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公开(公告)号：CN111540188A
公开(公告)日：2020-08-14
申请号：CN202010311799.1
申请日：2020-04-20
Applicant: 南京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于LORA的无线远程抄表系统及方法，系统包括：数据中心、中继器、若干汇聚节点Sink以及若干网络节点；每个网络节点对应一个仪表，若干个网络节点对应一个汇聚节点Sink；数据中心向中继器发送抄表指令，中继器向每一个汇聚节点Sink发送抄表指令，汇聚节点Sink向其对应的每一个网络节点发送抄表指令，网络节点接收到抄表指令后采集仪表数据，并将该数据通过上述过程反向传输至数据中心，完成抄表。其中，中继器与汇聚节点Sink、汇聚节点Sink与网络节点均通过LORA通信方式进行通信。本发明的实施与应用将有助于提高供水供电等公司的管理水平和服务质量，同时也为整个社会范围内的能源管理自动化和构建资源节约型社会提供有力支撑。
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公开(公告)号：CN111200663A
公开(公告)日：2020-05-26
申请号：CN202010103847.8
申请日：2020-02-20
Applicant: 南京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于云平台的转炉炼钢在线监控和预警系统及方法。该系统包括环境信息采集与处理系统、云端平台和用户移动终端，其中环境信息采集与处理系统由各个企业节点组成，每个企业节点包括工控机、通信模块、监测模块、执行机构、显示屏和报警装置；云端平台包括云服务器、云数据库和云对象存储服务。方法为：监测模块监测转炉炼钢生产过程中的各个参数值，通信模块将监测数据上传至云端平台；云服务器进行数据分析处理后将监控参数存储至云数据库，用户通过终端设备访问网站进行在线监控；若有参数出现异常则网站进行报警，若无人对报警情况进行处理，则自动关闭相应生产设备。本发明降低了事故发生几率，提高了企业科学智能管理水平。
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公开(公告)号：CN111369597A
公开(公告)日：2020-07-03
申请号：CN202010155371.2
申请日：2020-03-09
Applicant: 南京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多特征融合的粒子滤波目标跟踪方法。该方法为：采集视频图像并进行滤波处理；在初始帧中用矩形框标定跟踪目标，计算目标模板的边缘直方图、纹理直方图和深度直方图；采用二阶自回归模型更新粒子状态，并获得各粒子的特征直方图；计算两模板相似度，根据粒子在单特征下的位置均值、标准差及总体位置均值，得到单特征区分度，自适应调整融合权值；结合多特征融合的观测模型和上一时刻的粒子权重确定当前时刻的粒子权重；将粒子权重进行排序，统计权重小的粒子个数并与阈值进行比较，修正窗口尺寸，确定跟踪目标状态。本发明结合边缘、纹理及深度特征，实现了对目标更精确、更连续的跟踪。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111539422B
公开(公告)日：2022-09-06
申请号：CN202010286279.X
申请日：2020-04-13
Applicant: 南京理工大学
IPC: G06V10/25 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06V10/774 , G06V10/762 , G06N3/04
Abstract: 本发明公开了一种基于Faster RCNN的飞行目标协同识别方法，包括以下步骤：构建训练数据集；构建Faster RCNN网络；训练Faster RCNN网络；在多个分布式平台上实施训练后的Faster RCNN网络；进行目标检测并将识别结果进行决策级融合，实现目标协同识别。针对变化环境下的飞行目标红外图像识别场景，本发明的方法采用协同识别的方法能够获取目标多角度、多姿态的图像信息，使对象轮廓、姿态等信息更加丰富立体，能够有效地提高目标的识别准确率，同时优化了Faster RCNN网络的锚框生成方法，提高了目标识别的效率。
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公开(公告)号：CN111629415B
公开(公告)日：2023-04-28
申请号：CN202010331293.7
申请日：2020-04-24
Applicant: 南京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于马尔科夫决策过程模型的机会路由协议，首先评估环境链路质量，评估包接收率：采集相同RSSI值下的包接收率数据以及不同通信距离下的LQI均值和包接收率数据建立样本空间，对LQI均值和包接受率数据进行曲线族回归拟合，得出包接收率的估算公式；播撒无线传感器节点，组建无线传感器网络；传感器节点周期性广播和接收探测包，建立邻居信息表；传感器节点建立候选节点集；有效数据包所在节点广播数据包，接收到数据包的候选节点按值迭代公式重新计算节点对应状态值，数据包发送方选取回传对应状态值最大的节点作为下一跳转发节点。本发明使无线传感器网络能量使用优化均衡。
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公开(公告)号：CN111369597B
公开(公告)日：2022-08-12
申请号：CN202010155371.2
申请日：2020-03-09
Applicant: 南京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多特征融合的粒子滤波目标跟踪方法。该方法为：采集视频图像并进行滤波处理；在初始帧中用矩形框标定跟踪目标，计算目标模板的边缘直方图、纹理直方图和深度直方图；采用二阶自回归模型更新粒子状态，并获得各粒子的特征直方图；计算两模板相似度，根据粒子在单特征下的位置均值、标准差及总体位置均值，得到单特征区分度，自适应调整融合权值；结合多特征融合的观测模型和上一时刻的粒子权重确定当前时刻的粒子权重；将粒子权重进行排序，统计权重小的粒子个数并与阈值进行比较，修正窗口尺寸，确定跟踪目标状态。本发明结合边缘、纹理及深度特征，实现了对目标更精确、更连续的跟踪。
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公开(公告)号：CN111629415A
公开(公告)日：2020-09-04
申请号：CN202010331293.7
申请日：2020-04-24
Applicant: 南京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于马尔科夫决策过程模型的机会路由协议，首先评估环境链路质量，评估包接收率：采集相同RSSI值下的包接收率数据以及不同通信距离下的LQI均值和包接收率数据建立样本空间，对LQI均值和包接受率数据进行曲线族回归拟合，得出包接收率的估算公式；播撒无线传感器节点，组建无线传感器网络；传感器节点周期性广播和接收探测包，建立邻居信息表；传感器节点建立候选节点集；有效数据包所在节点广播数据包，接收到数据包的候选节点按值迭代公式重新计算节点对应状态值，数据包发送方选取回传对应状态值最大的节点作为下一跳转发节点。本发明使无线传感器网络能量使用优化均衡。
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公开(公告)号：CN111539422A
公开(公告)日：2020-08-14
申请号：CN202010286279.X
申请日：2020-04-13
Applicant: 南京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于Faster RCNN的飞行目标协同识别方法，包括以下步骤：构建训练数据集；构建Faster RCNN网络；训练Faster RCNN网络；在多个分布式平台上实施训练后的Faster RCNN网络；进行目标检测并将识别结果进行决策级融合，实现目标协同识别。针对变化环境下的飞行目标红外图像识别场景，本发明的方法采用协同识别的方法能够获取目标多角度、多姿态的图像信息，使对象轮廓、姿态等信息更加丰富立体，能够有效地提高目标的识别准确率，同时优化了Faster RCNN网络的锚框生成方法，提高了目标识别的效率。
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