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公开(公告)号：CN110599533B
公开(公告)日：2023-06-27
申请号：CN201910893707.2
申请日：2019-09-20
Applicant: 湖南大学
IPC: G06T7/50
Abstract: 本发明公开了一种适用于嵌入式平台的快速单目深度估计方法，包括获取深度估计模型所需的训练数据；对训练数据预处理、压缩并发送到距离嵌入式平台最近的边缘服务器；边缘服务器对接收的数据训练深度估计模型得到训练好的深度估计模型；对深度估计模型进行转换、压缩并发送嵌入式平台；嵌入式平台接收数据并根据构建的深度估计模型结构对单目图像进行快速的深度估。本发明基于包括编码器和解码器组成的U型轻量级深度估计模型，参数少，计算量小，预测速度快，可从RGB图像中自动学习得到准确的像素级深度图，适用于室内室外不同的场景，方便灵活；而且本发明方法的效率较高、可靠性好、成本低廉且适用于资源有限平台。
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公开(公告)号：CN110941793A
公开(公告)日：2020-03-31
申请号：CN201911145150.0
申请日：2019-11-21
Applicant: 湖南大学
IPC: G06F17/16
Abstract: 本发明公开了一种网络流量数据填充方法、装置、设备及存储介质，将网络流量数据建模成三维原始张量，深入挖掘网络流量数据之间的周期性特征，反映了网络流量数据的多维特性；将Expectile回归与CP分解结合来构造损失函数，通过对设定权重w的选择可以有针对性的进行数据的精准恢复，实现对大象流数据的精准恢复；同时，Expectile回归既能描述数据的中心特性，又能描述数据的尾部特性，反映了数据的全貌特征，解决了传统方法无法描述数据各部分局部特性的问题；该方法根据非负矩阵分解算法与Expectile回归对因子矩阵进行更新，在更新过程中，既不需要像ALS算法计算矩阵的逆矩阵，又无需像SGD算法反复权衡一个合适的学习步长，极大地降低了计算的复杂度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN105300295B
公开(公告)日：2017-11-03
申请号：CN201510822508.4
申请日：2015-11-24
Applicant: 湖南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于广角激光扫描雷达的单轨的、便携式铁路接触网几何参数检测系统及方法。本系统选用单轨小车作为载体，选用广角激光扫描雷达为测量设备，车体使用支撑杆承载广角激光扫描雷达。测量时具体步骤为：1）采用单线激光雷达进行扫描，以轨道平面和轨道上两固定点为基准参考，每个测量周期前先对系统自身位置进行校准；2）完成自身位置校准后，利用自身位置和已知点位置计算接触线的位置，获得导高和拉出值。本发明具有轻便简单、测量效率高的特点，能适应各种检测环境；选用轨道平面为参考，每个测量周期前系统会进行自身位置校准，测量结果客观准确，测量精度高。
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公开(公告)号：CN105300295A
公开(公告)日：2016-02-03
申请号：CN201510822508.4
申请日：2015-11-24
Applicant: 湖南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于广角激光扫描雷达的单轨的、便携式铁路接触网几何参数检测系统及方法。本系统选用单轨小车作为载体，选用广角激光扫描雷达为测量设备，车体使用支撑杆承载广角激光扫描雷达。测量时具体步骤为：1）采用单线激光雷达进行扫描，以轨道平面和轨道上两固定点为基准参考，每个测量周期前先对系统自身位置进行校准；2）完成自身位置校准后，利用自身位置和已知点位置计算接触线的位置，获得导高和拉出值。本发明具有轻便简单、测量效率高的特点，能适应各种检测环境；选用轨道平面为参考，每个测量周期前系统会进行自身位置校准，测量结果客观准确，测量精度高。
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公开(公告)号：CN110599533A
公开(公告)日：2019-12-20
申请号：CN201910893707.2
申请日：2019-09-20
Applicant: 湖南大学
IPC: G06T7/50
Abstract: 本发明公开了一种适用于嵌入式平台的快速单目深度估计方法，包括获取深度估计模型所需的训练数据；对训练数据预处理、压缩并发送到距离嵌入式平台最近的边缘服务器；边缘服务器对接收的数据训练深度估计模型得到训练好的深度估计模型；对深度估计模型进行转换、压缩并发送嵌入式平台；嵌入式平台接收数据并根据构建的深度估计模型结构对单目图像进行快速的深度估。本发明基于包括编码器和解码器组成的U型轻量级深度估计模型，参数少，计算量小，预测速度快，可从RGB图像中自动学习得到准确的像素级深度图，适用于室内室外不同的场景，方便灵活；而且本发明方法的效率较高、可靠性好、成本低廉且适用于资源有限平台。
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公开(公告)号：CN110941793B
公开(公告)日：2023-10-27
申请号：CN201911145150.0
申请日：2019-11-21
Applicant: 湖南大学
IPC: G06F17/16
Abstract: 本发明公开了一种网络流量数据填充方法、装置、设备及存储介质，将网络流量数据建模成三维原始张量，深入挖掘网络流量数据之间的周期性特征，反映了网络流量数据的多维特性；将Expectile回归与CP分解结合来构造损失函数，通过对设定权重w的选择可以有针对性的进行数据的精准恢复，实现对大象流数据的精准恢复；同时，Expectile回归既能描述数据的中心特性，又能描述数据的尾部特性，反映了数据的全貌特征，解决了传统方法无法描述数据各部分局部特性的问题；该方法根据非负矩阵分解算法与Expectile回归对因子矩阵进行更新，在更新过程中，既不需要像ALS算法计算矩阵的逆矩阵，又无需像SGD算法反复权衡一个合适的学习步长，极大地降低了计算的复杂度。
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公开(公告)号：CN211506240U
公开(公告)日：2020-09-15
申请号：CN202020651413.7
申请日：2020-04-26
Applicant: 湖南大学
IPC: G05B19/042
Abstract: 本实用新型公开了一种钻探数据监测装置，包括电源模块、控制模块、传感器模块和报警模块；电源模块给所述钻探数据监测装置供电；传感器模块用于检测钻探过程的钻探数据，并将检测数据上传控制模块；控制模块用于对接收的钻探数据进行监测，并在钻探数据异常时控制报警模块进行报警。本实用新型通过传感器模块实时获取钻探过程的钻探数据，并通过控制模块实时对钻探数据进行监测，并适时通过报警模块报警；因此本实用新型能够自动对钻探数据进行监测，无需人为干预和监测，可靠性高、实用性好且效率较高。
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