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公开(公告)号：CN110766159B
公开(公告)日：2022-08-30
申请号：CN201910936068.3
申请日：2019-09-29
Applicant: 南京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于改进遗传算法的多UAV服务边缘计算的任务分配方法，包括：构建边缘计算服务系统；提取UAV及终端的属性信息；生成终端任务随机卸载到无人机服务器计算的若干决策方案；建立UAV按照TSP问题顺序服务的能耗模型和时间模型，并建立任务本地计算的时间模型，形成最小化UAV边缘计算系统能耗和时间的多目标优化；利用改进遗传算法进行求解，获得最优的终端卸载决策和无人机任务分配方案。本发明可以有效为地面终端做出卸载决策，为多UAV服务若干终端的任务进行分配，为各UAV各自服务的顺序做出规划，可以有效降低终端任务的时间延迟和无人机服务器系统提供服务的能耗，延长了多UAV挂载服务器提供边缘计算系统的生存时间并提升了终端的效率。
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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：CN119779160A
公开(公告)日：2025-04-08
申请号：CN202411927142.2
申请日：2024-12-25
Applicant: 南京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于逐点计算的小型化激光干涉仪实时测距装置及方法，其装置包括光源、干涉光路、光电探测器、高速采集卡。干涉光路采用半英寸小尺寸光学元件，探测端采用毫米级光电感应面紧凑密排、整体装置体积小重量轻。首先，干涉信号由光电探测器接收；随后转化成电信号，对高速采集卡获取的一系列干涉信号进行逐点差分处理，求解得到各采样点相位；通过两个采样点的相位差解调获得相邻采样点的位移差；最终累加实时输出各采样点的位移，实现纳米级精度位移测量。为解决逐点计算导致的计算时间过长的问题，采用采集与计算并行处理，同时仅靠加减法等简单运算，计算过程简洁高效。本装置仪结构紧凑，位移还原方法高速精准。
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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：CN110766159A
公开(公告)日：2020-02-07
申请号：CN201910936068.3
申请日：2019-09-29
Applicant: 南京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于改进遗传算法的多UAV服务边缘计算的任务分配方法，包括：构建边缘计算服务系统；提取UAV及终端的属性信息；生成终端任务随机卸载到无人机服务器计算的若干决策方案；建立UAV按照TSP问题顺序服务的能耗模型和时间模型，并建立任务本地计算的时间模型，形成最小化UAV边缘计算系统能耗和时间的多目标优化；利用改进遗传算法进行求解，获得最优的终端卸载决策和无人机任务分配方案。本发明可以有效为地面终端做出卸载决策，为多UAV服务若干终端的任务进行分配，为各UAV各自服务的顺序做出规划，可以有效降低终端任务的时间延迟和无人机服务器系统提供服务的能耗，延长了多UAV挂载服务器提供边缘计算系统的生存时间并提升了终端的效率。
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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：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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