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[发明专利]支持模态增加的模型学习方法及其装置-CN202311034854.7在审
发明人：戴勇;洪晓鹏;王亚斌;马智恒;蒋冬梅;王耀威 -专利权人：鹏城实验室
申请日： 2023-08-17 - 公布日： 2023-09-19 - 主分类号： G06F18/214 文献下载
摘要：本发明公开了一种支持模态增加的模型学习方法及其装置，所述方法包括以下步骤：获取待传送数据，并生成能还原成待传送数据的种子数据；加密处理待传送数据和种子数据，得到加密数据和检验码；传送加密数据，得到接收数据，并验证检验码；在检验码存在异常的情况下，把检验码对应的种子数据还原成待传送数据，并比较待传送数据与接收数据。通过生成能还原成待传送数据的种子数据，能快速地识别出数据传送过程中的异常信息，并及时地查找到错误原因，提高数据传送的安全性。
支持增加模型学习方法及其装置

[发明专利]基于类增学习的对象分类方法、图像分类方法及相关设备-CN202311070387.3在审
发明人：戴勇;洪晓鹏;王耀威;蒋冬梅;王亚斌;马智恒 -专利权人：鹏城实验室
申请日： 2023-08-24 - 公布日： 2023-09-19 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本申请实施例提供了一种基于类增学习的对象分类方法、图像分类方法及相关设备，属于人工智能技术领域。该方法包括：获取提示码本和训练数据特征表示；将提示码本和训练数据特征表示输入至原始分类模型的提示组合网络进行提示预测得到组合提示数据；通过原始分类模型的提示加权网络对组合提示数据和训练数据特征表示进行加权处理得到加权提示信息；通过原始分类模型的分类网络对加权提示信息和训练数据特征表示进行分类得到分类预测结果；根据分类验证结果和分类预测结果对原始分类模型进行优化得到目标分类模型；通过目标分类模型对目标数据进行分类得到目标分类结果。本申请能够在新增数据时保留旧知识学习，提高分类准确性，降低数据量存储。
基于学习对象分类方法图像相关设备

[发明专利]基于混合地图的视觉定位导航方法、机器人及存储介质-CN202310400250.3在审
发明人：苏晓杰;刘语;刘晨阳;李睿;马铁东;洪晓鹏;张萌;周政均 -专利权人：重庆大学;西安交通大学
申请日： 2023-04-14 - 公布日： 2023-08-25 - 主分类号： G01C21/20 文献下载
摘要：本申请提供一种基于混合地图的视觉定位导航方法、机器人及存储介质，方法包括：获取通过拍摄机器人周边环境得到的相机图像；对相机图像进行预处理，得到相机图像的预处理结果；根据预处理结果，构建对应的混合地图，其中，混合地图是通过将与预处理结果对应的稀疏地图和栅格地图映射在同一坐标系下得到的；获取通过拍摄障碍物得到的深度图像；将深度图像中的图像数据转换为激光雷达数据；基于指定路径终点，并根据混合地图和激光雷达数据，生成路径规划。如此，可以改善单一地图在导航中鲁棒性不强、常规混合地图成本高且传感数据融合难的问题。
基于混合地图视觉定位导航方法机器人存储介质

[发明专利]多目标区域的最短路径规划方法、系统、设备及存储介质-CN202110882110.5有效
发明人： 洪晓鹏;关庆澍;柯炜;龚怡宏 -专利权人：西安交通大学
申请日： 2021-08-02 - 公布日： 2023-07-11 - 主分类号： G06Q10/047 文献下载
摘要：本发明属于人工智能和组合优化领域，公开了一种多目标区域的最短路径规划方法、系统、设备及存储介质，包括以下步骤：S1：获取各目标区域的归一化坐标；S2：随机选取一目标区域的归一化坐标，通过预设的自组织神经网络模型，得到当前目标区域的获胜神经元；S3：迭代重复S2；当前迭代次数加1，并当当前迭代次数大于预设阈值时，获取各目标区域的获胜神经元；S4：获取各目标区域的获胜神经元的索引，根据各目标区域的获胜神经元的索引，得到多目标区域的最短路径。能够在计算资源有限的情况下，快速求解多目标区域的最短路径规划问题，同时保证解具有较高的质量。
多目标区域路径规划方法系统设备存储介质

