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公开(公告)号：CN119599909A
公开(公告)日：2025-03-11
申请号：CN202411623969.4
申请日：2024-11-13
Applicant: 武汉轻工大学 , 武汉移信通科技有限公司
IPC: G06T5/73 , G06T5/50 , G06N3/0475 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/094
Abstract: 本发明公开一种生成对抗网络的搭建方法，包括以下步骤：采用基于生成对抗网络GAN的基本架构，生成器采用FPN特征金字塔结构，鉴别器采用CNN卷积神经网络结构；在FPN的每一层结构中，都添加自注意力模块，获得改进的生成对抗网络；其中，自注意力模块接收来自FPN的特征图作为输入，并将其转换为矩阵空间中的查询矩阵Q、键值矩阵K和值矩阵V，通过计算Q和K之间的相似性来确定V的权重分布，得到融合了自注意力特征向量的输出；本发明去模糊图像的质量高，训练效率高，训练过程稳定。
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公开(公告)号：CN119260733A
公开(公告)日：2025-01-07
申请号：CN202411623943.X
申请日：2024-11-13
Applicant: 武汉轻工大学 , 武汉移信通科技有限公司
Abstract: 本发明公开一种机械臂避障路径规划方法，包括：设定起始点和目标点，加入起点树和终点树集合，并初始化碰撞检测失败次数；根据失败次数动态调整采样策略，在约束与随机采样间切换生成采样点；在起点树和终点树中分别扩展节点，并进行碰撞检测，若无障碍物，则加入相应树集合，并重置失败次数；若有障碍物，则增加失败次数并重新采样；双向连接起点树与终点树，若连通则找到路径，规划结束；若未连通，则选择节点较少的树进行扩展，并返回重新采样，直至找到连通路径；本发明显著提高了机械臂在复杂环境中的路径规划效率和成功率，同时降低路径长度和能量消耗。
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公开(公告)号：CN118504373A
公开(公告)日：2024-08-16
申请号：CN202410254126.5
申请日：2024-03-06
Applicant: 武汉轻工大学 , 上海灵信视觉技术股份有限公司
IPC: G06F30/27 , G06F30/23 , G06N3/098 , G06N3/0985 , G06N3/045 , G06N3/0499 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开了基于Stacking集成学习模型的非破坏性杨氏模量预测方法，以井下钻头的振动数据为样本通过构建合适的机器学习模型来实现对一定范围内的岩层参数(杨氏模量)的预测。首先，在钻柱动力学理论基础上通过解析法，对动载响应条件下的钻具钻进过程和振动过程进行分析，构建振动数学解析模型，确定了杨氏模量同振动数据间密不可分的关系。再者，采用有限元仿真的方式进一步得到杨氏模量与之对应的振动原始数据。其次，采用超立方采样的方式对原始数据进行均匀的采样，确保了样本空间的全面性。然后对振动原始数据进行特征提取和筛选确定了机器学习模型的输入和输出。最后，调整合适的机器学习模型参数最终实现杨氏模量的预测。
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公开(公告)号：CN116631369A
公开(公告)日：2023-08-22
申请号：CN202310575363.7
申请日：2023-05-18
Applicant: 武汉轻工大学 , 上海灵信视觉技术股份有限公司
IPC: G10K11/36 , G06F18/213 , G06F18/214 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供一种基于自定义损失函数和多特征约束的局部声场调控方法，包括以下步骤：确定声学超表面结构的几何特征、设计结构参数变量，在背衬板上敷设超表面，并构建超表面的正演仿真模型；由正演仿真模型进行有限元分析得到输入的超表面物性结构参数所对应的远场声压级强度分布，将超表面物性结构参数和对应的远场声压级强度数据作为样本数据；提取远场声压级强度分布的多维特征信息和局部声场强度信息作为输入，构建多特征约束的深度神经网络模型对超表面物性结构参数进行预测；通过将超表面物性结构参数预测值进行正演仿真得到的远场声压级强度分布与局部目标声场强度进行对比，验证深度神经网络模型预测结果的准确性，进而实现对局部声场的有效调控。
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公开(公告)号：CN119987386A
公开(公告)日：2025-05-13
申请号：CN202410057034.8
申请日：2024-01-15
Applicant: 武汉轻工大学 , 满天星(桐乡)数字技术有限公司
IPC: G05D1/46 , G05D109/20
