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公开(公告)号：CN117742337A
公开(公告)日：2024-03-22
申请号：CN202311795004.9
申请日：2023-12-25
Applicant: 武汉烽火技术服务有限公司 , 武汉工程大学
Abstract: 本发明涉及计算机技术领域，提供了一种巡检路线控制方法和装置。所述方法包括：使用激光雷达传感器获取环境的距离信息，根据所述距离信息构建环境地图；使用摄像头采集环境的图像数据，从所述图像数据中识别到环境中的障碍物；在所述环境地图中指定相应的起点和终点，基于所述环境地图、障碍物、起点和终点，使用路径规划算法规划得到巡检路线，以便于巡检装置按照所述巡检路线进行巡检。本发明通过使用路径规划算法规划巡检路线，相对现有技术中使用固定的巡检路线而言更加灵活，能够快速适应实时环境变化，从而具有更高的效率。
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公开(公告)号：CN119131895A
公开(公告)日：2024-12-13
申请号：CN202411154089.7
申请日：2024-08-21
Applicant: 湖北工业大学 , 武汉烽火技术服务有限公司 , 武汉软件工程职业学院
Abstract: 本发明属于生物特征识别领域，公开了一种动态局部融合网络步态识别方法及系统，动态局部融合网络步态识别方法包括一个动态局部融合网络模型：动态局部融合网络模型由一个特征提取器和全局感知流以及局部细节流组成；首先将从姿态估计器提取出的骨架序列作为输入，经过一个由具有残差和瓶颈结构的ST‑GCN模块组成特征提取器进行时空特征提取；提取后的数据分别流入全局感知流和局部细节流，得到步态的全局特征表示和局部特征表示；将得到的全局特征和局部特征进行拼接得到目标人物的步态并根据与已知骨架序列的相似度得到步态识别结果。本发明不仅关注全局骨架运动信息，还对局部肢体部位也进行了网络模型的建模，从而能够提取更有辨识度的步态特征。
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公开(公告)号：CN117392830A
公开(公告)日：2024-01-12
申请号：CN202311100092.6
申请日：2023-08-28
Applicant: 湖北工业大学 , 武汉烽火技术服务有限公司
IPC: G08G1/01
Abstract: 本发明属于交通流量预测技术领域，公开了一种时空归一化图卷积神经网络交通流预测方法、系统及介质，首先将交通流量数据作为输入，经过一个线性层将数据类型转换；转换后的数据流入时空归一化模块将数据细分成高低频，使得时间卷积TCN捕获数据更加细微的特征；经过时空归一化后的数据传递给两个并行的门控时间卷积模块；在时间卷积模块的输入中添加残差连接到图卷积模块的输出中；将提取的时间特征传递给空间卷积模块提取空间特征，通过时空特征提取模块提取时空特征之后流入到下一层时空模块继续提取时空特征，将k个时空提取模块提取到的结果跳跃连接进入输出层，最后输出预测值。本发明提高了交通流量预测的准确性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117371895A
公开(公告)日：2024-01-09
申请号：CN202311092488.0
申请日：2023-08-28
Applicant: 湖北工业大学 , 武汉烽火技术服务有限公司
IPC: G06Q10/0835 , G06N3/0442 , G06N3/084 , G06N3/092 , G01C21/20 , G01C21/34
Abstract: 本发明属于路径规划技术领域，公开了一种未知环境下多地面无人车路径规划方法、系统及介质，采用多智能体强化学习方法，设计出通用的路径规划任务模型实现未知环境下的集群路径规划；将MATD3算法与未知环境的应用场景相结合，基于actor‑critic框架和集中训练分布执行的方法，允许智能体之间学会协作与竞争；采用LSTM，通过使用智能体对连续时间步长的观察作为其策略网络的输入，允许LSTM层处理隐藏的时间序列信息。将UGV集群到达目标位置的奖励值、成功率和所需的步长作为性能指标，对不同多智能体强化学习算法的效果进行评估，有效提高了UGV集群对多个目标位置进行自主探索并完成任务目标的能力。
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公开(公告)号：CN114818784B
