公开(公告)号：CN117094982A

公开(公告)日：2023-11-21

申请号：CN202311222669.0

申请日：2023-09-21

Applicant: 同济大学

Inventor： 刘钦源 ,  柴露 ,  程大伟 ,  王成 ,  尚骏

IPC: G06T7/00 ,  G06T7/10 ,  G06V10/26 ,  G06V10/762 ,  G06V10/764 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0895

Abstract: 本发明公开了一种基于层次式注意力网络的医学图像半监督分割方法，包括：S1、通过基于StyleGAN2的层次式注意力生成对抗网络结构为层次式注意力生成模型；S2、通过以残差网络为骨干的编码器将生物医学图像编码到低维隐空间，然后用训练好的层次式注意力生成对抗网络生成相应的语义分割掩码；S3、对层次式注意力生成模型中的尾部双分支生成器的某一层提取的特征图应用k‑means聚类算法，并将聚类结果作为输入图像的最终分割掩码；S4、将输入图像编码到隐空间，得到了输入图像在隐空间的语义表示，实现医学图像数据集的跨域分割。根据本发明，通过将输入图像编码到隐空间，可以实现不同数据集之间的跨域分割，具有较好的半监督分割性能和跨域分割性能，可被广泛应用于医学图像分割领域。

公开(公告)号：CN119987960A

公开(公告)日：2025-05-13

申请号：CN202411934672.X

申请日：2024-12-26

Applicant: 同济大学

Inventor： 李王明卉 ,  尚骏 ,  龚炜 ,  易新蕾

IPC: G06F9/48 ,  G06N5/01 ,  G06N3/006 ,  G06N3/126 ,  G06N20/00

Abstract: 本发明实施例提供了一种面向云边端协同分层联邦学习的车联网多模型训练方法。该方法应用于云边端协同分层联邦学习架构，包括：获取车联网多模型训练的多个训练任务；为每个训练任务分配初始的智能车辆和训练顺序；使用改进的粒子群优化算法和遗传算法对训练任务进行调度，优化训练任务的分配；通过贪婪算法优化训练任务的训练顺序；根据混合同步‑异步聚合规则，执行边缘服务器和云服务器的模型聚合；根据训练任务的训练情况动态调整调度策略，确保全局时间成本最小化；当全局训练任务达到预设的准确率或时间要求时，输出最终的全局模型。以此方式，可以应对动态IoV环境中的多模型训练问题，同时实现全局时间成本最小化与任务间的训练平衡。

公开(公告)号：CN119937373A

公开(公告)日：2025-05-06

申请号：CN202411907084.7

申请日：2024-12-24

Applicant: 同济大学

Inventor： 赵迪 ,  杨皓翔 ,  衣鹏 ,  龚炜 ,  尚骏 ,  易新蕾

IPC: G05B19/042

Abstract: 本发明实施例提供了一种高动态飞行系统安全控制方法、装置、设备及存储介质。该方法包括：S1：对高动态飞行系统的数据进行初始化；S2：计算可达集在lk方向上的支撑点，并进行相关判别；S3：计算可达集和非安全椭球域U的闵可夫斯基差在lk方向上的支撑点pk，判断支撑点pk对应的支撑超平面是否划分了原点和可达集和非安全椭球域U的闵可夫斯基差；S4：检测点集P中的点个数，如果个数小于n+1，执行S5，否则，执行S6；S5：令k＝k+1，计算lk，之后返回S2；S6：计算原点关于该n+1个点构成的单纯形的重心坐标Λ，基于此判别原点是否在点集P中的n+1个点构成的单纯形的内部。以此方式，可以有效实现高动态飞行系统的安全控制。

公开(公告)号：CN119882394A

公开(公告)日：2025-04-25

申请号：CN202411837662.4

申请日：2024-12-13

Applicant: 同济大学

Inventor： 赵迪 ,  张炜昊 ,  梁舒 ,  尚骏

IPC: G05B9/03

Abstract: 本发明实施例提供了一种基于QSR的火场无人机系统软安全控制方法及装置。该方法包括：S1：定义火场无人机系统的QSR软安全；S2：分析火场无人机系统的子系统的QSR软安全特性；S3：根据分析得到的子系统的QSR软安全特性，求解子系统对应的控制器需要满足的QSR软安全特性；S4：基于求解得到的子系统对应的控制器需要满足的QSR软安全特性，设计火场无人机系统对应的软安全控制器组合，并以此对火场无人机系统进行软安全控制。以此方式，能够保障火场无人机系统在火场环境下的安全协同，避免因安全问题导致设备损坏与任务失败。