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[发明专利]一种基于动态阈值的巡检无人机电量监测管理方法及系统-CN202210521996.5在审
发明人：周东国;汪滨波 -专利权人： 无锡科若斯科技有限公司
申请日： 2022-05-13 - 公布日： 2022-07-22 - 主分类号： G05D1/12 文献下载
摘要：本发明属于无人机电量监测技术领域，具体提供了一种基于动态阈值的巡检无人机电量监测管理方法及系统，其中方法包括在进行巡检任务时，无人机将其电量信息、地点信息、检测数据信息实时地发送给管理后台；所述管理后台根据电量信息并采用动态阈值算法实时监测无人机的剩余电量，将剩余电量与最近且闲置的输电塔无线充电平台匹配，并规划飞行路径；当剩余电量低于动态阈值时，控制无人机根据规划好的飞行路径前往最近且闲置的输电塔无线充电平台，然后进行自动充电。该方案可以高效的监测管理巡检无人机实时电量情况，同时该系统可以扩张应用于高压输电线路检测的无人机巡视范围，提高巡检无人机工作时间和工作巡航范围。
一种基于动态阈值巡检无人机电量监测管理方法系统

[发明专利]基于尺度知识和深度学习的地下线缆雷达图像检测方法-CN202210215287.4在审
发明人：周东国;汪滨波 -专利权人： 无锡科若斯科技有限公司
申请日： 2022-03-07 - 公布日： 2022-06-03 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：一种基于尺度知识和深度学习的地下线缆雷达图像检测方法，包括：S100：确定雷达图像中地下线缆的尺度大小；S200：根据尺度大小计算高斯核模板；S300：将高斯核模板嵌入卷积神经网络框架，用计算得到的模板参数值为卷积神经网中第一个大于1×1的卷积核赋值；S400：锁定第一卷积层的参数，保持该层的参数不变；S500：利用训练数据调整网络模型中的其他参数，直到获得损失函数最小时的最低解；S600：将测试数据集代入训练得到的模型中，验证模型的性能，重复步骤S500‑S600，直到达到预设训练结束条件；S700：确定测试数据集上检测精度最高的模型参数为最终结果。本发明减小需要求取的参数量，降低对训练数据量的需求。
基于尺度知识深度学习地下线缆雷达图像检测方法

[发明专利]基于曲线知识和深度学习的地下线缆雷达图像检测方法-CN202210215384.3在审
发明人：周东国;汪滨波 -专利权人： 无锡科若斯科技有限公司
申请日： 2022-03-07 - 公布日： 2022-06-03 - 主分类号： G06V10/44 文献下载
摘要：基于曲线知识和深度学习的地下线缆雷达图像检测方法，包括：提取B‑scan雷达图像的边缘，制作边缘图像；计算边缘图像各边缘点的曲率，制作曲率图像；制作标签数据，将边缘图像、曲率图像和标签数据作为神经网络的输入输出数据对，将所有数据按一定的概率随机分为训练数据和测试数据；利用训练数据调整网络模型中的参数，直到获得损失函数最小意义上的最低解；将测试数据集代入训练得到的模型中，验证训练得到的模型的性能，反复上述步骤，直到训练次数达到给定的次数或者误差精度达到给定的精度；确定测试数据集上检测精度最高的模型参数为最终结果。本发明使神经网络重点关注图像中的边缘信号，减小需要求取的参数量，降低对训练数据量的需求。
基于曲线知识深度学习地下线缆雷达图像检测方法

[实用新型]一种车载智能多用途无人机机舱-CN202122951365.0有效
发明人：周东国 -专利权人： 无锡科若斯科技有限公司
申请日： 2021-11-29 - 公布日： 2022-04-12 - 主分类号： B60P3/11 文献下载
摘要：本实用新型涉及无人机技术领域，且公开了一种车载智能多用途无人机机舱，包括无人机本体、机舱和中层机舱盖，所述机舱的内侧壁设置有蓄电池组，所述蓄电池组的内部设置有AD‑DC转换器和DC‑DC转换器，所述机舱的内侧设置有服务控制器组件、车载控制器组件和图像数据接收器组件，所述蓄电池组与所述服务控制器组件、车载控制器组件和所述图像数据接收器组件电性连接。可以自动存放无人机：无人机机舱部分采用STMF作为主控制器，控制六路步进电机使得机舱第一层中机舱盖、第二层无人机水平和垂直、旋转控制，无人机与机舱的通信采用Lora中远距离通信方式，同时携带GPS和指南针，便于无人机自动按GPS返航。
一种车载智能多用途无人机机舱

[发明专利]一种基于多功能识别定位的定点降落无人机方法及系统-CN202111431486.0在审
发明人：周东国 -专利权人： 无锡科若斯科技有限公司
申请日： 2021-11-29 - 公布日： 2022-01-18 - 主分类号： G05D1/06 文献下载
摘要：本发明属于无人机定位技术领域，具体提供一种基于多功能识别定位的定点降落无人机方法及系统，其中方法包括S1，无人机接收位于待降落平台上的控制端的自动返航指令，并根据GPS导航返回待降落平台上空的第一预设距离高度处悬停；S2，无人机通过双摄像头实时获取下方图像数据信息，并传输至控制端，控制端通过轮廓提取方法识别锁定待降落平台上的标靶，以引导无人机逐步降低；当无人机位于标靶中心上方第二预设距离高度时，自动降落完成定点降落。该方案能够实现车载平台或其他移动平台的定点降落，不仅精度高，且降落耗时短，具有广泛的实际使用价值。
一种基于多功能识别定位定点降落无人机方法系统