公开(公告)号：CN119129402A

公开(公告)日：2024-12-13

申请号：CN202411199323.8

申请日：2024-08-29

Applicant: 江苏科技大学

Inventor： 杨林初 ,  包涵 ,  郁家丞 ,  刘赞 ,  付乐 ,  赵孟军 ,  陆一锋 ,  严雪耀

IPC: G06F30/27 ,  G06Q10/04 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/09 ,  G06N3/006 ,  G06F17/16 ,  G06F17/13 ,  G06F18/214 ,  G06F18/24 ,  G06F119/14

Abstract: 本发明公开了一种无人船运动位置预测方法：步骤1：通过动力学模型预测无人船预测位置信息；步骤2：获取无人船实际位置信息，将无人船实际位置信息与预测位置信息做差；步骤3：将无人船的状态信息、差值分别作为LSTM神经网络的输入、输出，进行训练；步骤4：获取无人船真实的初始状态，通过动力学模型预测预测一个完整时间序列内的无人船预测位置信息；通过LSTM神经网络获取同一个完整时间序列内的无人船预测位置偏差信息，将每个时刻的无人船预测位置信息与无人船预测位置偏差信息相加，获得最终的无人船位置预测结果。本发明补偿了未建模不确定因素导致的模型预测误差，避免了单一方法预测时，导致不同环境适应性差的问题。

公开(公告)号：CN118692074A

公开(公告)日：2024-09-24

申请号：CN202410800062.4

申请日：2024-06-20

Applicant: 江苏科技大学

Inventor： 杨林初 ,  郁家丞 ,  包涵 ,  付乐 ,  刘赞 ,  赵孟军 ,  严雪耀 ,  陆一锋

IPC: G06V20/68 ,  G06V10/774 ,  G06V10/762 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0499 ,  G06N3/048 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于YOLOv7的果园苹果检测方法，包括如下步骤：步骤1：获取果园苹果的图像，并进行数据增强；步骤2：根据数据增强后的图像数据集进行数据集预处理；步骤3：构建YOLOv7模型，其中，先用卷积注意力机制替换主干网络中ELAN模块末端的卷积层，再用PConv模块替换主干网络中ELAN模块以及头部网络中ELAN‑W模块的卷积层；步骤4：用步骤2中预处理后的数据集，通过渐进式复杂扩展训练策略对构建的YOLOv7模型进行训练；步骤5：用训练好的YOLOv7模型对果园苹果进行检测。本发明将CBAM注意力机制、PConv融入到特征提取网络中，提高果园复杂背景中苹果的检测精度，减少漏检错检情况，减少模型的参数量和计算量。