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公开(公告)号：CN106231633A
公开(公告)日：2016-12-14
申请号：CN201610885584.4
申请日：2016-10-10
Applicant: 广东工业大学
Abstract: 本申请公开了一种Ad hoc通信网络优化方法，包括：对Ad hoc通信网络中的当前路由路径上的每一节点进行实时监视；若监视到当前路由路径上的任一节点的邻居节点中出现新邻居节点，则判断新邻居节点是否满足预设的通信传输要求，如果是，则在新邻居节点以及当前路由路径上的节点之间展开路径寻优处理，以从所有可行路径中筛选出具有最短路径距离的最优路由路径；若最优路由路径与当前路由路径为不同路径，则将始发节点和目的节点之间的通信链路由当前路由路径切换为最优路由路径。本申请降低了Adhoc通信网络中的数据传输延迟以及提高了节点能量效率。另外，本申请还相应公开了一种Ad hoc通信网络优化系统。
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公开(公告)号：CN106231633B
公开(公告)日：2019-12-06
申请号：CN201610885584.4
申请日：2016-10-10
Applicant: 广东工业大学
Abstract: 本申请公开了一种Ad hoc通信网络优化方法，包括：对Ad hoc通信网络中的当前路由路径上的每一节点进行实时监视；若监视到当前路由路径上的任一节点的邻居节点中出现新邻居节点，则判断新邻居节点是否满足预设的通信传输要求，如果是，则在新邻居节点以及当前路由路径上的节点之间展开路径寻优处理，以从所有可行路径中筛选出具有最短路径距离的最优路由路径；若最优路由路径与当前路由路径为不同路径，则将始发节点和目的节点之间的通信链路由当前路由路径切换为最优路由路径。本申请降低了Adhoc通信网络中的数据传输延迟以及提高了节点能量效率。另外，本申请还相应公开了一种Ad hoc通信网络优化系统。
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公开(公告)号：CN105772551B
公开(公告)日：2018-01-30
申请号：CN201610069693.9
申请日：2016-01-29
Applicant: 广东工业大学
Abstract: 本发明涉及一种基于切比雪夫不等式的水火弯板成形检测方法，包括以下步骤：S1.在目标板肋骨线上任取一点，并在待检测板肋骨线上找到与之对应的点；S2.计算目标板肋骨线点的空间三维坐标值的均值和标准差；S3.利用切比雪夫不等式计算待检测板肋骨线点与目标板肋骨线点的匹配率；S4.对待检测板肋骨线上所有的点进行步骤S3的操作，分别求取出其与对应的目标板肋骨线点的匹配率；S5.设定一合格判断阈值，将匹配率大于或等于合格判断阈值的待检测板肋骨线点判定为合格点，然后统计合格点占待检测板肋骨线点总点数的比率，若该比率大于或等于h，则认定待检测板弯曲程度足够，匹配成功，否则，认定待检测板弯曲程度不足，匹配失败。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN105783924A
公开(公告)日：2016-07-20
申请号：CN201610064491.5
申请日：2016-01-29
Applicant: 广东工业大学
CPC classification number: G01C21/206 , G01C21/00 , G01C21/08
Abstract: 本发明涉及一种基于磁场强度的室内定位方法，包括以下步骤：S1.收集室内环境每个采样点在x轴、y轴、z轴方向的磁场强度，并分别计算其在x轴、y轴、z轴方向磁场强度的均值和标准差，所有采样点的磁场强度均值和标准差形成静态场强数据库；S2.计算检测点在x轴、y轴、z轴方向磁场强度的均值和标准差；S3.基于检测点的均值和标准差，在静态场强数据库中查找与其匹配的采样点，从而实现定位。
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公开(公告)号：CN105772551A
公开(公告)日：2016-07-20
申请号：CN201610069693.9