[发明专利]异构机器人集群任务分配方法、系统、设备及存储介质-CN202110593648.4有效
发明人： 洪晓鹏;王亚斌;龚怡宏 -专利权人：西安交通大学
申请日： 2021-05-28 - 公布日： 2023-06-30 - 主分类号： G06Q10/0631 文献下载
摘要：本发明属于人工智能和机器人协同控制领域，公开了一种异构机器人集群任务分配方法、系统、设备及存储介质，包括以下步骤：获取各待分配任务及异构机器人集群内各机器人的基本信息；基本信息包括机器人的数量、待分配任务的数量、各机器人的服务能力、待分配任务的服务顺序以及各机器人在任意两待分配任务间的移动时间；获取各机器人服务各待分配任务的耗时时间；根据基本信息以及各机器人服务各待分配任务的耗时时间，通过预设的异构机器人集群任务分配鲁棒优化模型，得到各机器人的待服务任务及待服务任务的服务顺序。可对各机器人工作量、待分配任务完成顺序进行合理调度分配，提高服务作业效率和质量，同时更切合应用场景，符合实际需要。
机器人集群任务分配方法系统设备存储介质

[发明专利]机器人集群任务分配方法、系统、设备及存储介质-CN202110536812.8有效
发明人： 洪晓鹏;王羽钧;龚怡宏 -专利权人：西安交通大学
申请日： 2021-05-17 - 公布日： 2023-06-09 - 主分类号： G06F17/00 文献下载
摘要：本发明属于人工智能和机器人集群控制领域，公开了一种机器人集群任务分配方法、系统、设备及存储介质，包括以下步骤：获取机器人集群内可用的机器人和待分配的任务点；获取各机器人能承担的最大工作量以及需要承担的最小工作量，以及各任务点的坐标及工作量；通过整数规划K均值聚类法，基于各机器人能承担的最大工作量以及需要承担的最小工作量，以及各任务点的坐标及工作量的约束，对待分配的任务点进行划分，得到与各机器人一一对应的若干任务簇并分配给各机器人。基于各机器人能承担的最大工作量以及需要承担的最小工作量，以及各任务点的坐标及工作量，对聚类过程进行约束，限制各任务簇的工作量，使各机器人分得的工作量满足预设上限和下限的限制。
机器人集群任务分配方法系统设备存储介质

[发明专利]一种基于机器学习的模型预测控制参数的整定方法-CN202110580904.6有效
发明人：贺宁;刘月笙;沈超;洪晓鹏 -专利权人：西安交通大学
申请日： 2021-05-26 - 公布日： 2022-12-09 - 主分类号： G05B11/42 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于机器学习的模型预测控制参数的整定方法，属于机械学习领域。本发明包括：1)确定BP神经网络的结构；2)选取一系列控制参数作为BP神经网络训练样本的输出数据；3)将控制参数输入到机器人的模型预测控制器中，采集路径跟踪实验中对应的性能指标，作为BP神经网络训练样本的输入数据；4)利用训练样本训练BP神经网络；5)将设定的性能指标作为BP神经网络的输入，进行输出，得到控制参数，实现模型控制参数的整定；6)将整定的控制参数输入到机器人的模型预测控制器中，采集路径跟踪实验产生的性能指标，与预设的性能指标对比，判断整定的控制参数是否满足要求。本发明在参数整定的快速性和有效性上得到了显著提升。
一种基于机器学习模型预测控制参数方法

