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公开(公告)号：CN116645387A
公开(公告)日：2023-08-25
申请号：CN202310539826.4
申请日：2023-05-12
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明涉及一种激光点云数据墙线增强检测方法、存储介质及设备，所述方法运行于移动机器人中，包括以下步骤：S1、从激光点云数据中提取直线段；S2、合并各所述直线段上的相近点，形成多个线段，所述相近点为直线段上的某一点以及该某一点的第一范围内的所有点；S3、判断第二范围内是否同时存在方向一致的第一线段和第二线段，且第一线段的长度大于或等于第二线段的长度，若是，则删除第二线段，若否，则不操作，所述第二线段至少为一个；S4、对具有公共端点的直线段进行合并，获得最终的直线段集，基于所述最终的直线段集实现墙线检测。与现有技术相比，本发明具有计算速度快、实时性好、判定准确等优点。
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公开(公告)号：CN119696654A
公开(公告)日：2025-03-25
申请号：CN202411788768.X
申请日：2024-12-06
Applicant: 同济大学
IPC: H04B7/185 , H04W72/0446 , H04W72/0453 , H04W72/566
Abstract: 本发明涉及一种基于任务优先级的星上时频资源动态分配方法，包括以下步骤：判断时频资源分配场景类型；对于常规分配场景，确定通信任务的资源分配顺序，基于启发式规则按序分配资源；对于小规模应急分配场景，结合星上时频资源占用情况，将高优先级任务与常规任务进行匹配，高优先级任务替换配对的常规任务后，为被替换的常规任务重分配资源；对于大规模应急分配场景，释放星上未处理任务占用的时频资源，并根据优先级整合任务，依次为高优先级任务和常规任务分配资源，更新时频资源利用情况；本发明考虑通信任务优先级，在不同通信需求下灵活分配星上有限的时频资源，确保卫星平均时频资源利用率维持在较高水平，实现任务的可靠传输。
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公开(公告)号：CN119762854A
公开(公告)日：2025-04-04
申请号：CN202411815847.5
申请日：2024-12-11
Applicant: 同济大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/09
Abstract: 本发明涉及一种基于坐标注意力机制的图像分类模型，主要包括以下步骤：输入图像数据，进行图像化编码；注意力模块对张量形式的图像特征信息进行处理；图像特征张量经过归一化和非线性操作进行权重更新，利用YOLOV7算法中图像卷积和反卷积模型对图像数据补充和分类诊断，完成图像分类器的训练并生成图像分类模型。提供的注意力模块可以将编码信息推入到信道注意力及制造，避免过大的计算开销，解决算力不足的缺点；并且将信道注意力机制分为两个并行的一维特征编码过程有效地将空间上下文信息集成到生成的注意力图中以捕捉方向感和位置敏感的信息，使得注意力机制更容易插入到传统的移动网络中，也更能准确地定位和识别目标区域。
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公开(公告)号：CN118055063A
公开(公告)日：2024-05-17
申请号：CN202410255496.0
申请日：2024-03-06
Applicant: 同济大学
IPC: H04L45/125 , H04L45/121 , H04B7/185
Abstract: 本发明涉及一种适用于星地网络的半分布式路由搜索算法，包括以下步骤：检测卫星临时链路的通断情况；选择第一跳节点，构建最小跳数网格；建立优先级评价机制，并根据优先级评价机制评估下两跳节点；更新当前节点位置，进行下一轮寻路，直至到达接收终端。本发明通过临时链路在大大降低通信任务传输距离的同时，极大地提高通信质量，并且在保证端到端时延和网络负载均衡情况下，为大量通信任务快速搜索出合适的通信路由。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118041429A
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202410291428.X
申请日：2024-03-14
Applicant: 同济大学
IPC: H04B7/185 , H04L45/121