申请日：2016-01-29
Applicant: 广东工业大学
Abstract: 本发明涉及一种基于切比雪夫不等式的水火弯板成形检测方法，包括以下步骤：S1.在目标板肋骨线上任取一点，并在待检测板肋骨线上找到与之对应的点；S2. 计算目标板肋骨线点的空间三维坐标值的均值和标准差；S3.利用切比雪夫不等式计算待检测板肋骨线点与目标板肋骨线点的匹配率；S4.对待检测板肋骨线上所有的点进行步骤S3的操作，分别求取出其与对应的目标板肋骨线点的匹配率；S5.设定一合格判断阈值，将匹配率大于或等于合格判断阈值的待检测板肋骨线点判定为合格点，然后统计合格点占待检测板肋骨线点总点数的比率，若该比率大于或等于h，则认定待检测板弯曲程度足够，匹配成功，否则，认定待检测板弯曲程度不足，匹配失败。
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公开(公告)号：CN119006967B
公开(公告)日：2025-05-02
申请号：CN202411257505.6
申请日：2024-09-09
Applicant: 广东工业大学
IPC: G06V10/80 , G06V10/40 , G06V10/774
Abstract: 本发明涉及光电吊舱技术领域，公开了多模态图像融合模型构建方法及多模态图像融合方法，包括：获取光电吊舱不同传感器采集的各模态的样本图像；将样本图像输入初始多模态图像融合模型，对样本图像进行深度特征提取及特征重建；计算得到融合图像与样本图像之间的梯度损失和像素损失；利用预先训练好的图像分解网络对融合图像进行分解，计算重构图像与样本图像之间的辅助损失；计算得到联合损失；利用优化器和联合损失对初始多模态图像融合模型进行训练。本发明显著提升了融合网络的效果和对多种模态图像的融合泛化能力，还大幅提高了图像处理的速度和效率，实现了高效融合来自不同模态的图像数据，提供更精确和全面的图像信息。
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公开(公告)号：CN119850440A
公开(公告)日：2025-04-18
申请号：CN202510024412.7
申请日：2025-01-07
Applicant: 广东工业大学
IPC: G06T5/50 , G06T5/60 , G06N3/0455 , G06N3/045
Abstract: 本发明涉及计算机视觉技术领域，提出一种智能侦察装备的自适应低照度可见光与红外图像融合方法，包括以下步骤：通过智能侦察装备采集可见光图像和红外图像；将可见光图像输入经过训练的可见光编码器中，得到深层可见光特征；将红外图像输入经过训练的红外编码器中，得到深层红外特征；将深层可见光特征和深层红外特征输入基于交叉注意力机制的融合模块中，得到融合特征；将融合特征输入解码器进行解码，得到灰度特征；将灰度特征与可见光色彩通道进行拼接后，通过通道转换得到带可见光色彩信息的融合图像。本发明实现在低照度环境下的可见光与红外图像融合，有效保留清晰、准确的目标信息，有助于智能侦察装备提高分析决策的准确性和速度。
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公开(公告)号：CN119006967A
公开(公告)日：2024-11-22
申请号：CN202411257505.6
申请日：2024-09-09
Applicant: 广东工业大学
IPC: G06V10/80 , G06V10/40 , G06V10/774
Abstract: 本发明涉及光电吊舱技术领域，公开了多模态图像融合模型构建方法及多模态图像融合方法，包括：获取光电吊舱不同传感器采集的各模态的样本图像；将样本图像输入初始多模态图像融合模型，对样本图像进行深度特征提取及特征重建；计算得到融合图像与样本图像之间的梯度损失和像素损失；利用预先训练好的图像分解网络对融合图像进行分解，计算重构图像与样本图像之间的辅助损失；计算得到联合损失；利用优化器和联合损失对初始多模态图像融合模型进行训练。本发明显著提升了融合网络的效果和对多种模态图像的融合泛化能力，还大幅提高了图像处理的速度和效率，实现了高效融合来自不同模态的图像数据，提供更精确和全面的图像信息。
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