-
公开(公告)号：CN113422803B
公开(公告)日：2022-11-25
申请号：CN202110544910.6
申请日：2021-05-19
Applicant: 武汉工程大学
IPC: H04L67/1001 , H04L67/1097 , H04L67/12 , H04L67/52 , G06F16/27 , G06F16/28 , G06F16/29 , G07C1/20
Abstract: 本发明公开了一种基于端边云协同的无人机智能巡检任务无缝迁移方法，包括：S1，搭建基于端边云协同的无人机智能巡检系统；S2，构建异构资源协同信任图谱：根据系统异构资源之间协同信任度，构建资源间协同信任知识图谱；S3，基于无人机移动位置，预测任务迁移时间、能耗：根据无人机实时移动位置，搜索附近可用资源，并预测计算任务迁移时间、能耗和成本；S4，基于能耗感知和位置移动的任务无缝迁移：以任务迁移时间和无人机能耗为目标，获得最优计算任务迁移策略，完成无缝迁移。本发明可以解决网络带宽压力问题和边缘层资源跨不同管理域问题，通过任务无缝迁移方法使得无人机智能巡检实时性更强，终端能耗更小。
-
公开(公告)号：CN114852315A
公开(公告)日：2022-08-05
申请号：CN202210513454.3
申请日：2022-05-11
Applicant: 武汉工程大学
IPC: B64C19/00
Abstract: 本发明提供一种无人机运输系统、方法及存储介质，属于智能交通技术领域，包括无人机和控制中心，无人机用于获取环境参数和无人机机械参数，并从设置在无人机上的湿度传感器中获得湿度数据；判断湿度数据是否大于或等于温度阈值，若是则从设置在无人机上的存储器中导出预先存储的环境故障解决方案；若否则判断无人机机械参数是否为预设异常值，若是则从存储器中导出预先存储的自身机械故障解决方案；若否则生成未知异常信号，并将未知异常信号发送至控制中心中。本发明提升了无人机的运输效率，可以有效的解决自动驾驶交通工具适应性差，应对突发状况能力弱的问题，且能够大大地提升无人机的运输效率，降低的故障率，应用前景广泛。
-
公开(公告)号：CN114360239A
公开(公告)日：2022-04-15
申请号：CN202111465207.2
申请日：2021-12-03
Applicant: 武汉工程大学
Abstract: 本发明涉及一种多层时空交通知识图谱重建的交通预测方法及系统，包括：基于待预测区域的交通道路网数据构建交通知识图谱路网层，并基于实时路况数据、交通道路网数据和ST‑GCN模型计算得到交通流量预测值；根据交通流量预测值对路网层进行重建，得到交通知识图谱流量层；利用算法对交通流量层的数据进行聚类并以此进行重建，得到交通知识图谱功能层；基于功能层对待预测区域进行功能划分并对待预测区域的交通进行预测。本发明通过融合待预测区域的交通道路网数据和实时路况数据，构建一个多层交通知识图谱并将其分为路网层、流量层和功能层，该交通知识图谱通过感知其他节点的信息作为补充，实现对未来短时间交通流量更准确的预测。
-
公开(公告)号：CN115270399A
公开(公告)日：2022-11-01
申请号：CN202210705913.8
申请日：2022-06-21
Applicant: 武汉工程大学 , 武汉引行科技有限公司
IPC: G06F30/20 , G06K9/62 , G06F119/02
Abstract: 本发明提供一种工业机器人姿态识别方法、装置及存储介质，方法为：导入工业机器人视频，从工业机器人视频中提取并调整工业机器人2D图像；基于人体姿态估计模型DensePose构建教师模型，通过调整后的工业机器人2D图像对教师模型进行训练，通过训练后的教师模型输出工业机器人2D姿态信息；基于均方误差函数MSE构建总体FDPD蒸馏损失函数；基于教师模型构建学生模型，通过总体FDPD蒸馏损失函数和工业机器人2D姿态信息训练学生模型，通过训练后的学生模型识别工业机器人2D图像中的工业机器人姿态。本发明实现了精确高效的工业机器人姿态识别，适用于工业机器人的异常检测，无需过大的网络，提高了工业机器人识别姿态的效率。
-
公开(公告)号：CN115205037A
公开(公告)日：2022-10-18
申请号：CN202210630698.X
申请日：2022-06-06
Applicant: 武汉工程大学 , 武汉引行科技有限公司
Abstract: 本发明涉及股价长期趋势预测方法、装置、电子设备及存储介质，属于深度学习技术领域。本发明利用K线数据获取能够表征股票的走势变化的第一技术指标因子，将K线数据和第一技术指标因子进行结合以更完善地体现股票市场的波动特征，从而提高股价预测的准确性，且利用多个K线数据和多个第一技术指标因子，以合理预测得到多个时间点对应的股票收盘价，使得预测结果能够反映股价的长期趋势，从而提高股价预测结果的实用性。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112611376A
公开(公告)日：2021-04-06
申请号：CN202011373126.5
申请日：2020-11-30
