 , G06N3/084 , G06N3/0985
Abstract: 本发明公开了一种场景图像分类方法、系统及存储介质，包括获取训练和测试的场景图像，并对其进行类别划分，获得相应类别标签数据库；将场景图像数据库划分为训练集和测试集，进行预处理后作为网络模型的输入；训练局部分形统计描述网络模型，保存训练完成的网络参数，所述局部分形统计描述网络模型包括基于ResNet预训练模型的特征提取器和局部分形密度图估计分支、全局池化分支、全连接层分类器；将保存好的网络模型加载，进行验证和测试。本发明相对于其他深度学习方法，引入局部密度估计模块，能够更好的处理多种光照变化，在真实场景下分类准确率更高。
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公开(公告)号：CN113269224A
公开(公告)日：2021-08-17
申请号：CN202110311736.0
申请日：2021-03-24
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种场景图像分类方法、系统及存储介质，包括获取训练和测试的场景图像，并对其进行类别划分，获得相应类别标签数据库；将场景图像数据库划分为训练集和测试集，进行预处理后作为网络模型的输入；训练局部分形统计描述网络模型，保存训练完成的网络参数，所述局部分形统计描述网络模型包括基于ResNet预训练模型的特征提取器和局部分形密度图估计分支、全局池化分支、全连接层分类器；将保存好的网络模型加载，进行验证和测试。本发明相对于其他深度学习方法，引入局部密度估计模块，能够更好的处理多种光照变化，在真实场景下分类准确率更高。
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公开(公告)号：CN113011506A
公开(公告)日：2021-06-22
申请号：CN202110311743.0
申请日：2021-03-24
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度重分形频谱网络的纹理图像分类方法，包括获取纹理图像及其对应的类别标签数据库；对纹理图像进行预处理，作为深度重分形频谱网络模型的输入；构建深度重分形频谱网络模型，并进行训练，所述深度重分形频谱网络模型包括对纹理图像进行特征提取，提取后的特征分别输入两个旁支进行计算得到特征向量，再通过双线性池化层对两个特征向量进行耦合，最后通过全连接层与Softmax函数映射成训练数据集所对应的类别数相等的类别预测概率向量，概率向量数值大的向量元素所对应的索引即为预测类别；利用训练后的深度重分形频谱网络模型，实现纹理图像的分类。本发明在真实场景下分类准确率更高。
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公开(公告)号：CN110429699A
公开(公告)日：2019-11-08
申请号：CN201910719644.9
申请日：2019-08-06
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种多类能源混合供应的机器续航系统，包括发射端线圈、辅助线圈、辅助线圈谐振电容、发射端电路、接收端线圈、接收端电路、蓄电池、太阳能发电板、整流、滤波电路、稳压电路、电源管理模块、AC-DC变换器；发射端电路包括DC-DC变换器、E类放大模块、过谐振电容；接收端电路包括谐振电容、整流桥、滤波电容、DC-DC变换器、蓝牙适配器；电源管理模块包括电压采集器、功率采集器、单片机、MOSFET、MOSFET驱动电路、蓝牙适配器；本发明使用太阳能发电板以及蓄电池对太阳能进行收集；使用辅助线圈改善磁场分布从而提高传能效率以及减少在天然气管道上产生磁滞损耗发热；使用以新能源发电为主，电网AC电源为辅的方式提高供电可靠性；实现了对天然气管道巡检无人机充电平台的设计。
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公开(公告)号：CN210430989U
公开(公告)日：2020-04-28
申请号：CN201920770577.9
申请日：2019-05-24
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本实用新型公开了一种应用于巡检系统的充电装置，包括发射端线圈、辅助线圈、辅助线圈谐振电容、发射端电路、接收端线圈、接收端电路、蓄电池、太阳能发电板、整流、滤波电路、稳压电路、电源管理模块、AC-DC变换器；本实用新型使用太阳能发电板以及蓄电池对太阳能进行收集；使用辅助线圈改善磁场分布从而提高传能效率以及减少在天然气管道上产生磁滞损耗发热；使用以新能源发电为主，电网AC电源为辅的方式提高供电可靠性；实现了对天然气管道巡检无人机充电平台的设计。(ESM)同样的发明创造已同日申请发明专利
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