Abstract: 本发明提出了一种基于改进人工势场法的无人机路径规划方法，包括以下步骤：建立地图环境模型，初始化相关参数，由目标点产生引力牵引无人机飞行；当无人机进入障碍物的预测势场范围后，针对障碍物产生最优虚拟子目标和预测势场力，撤销目标点的引力，由最优虚拟子目标产生的引力和预测势场力共同牵引无人机飞行；当无人机进入障碍物的影响范围后，撤销预测势场力，只由最优虚拟子目标产生的引力牵引无人机飞往虚拟子目标；当无人机到达最优虚拟子目标的位置后，恢复目标点的引力，撤销最优虚拟子目标及其引力，直至无人机到达目标点。本发明采用上述方法解决了传统人工势场法存在局部极小值、目标不可达及在障碍物附近转角角度过大等问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112462590A
公开(公告)日：2021-03-09
申请号：CN202011405419.7
申请日：2020-12-04
Applicant: 武汉轻工大学
Abstract: 本发明公开了一种具备自动时间校准功能芯片的日期自检系统，具体涉及日期校准自检系统技术领域，包括网络云端，所述网络云端的输出端与数据处理模块的输入端电连接，所述数据处理模块的输出端与日期对比模块的输入端电连接，所述日期对比模块的输出端与校正模块的输入端电连接。本发明通过设置备份对比模块，由于备份对比模块是将搜寻后的北京时间以及校正后的模块进行对比，从而对校正模块校正后的时间进行检测，使得该自检系统，可以对校正后的时间进行二次检测，从而保障了校正后的时间以及日期可以保持精准的状态，且在出现误差时，可以及时的通过报警模块进行报警，使得在使用时不易出现日期以及时间出现误差的情况。
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公开(公告)号：CN112433091A
公开(公告)日：2021-03-02
申请号：CN202011400890.7
申请日：2020-12-04
Applicant: 武汉轻工大学
Abstract: 本发明公开了一种用于芯片的用电功耗的实时检测系统，具体涉及芯片检测技术领域，包括负载参数控制单元，所述负载参数控制单元的输出端与测试芯片的输入端电连接，所述测试芯片的输入端分别与温度变量调节模块、其他变量调节模块和运行状态控制单元的输出端电连接，所述测试芯片的输出端与芯片功耗测量单元的输入端电连接。本发明通过调节温度变量、其他变量、输入不同负载参数和芯片不同运行状态获取芯片在各种情况下所产生的功耗，达到了多方位多角度全面实时检测的工作，进而可以快速、客观和精确的反映测试芯片功耗的大小，以此可以得出测试芯片在各个变量环境下产生的变化异常，从而可以为后续测试芯片优化工作奠定基础。
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公开(公告)号：CN109285357B
公开(公告)日：2021-08-03
申请号：CN201811252704.2
申请日：2018-10-25
Applicant: 武汉轻工大学
Abstract: 公开了一种基于地磁模式识别技术的车辆信息获取及自动扣费系统。该系统可以包括多个埋地式监测设备和远程平台，其中埋地式监测设备埋设于停车位前后停车线中心位置，包括地磁检测单元、ETC读取单元、主控单元，用于判定车辆运行状态，并发送车辆信息以及车辆运行状态至远程平台；远程平台，计算停车时长，对停车车辆进行自动扣费。本发明通过通过埋设于停车线旁的埋地式监测设备进行地磁变化的检测和车辆信息的读取，判定车辆是否停入停车位，并将读取到的停入车辆的信息和车辆运行状态发送至远程扣费平台，计算停车时长并进行自动扣费，实现无人值守的自动停车扣费。
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公开(公告)号：CN117780328A
公开(公告)日：2024-03-29
申请号：CN202311832071.3
申请日：2023-12-27
Applicant: 武汉轻工大学 , 上海灵信数字技术有限公司
IPC: E21B44/00
Abstract: 本发明涉及井下数据采集领域，特别涉及一种数据采集方法。通过设置具有低功耗模式的主控单元、传感器单元、存储器单元和电源管理单元的数据采集装置，将其设置在钻井设备上。在下钻工作开始时主控单元处于低功耗模式。下钻工作开始后，当传感器单元采集到的数据大于阈值时，主控单元被唤醒，进入工作模式，根据预先设定的数据采集模式接收传感器单元采集的数据，进行整合后存储到存储器单元中。下钻工作结束后，将主控单元与上位机连接，接收上位机的指令并执行相应操作。本发明在传感器单元采集到的数据达到阈值之前一直处于低功耗模式，降低了电量消耗，提高了数据采集装置的续航能力，解决了现有技术中数据采集装置续航能力较差的技术问题。
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公开(公告)号：CN115688524A
公开(公告)日：2023-02-03
申请号：CN202211389929.9
申请日：2022-11-08
Applicant: 武汉轻工大学 , 中国船舶重工集团公司第七一九研究所
Abstract: 本发明提出了一种基于深度学习的五模超表面水下局部声场强度调控方法，首先构建超表面的有限元仿真模型作为正演仿真的基础，其次基于五模超表面材料的特性，通过正演仿真得到对应的远场声压级强度分布，再根据局部声场的调控目标，利用深度神经网络模型进行反演求解，得到超表面材料密度相关量的初值，之后借助强化学习中智能体与环境交互迭代的自学习优势对反演模型求得的初值进行优化调整，从而使对应的五模超表面在水下的局部反射声场强度达到精准调控的要求。
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