Applicant: 武汉工程大学
Abstract: 本发明公开了一种RGI‑Lidar/SINS紧耦合AUV水下导航定位方法，包括以下步骤：通过捷联解算得到相应时刻包含AUV位置信息、姿态信息的导航信息；获取水下远距离、高清晰度的选通图像；对IMU输出信息进行预积分，获取AUV在不同时刻的IMU位姿约束；对当前帧的选通图像进行特征提取，并将上一帧选通图像作为参考帧与之进行特征匹配，获取视觉里程计约束；对当前帧选通图像进行回环检测，若检测到符合条件的回环帧图像，则将当前帧选通图像与相应回环帧图像进行特征匹配，获取回环检测约束；将上述三种约束作为约束关系加入到位姿图中进行联合优化，获取并输出优化后的AUV位姿；优化后的AUV位姿可作为惯性数据输入。本发明能满足广泛、长时间、远距离的水下导航定位的需求。
-
公开(公告)号：CN117331699A
公开(公告)日：2024-01-02
申请号：CN202311330737.5
申请日：2023-10-13
IPC: G06F9/50 , G06N5/043 , G06N3/0464 , G06F18/27
Abstract: 本发明公开了一种基于能耗预测的边端协同AI模型推理方法，包括：将若干AI模型整合成AI统合模型；采集AI统合模型各类型层时延与能耗数据，形成时延与能耗数据集；构建AI统合模型各类型层时延与能耗预测模型；计算得到传输时延与能耗理论值；计算得到推理过程的总时延与总能耗；根据传输时延与能耗理论值、推理过程的总时延与总能耗，构建全局预测模型；根据全局预测模型预测全局时延与能耗；通过贪心算法找到最优分割点；执行推理，进行到最优分割点时，将推理数据和分割点索引传输给边缘服务器；边缘服务器继续推理，完成推理后将推理结果传输给终端，推理任务结束。本发明在保证时延的前提下将能耗作为优化目标，降低了应用AI模型所带来的能耗。
-
公开(公告)号：CN115017511B
公开(公告)日：2025-01-10
申请号：CN202210469716.0
申请日：2022-04-28
Applicant: 武汉工程大学 , 武汉引行科技有限公司
IPC: G06F21/57 , G06F21/56 , G06F18/214 , G06F8/41 , G06N3/042 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06N3/084
Abstract: 本发明提供一种源代码漏洞检测方法、装置以及存储介质，属于代码检测技术领域，方法包括：S1：分别对各个原始源代码数据的数据预处理得到预处理后源代码数据；S2：按照预设比例对多个预处理后源代码数据的划分得到训练集，验证集和测试集；S3：对训练集的代码图编码得到多个代码图数据；S4：根据多个代码图数据、验证集和测试集对训练模型的模型分析得到检测模型；S5：通过检测模型对待检测源代码数据的检测分析得到检测结果。本发明实现了函数级的自动代码漏洞检测，能在源代码中快速、高效地完成代码漏洞检测任务，解决了代码静态分析工具进行漏洞检测上存在的误报率高、漏报率高的技术问题。
-
公开(公告)号：CN115204460A
公开(公告)日：2022-10-18
申请号：CN202210611584.0
申请日：2022-05-31
Applicant: 武汉工程大学
Abstract: 本发明公开了一种浮动巴士路径决策方法、系统、电子设备及介质，涉及智慧交通技术领域，方法包括：初始化经验回放集，构建马尔可夫决策过程、当前值网络和目标值网络，马尔可夫决策过程包括状态空间、动作空间、奖惩函数、状态转移概率和折扣因子五元组；获取训练样本，基于训练样本建立状态动作序列；将状态动作序列输入当前值网络，得到状态动作系列对应的车辆动作，基于得到的车辆动作建立经验序列，将经验序列存入经验回放集中；利用经验回放集不断训练优化当前值网络和目标值网络，得到DQN深度神经网络，以根据获取到的目标待接送乘客的上下车地点，通过DQN深度神经网络确定目标待接送乘客的上下车地点对应车辆的目标路径。
-
公开(公告)号：CN115017511A
公开(公告)日：2022-09-06
申请号：CN202210469716.0
申请日：2022-04-28
Applicant: 武汉工程大学 , 武汉引行科技有限公司
Abstract: 本发明提供一种源代码漏洞检测方法、装置以及存储介质，属于代码检测技术领域，方法包括：S1：分别对各个原始源代码数据的数据预处理得到预处理后源代码数据；S2：按照预设比例对多个预处理后源代码数据的划分得到训练集，验证集和测试集；S3：对训练集的代码图编码得到多个代码图数据；S4：根据多个代码图数据、验证集和测试集对训练模型的模型分析得到检测模型；S5：通过检测模型对待检测源代码数据的检测分析得到检测结果。本发明实现了函数级的自动代码漏洞检测，能在源代码中快速、高效地完成代码漏洞检测任务，解决了代码静态分析工具进行漏洞检测上存在的误报率高、漏报率高的技术问题。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
16
records
(took 0.023 seconds)