[发明专利]清洁机器人路径规划方法、系统、计算机设备及存储介质-CN202211147813.4在审
发明人：王羽钧;洪晓鹏;沈超 -专利权人：西安交通大学
申请日： 2022-09-19 - 公布日： 2022-12-02 - 主分类号： G05D1/02 文献下载
摘要：本发明属于人工智能和机器人路径规划领域，公开了一种清洁机器人路径规划方法、系统、计算机设备及存储介质，包括：获取各清洁机器人的垃圾仓容量和运行速度、机器人库的坐标以及各待清洁点的坐标、垃圾量和清洁工作量；根据各清洁机器人的垃圾仓容量和运行速度、机器人库的坐标以及各待清洁点的坐标、垃圾量和清洁工作量，调用预设的用于清洁机器人路径规划的深度强化学习模型，得到各清洁机器人的路径规划结果。可实现多清洁机器人的路径规划，可以求解存在多个机器人、大量待清洁点的清洁机器人路径规划问题，贴合实际应用场景，求得的路径规划方案优于传统优化方法，求解路径规划问题所需的运算时间远低于蚁群算法及动态规划算法等传统方法。
清洁机器人路径规划方法系统计算机设备存储介质

[发明专利]溅射离子泵的磁轭组件-CN201910822526.0有效
发明人：窦仁超;崔寓淏;闫荣鑫;孙立臣;孟冬辉;喻新发;洪晓鹏;窦威;周雪茜 -专利权人：北京卫星环境工程研究所
申请日： 2019-09-02 - 公布日： 2022-03-29 - 主分类号： H01J41/12 文献下载
摘要：本发明公开了一种溅射离子泵的磁轭组件，包括磁钢、轭铁和不锈钢定位板，磁钢分成两组，分别在两块轭铁的中间安装3层磁钢，中间两层，上下各两层，该结构简单紧凑，漏磁少，磁场均匀，并可以明显提高离子泵的中心磁场强度。
溅射离子组件

[发明专利]多机器人任务分配方法、系统、设备及可读存储介质-CN202111476825.7在审
发明人： 洪晓鹏;张立旋 -专利权人：西安交通大学
申请日： 2021-12-02 - 公布日： 2022-03-11 - 主分类号： G06Q10/06 文献下载
摘要：本发明属于人工智能和机器人协同领域，公开了一种多机器人任务分配方法、系统、设备及可读存储介质，包括获取输入信息；所述输入信息包括机器人数量、各机器人位置信息、任务数量、各任务位置信息、任务时间约束信息、任务优先级约束信息及各机器人在任意两任务间的移动时间；将输入信息输入预设的带时间窗和优先级约束的任务分配模型并求解，得到各机器人的任务分配信息、各任务的开始时刻信息以及各任务的完成时刻信息。能够对任务分配给多个机器人进行精确求解，提高了该问题的求解精度，提高了作业的效率和质量。可同时对任务的时间和优先级关系进行约束，合理分配任务执行顺序、执行时间及执行机器人，切合实际应用场景，符合实际需求。
机器人任务分配方法系统设备可读存储介质

[发明专利]一种卫星贮箱连接套孔深测量装置-CN202110954955.0在审
发明人：刘小义;黄垒;马纪辉;胡思宇;宋一平;李欣潼;王紫光;杨帆;洪晓鹏 -专利权人：北京卫星环境工程研究所
申请日： 2021-08-19 - 公布日： 2021-11-09 - 主分类号： G01B21/18 文献下载
摘要：本发明公开了一种卫星贮箱连接套孔深测量装置，包括壳体，且所述壳体包括有水平段与持握段。本发明中，枪式结构设置的壳体，使得操作者可以单手操作，便于在特殊工况的使用，在底部有电池仓及底盖，可以迅速更换电池继续测量，为了便于在电池耗尽时，不会因为等待充电时中断工作，以适应卫星测试时的外部环境，保证了测试的便捷性，显示器模块发生指定的指令后，单片机模块接收信号而控制探测端运行，传感器模块检测到的信息经过信息采集模块记性处理之后转移到单片机模块，单片机模块则将信息转移到显示模块进行显示，以完成数据测量，无需人为进行多点测量，进而提升测量效率和准确性。
一种卫星连接套孔深测量装置