公开(公告)日：2023-08-04
申请号：CN202210347109.7
申请日：2022-04-01
Applicant: 武汉工程大学
IPC: G06F18/213 , G06F18/10 , G06F17/11
Abstract: 本发明属于阵列信号处理技术领域，具体涉及一种改进的联合协方差矩阵和ADMM算法的稳健波束形成方法，该方法构建了改进的稳健波束形成的导向矢量优化模型，在协方差矩阵重构的基础上，对导向矢量优化模型进行改进；首先利用SDP松弛，其次利用ADMM算法对模型进行求解，并且在每次迭代过程中得到封闭最优解，计算最优加权矢量，将其与阵列接收数据向量进行多波束加权求和，形成输出的稳健波束。本发明更好的满足了鲁棒性要求，有效提高传统波束形成器抗干扰运动能力、抗导向矢量失配能力，同时有效改善了低输入SNR情况下输出SINR的情况，以及有效防止“自消”现象的产生。
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公开(公告)号：CN114996935B
公开(公告)日：2023-06-06
申请号：CN202210611645.3
申请日：2022-05-31
Applicant: 武汉工程大学
IPC: G06F30/20 , G06F17/16 , G06F111/04 , G06F119/06
Abstract: 本发明涉及一种基于近似ADMM的波束形成方法、装置、设备及介质，涉及阵列信号处理技术领域，方法为：获取初始复权矢量，利用初始复权矢量获取初始旁瓣区域功率数据和初始主瓣区域功率数据，基于获得的数据构建初始优化模型，初始优化模型包括原目标函数和原约束条件，原目标函数用于表征初始旁瓣区域功率数据和初始主瓣区域功率数据之间的关系，原约束条件包括用于对旁瓣区域进行功率和限制的旁瓣约束、用于对主瓣区域进行功率和限制的主瓣约束、用于限制天线阵列的复权矢量的幅值和相位的功率约束，通过构建辅助变量，对初始优化模型进行简化，对简化后的模型进行近似优化、近似迭代处理后，利用ADMM进行求解，实现波束方向图的绘制。
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公开(公告)号：CN114996935A
公开(公告)日：2022-09-02
申请号：CN202210611645.3
申请日：2022-05-31
Applicant: 武汉工程大学
IPC: G06F30/20 , G06F17/16 , G06F111/04 , G06F119/06
Abstract: 本发明涉及一种基于近似ADMM的波束形成方法、装置、设备及介质，涉及阵列信号处理技术领域，方法为：获取初始复权矢量，利用初始复权矢量获取初始旁瓣区域功率数据和初始主瓣区域功率数据，基于获得的数据构建初始优化模型，初始优化模型包括原目标函数和原约束条件，原目标函数用于表征初始旁瓣区域功率数据和初始主瓣区域功率数据之间的关系，原约束条件包括用于对旁瓣区域进行功率和限制的旁瓣约束、用于对主瓣区域进行功率和限制的主瓣约束、用于限制天线阵列的复权矢量的幅值和相位的功率约束，通过构建辅助变量，对初始优化模型进行简化，对简化后的模型进行近似优化、近似迭代处理后，利用ADMM进行求解，实现波束方向图的绘制。
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公开(公告)号：CN114818784A
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN202210347109.7
申请日：2022-04-01
Applicant: 武汉工程大学
Abstract: 本发明属于阵列信号处理技术领域，具体涉及一种改进的联合协方差矩阵和ADMM算法的稳健波束形成方法，该方法构建了改进的稳健波束形成的导向矢量优化模型，在协方差矩阵重构的基础上，对导向矢量优化模型进行改进；首先利用SDP松弛，其次利用ADMM算法对模型进行求解，并且在每次迭代过程中得到封闭最优解，计算最优加权矢量，将其与阵列接收数据向量进行多波束加权求和，形成输出的稳健波束。本发明更好的满足了鲁棒性要求，有效提高传统波束形成器抗干扰运动能力、抗导向矢量失配能力，同时有效改善了低输入SNR情况下输出SINR的情况，以及有效防止“自消”现象的产生。
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