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公开(公告)号:CN108649334A
公开(公告)日:2018-10-12
申请号:CN201810396820.5
申请日:2018-04-28
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种双频带双极化可穿戴中继天线,其特征是,该天线由三层金属层以及两层介质组成,中间层为天线的地面,顶部层和底部层是辐射贴片,顶部层与中间层设有第一层介质,底部层与中间层之间设有第二层介质。优点:本发明覆盖2.45GHz和5.8GHz的可穿戴应用,通过将两个辐射贴片放置在地平面的两侧,并分别设计,可以实现双波段的性能,但相互影响很小;此外,天线的双极化特性可以应用在不同的通信场景下;在我们的工作中,2.45GHz ISM带设计的圆极化属性和辐射束面向人体,用于与体内进行通信,而5.8GHz的ISM带则是采用单极子辐射模式,用于体外通信。
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公开(公告)号:CN117372697A
公开(公告)日:2024-01-09
申请号:CN202311365676.6
申请日:2023-10-20
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明提出了一种针对单模态稀疏轨道场景的点云分割方法和系统,该方法包括以下步骤:在室外轨道场景中进行数据集的采集;构建基于单模态的点云分割神经网络模型RPSN,RPSN网络包括单模态本地信息提取模块ULIA、自适应上采样模块AFU以及专注多尺度特征融合AMFF;将采集到的点云数据集输入ULIA;将下采样得到的点输入AFU,将经过前述步骤得到的逐层特征点云进行保留;最后构建基于衰减系数的特征保留模型AMFF,融合不同特征维度的点云信息,并输出该点云的具体分割类别。本发明的方法和系统提高了轨道场景点云分割的识别率和重叠度,为安全、高效的列车自动驾驶运行提供了有效的点云分割解决方案。
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公开(公告)号:CN119444771A
公开(公告)日:2025-02-14
申请号:CN202411567120.X
申请日:2024-11-05
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06T7/10 , G06V10/40 , G06V10/80 , G06V10/764 , G06V10/82
Abstract: 本发明公开了一种基于互注意力的铁路场景点云分割方法及系统,涉及三维点云处理,包括采用激光雷达采集铁路不同轨道场景的点云数据;构建基于互注意力和点云序列化的铁路场景点云分割网络模型,并进行点云特征提取;根据所述点云数据对所述铁路场景点云分割网络模型进行模型训练,得到训练后的模型权重;应用所述训练后的模型权重,并根据所述点云数据进行模型测试,生成铁路场景点云的分割结果。本发明提高了真实环境下铁路场景点云的分割准确率,有效地改善了真实环境下铁路场景点云分割的现状。
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公开(公告)号:CN118915636A
公开(公告)日:2024-11-08
申请号:CN202410921811.9
申请日:2024-07-10
Applicant: 江苏金恒信息科技股份有限公司 , 南京邮电大学
IPC: G05B19/418
Abstract: 本发明属于钢铁制造工业控制技术领域,尤其涉及一种铁水分配方法及其控制系统,系统通过建立了二次规划模型,用于描述铁水分配的具体需求和约束条件;在铁水分配问题中,目标函数设定为系统铁水量与最优系统铁水量差距越小越好;约束条件则包括铁水的供应量、需求量。在建立了二次规划模型之后,系统利用混合AOA进行求解。混合AOA具有全局搜索能力强、收敛速度快等优点。通过不断调整和优化模型参数,快速找到最优解。最后将计算好的分配计算记录存储下来。通过本发明提出的铁水分配方法或控制系统,利用优化算法对铁水分配进行智能控制,实现铁水分配的优化,企业可以实现铁水分配的高效管理和优化,显著降低生产成本,提高生产效率。
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公开(公告)号:CN118469223A
公开(公告)日:2024-08-09
申请号:CN202410645497.6
申请日:2024-05-23
Applicant: 江苏金恒信息科技股份有限公司 , 南京邮电大学
IPC: G06Q10/0631 , G06Q10/0639 , G06Q50/02 , G06Q50/04
Abstract: 本发明属于自动控制技术领域,具体涉及一种基于专家系统的铁水配罐方法,主要针对铁水出铁高炉炉下配置铁水空罐。该方法首先将钢铁企业的钢铁界面划分不同区域,并确定各个区域铁水空罐的数量。然后,建立铁水配罐规则知识库,采用专家系统技术,实现对铁水配罐过程的自动化、智能化管理。最后,通过规则算法将铁水空罐调度规则与供需状态评价进行条件匹配,选取最佳调度决策,提高调度决策的准确性。该方法能够在满足高炉除铁任务的前提下,快速给出合理的配罐建议,提高了配罐的准确性和效率,提高空罐利用率,提高铁水罐周转率。
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公开(公告)号:CN116167014A
公开(公告)日:2023-05-26
申请号:CN202310167361.4
申请日:2023-02-27
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06F18/25 , G06F18/241 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/084 , G06V10/44 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/80 , G10L25/63 , G10L25/03 , G10L25/30
Abstract: 本发明公开了一种基于视觉和语音的多模态关联型情感识别方法及系统,在视觉数据部分,提取指定数量的图像帧并调节为统一分辨率,利用3D卷积神经网络提取时序特征,得到指定尺寸的特征图;利用带滑动窗口的自注意力神经网络提取空间特征,将输出的特征图利用全局平均池化处理为指定大小的一维向量,得到视觉深层情感特征。在语音数据部分,使用声学分析框架提取声学特征,利用自注意力网络提取语音深层情感特征。最后将视觉和语音深层情感特征进行特征级融合,再通过分类器得到情感类型。本发明能够有效的提取视频数据在时间和空间维度的情感信息,并将视觉信息与语音信息相融合,提高了情感分类的识别效率与准确率。
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