Abstract: 本发明涉及一种适用于星地网络的大规模路由搜索算法，包括以下步骤：预设最大迭代次数、学习率、路由进化比例以及种间学习概率；路由分解和编码；路由评价；路由优化；路由合作。本发明在迭代学习进化速度上所需次数减少，在运行时间上也大幅减少，在没有增加通信任务路由长度的同时总时延比传统算法都有所下降；在大量通信任务同时产生的时候能够快速的搜索出一条合适的通信路由，同时保证端到端时延减小和网络负载均衡。
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公开(公告)号：CN115345191A
公开(公告)日：2022-11-15
申请号：CN202210235562.9
申请日：2022-03-11
Applicant: 同济大学
IPC: G06K9/00 , G06N3/04 , G06N3/08 , G01R31/316
Abstract: 本发明涉及一种时域信号特征卷积神经网络的双端口模拟电路单故障判断算法，该方法基于时域信号特征和卷积神经网络(CNN)判断双端口网络模拟电路故障，包括以下步骤：S1、采集不同工作状态下对象电路的激励输入和输出响应的时域信号，经过简单截断处理后成为1*N或2*N的时域信号序列；S2、设计卷积神经网络，将上述时域信号序列直接输入到卷积神经网络中进行训练与调试，最终建立一个从原始输入时域信号到双端口模拟电路单故障识别期望输出之间的数学映射模型；S3、实时采集实际时域信号并输入到训练好的卷积神经网络中，端到端实现故障识别功能。本发明省去信号预处理环节，直接处理含噪时域信号，能够准确快速地识别和定位模拟电路中的结构性故障和参数变化型故障，获得满足工程需求的解算结果。
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公开(公告)号：CN118041852A
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202410270859.8
申请日：2024-03-11
Applicant: 同济大学
IPC: H04L45/125 , H04L45/121 , H04B7/185
Abstract: 本发明涉及一种大规模卫星互联网多任务路由设计方法，包括以下步骤：将卫星互联网的路径设计构建为以通信时延和拥堵率为目标函数的优化问题；基于任务融合的框架处理依赖性多任务优化问题，将多路径优化合并为一个大规模路径优化问题；采用协同进化的方法求解大规模路径优化问题，将初始融合种群分解为两个子种群；优势子种群采用随机交换的策略生成子代；劣势子种群采用混合式知识迁移的策略来探索求解区域。本发明利用多个任务之间存在的相似性和历史经验来提高卫星互联网整体的路径规划质量，降低了负载不均衡的风险和流量拥塞的程度。
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公开(公告)号：CN116645388A
公开(公告)日：2023-08-25
申请号：CN202310540128.6
申请日：2023-05-12
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明涉及一种室内移动机器人的墙面检测方法及存储介质，所述方法运行于移动机器人中，包括以下步骤：S1、获取点云数据；S2、对所述点云数据进行降维处理，获得投影图像；S3、通过直线检测算法从所述投影图像中提取直线段；S4、采用直线滤波算法处理所述直线段，提取得到机器人所处室内环境中的建筑物墙线。与现有技术相比，本发明具有计算速度快、实时性好、判定准确等优点。
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公开(公告)号：CN116499481A
公开(公告)日：2023-07-28
申请号：CN202310363927.0
申请日：2023-04-06
Applicant: 同济大学
IPC: G01C21/34
Abstract: 本发明涉及一种全局路径约束的两轮差速机器人导航方法及设备，包括以下步骤：101、获取全局路径；S102、根据全局路径确定机器人的全局路径方向和目标方向；S103、导航开始前，通过自转控制实现机器人原地自转到所述全局路径方向；S104、导航过程中，实时跟踪所述全局路径，若机器人在跟踪过程中遇到障碍或与障碍物距离过近，则进行避障与恢复操作；S105、所述全局路径跟随结束，通过自转控制实现机器人原地自转到所述目标方向。与现有技术相比，本发明解决了室内环境中两轮差速机器人存在障碍物下的狭窄路径规划和存在极端路径情况下的运动导航问题。
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