公开(公告)号：CN110109480A

公开(公告)日：2019-08-09

申请号：CN201910423184.5

申请日：2019-05-21

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 肖建 ,  吕祖盛 ,  张娟 ,  王昆 ,  廖许德

IPC: G05D1/12 ,  G05D1/04

Abstract: 本发明提出了一种基于多传感器融合的无人机巡查搜救系统及搜救方法，系统包括信号发射器、无人机搜救系统和地面救援中心，信号发射器设置于可穿戴手环上，用于发送救援点位置信息，无人机搜救系统和地面救援中心用于确定人员位置与人员信息、记录地形、确定救援路线，本发明中无人机的飞行子控制系统由四旋翼自主无人机、图像及数量采集处理模块、信号传输模块、地形分析与路线规划模块组成，能在自主化巡检作业中做出快速反应并实时的采集分析图像信息。采用图像处理进行自动人体识别，将识别到的信息与数据库进行数据匹配，确定是否已搜索到目标人员并同时确定被困人员数量。

公开(公告)号：CN109977226A

公开(公告)日：2019-07-05

申请号：CN201910193637.X

申请日：2019-03-14

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 于舒娟 ,  朱弘扬 ,  汪云霄 ,  马海斌 ,  廖许德

IPC: G06F16/35 ,  G06N3/04

Abstract: 本发明公布了一种基于卷积神经网络的高精度文本分类方法和系统。方法包括：读取数据集进行分词和停用词处理，将处理后的语料库送入统计共现矩阵，训练出词向量，进而保存向量矩阵，最后把矩阵向量集导入卷积神经网络进行分类处理得到预测结果。包括五个步骤：步骤一，将源数据集预处理成为统一格式，再进行分词处理。步骤二，将数据集送入训练glove模型，保存模型；步骤三，将语句以词向量的矩阵形式保存为数据集；步骤四，将数据导入文本分类CNN模型训练；步骤五，用训练好的模型对数据进行分类并与标准进行比对，输出准确度高达99％。