[发明专利]数据分布式的增量学习方法、系统、设备及存储介质-CN202110706288.4在审
发明人： 洪晓鹏;张晓涵;董松林;龚怡宏 -专利权人：西安交通大学
申请日： 2021-06-24 - 公布日： 2021-09-28 - 主分类号： G06N20/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种数据分布式的增量学习方法、系统、设备及存储介质，包括以下步骤：确定各增量学习阶段的类别，建立各数据分布节点的数据集合；得各数据分布点模型；形成共享数据集；得各数据分布节点的模型参数；将各数据分布节点的模型参数进行加权聚合，得初步的全局共享模型；将M个数据分布节点模型在共享数据集上计算得到的预测输出logit值进行集成，得集成输出logit值，将初步的全局共享模型在共享数据集上对该集成输出logit值进行学习，得全局共享模型的模型参数；将全局共享模型的模型参数下发至各数据分布节点，对各个数据分布节点上的全局共享模型进行更新，该方法、系统、设备及存储介质能够有效提高模型的学习能力。
数据分布式增量学习方法系统设备存储介质

[发明专利]基于误差感知的密度同构重建的无监督跨域人群计数方法-CN202110560463.3在审
发明人：贺宇航;马智恒;魏星;洪晓鹏;余文涛;龚怡宏 -专利权人：西安交通大学
申请日： 2021-05-21 - 公布日： 2021-08-17 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于误差感知的密度同构重建的无监督跨域人群计数方法，包括步骤：选定目标域视频序列中每一帧图像及其相邻帧图像构成的图像元组作为输入，为其中每一幅图像生成估计密度图Dj和重建误差矩阵Ej；采用同构重建的方法，利用相邻帧图像的估计密度图得到选定图像的重建密度图D′i；利用估计‑重建一致性原理对重建误差进行建模；根据重建误差建模构建目标函数训练人群计数网络；利用得到的人群计数网络模型，对待计数图像测试，完成人群计数预测。实验结果表明：本发明实现了当前无监督人群计数领域的最优精度。
基于误差感知密度同构重建监督人群计数方法

[发明专利]一种包装箱用自动开启式气压平衡孔结构-CN202010185869.3有效
发明人：崔寓淏;窦仁超;刘兴悦;孙立臣;洪晓鹏 -专利权人：北京卫星环境工程研究所
申请日： 2020-03-17 - 公布日： 2021-07-06 - 主分类号： B65D43/26 文献下载
摘要：本发明公开了一种包装箱用自动开启式气压平衡孔结构，包括气压平衡孔挡板、夹紧机构、异型凸轮、支架、压力安全阀、棘轮限位机构和包装箱气压平衡口，所述包装箱气压平衡口的顶部设置有支架。本发明中，棘轮限位机构左限位情况下向右旋转棘轮限位机构，气压平衡孔挡板便会压紧包装箱气压平衡口，当包装箱内压力超过预设压力时，压力安全阀上的泄压顶杆便会将棘爪推离棘轮，便会使得棘轮限位机构左限位至非左限位，包装箱内部压力会促使气压平衡孔挡板上抬，包装箱内部空气便会通过包装箱气压平衡口和气压平衡孔挡板的空隙处排出，从而实现了包装箱气压平衡口无电控自动开启功能，降低了包装箱意外爆炸的风险，从而提升了包装箱运输的安全性。
一种包装箱自动开启气压平衡结构

[发明专利]基于深度学习的道路交通行为无人机监测系统及方法-CN201911360542.9有效
发明人：龚怡宏;张玥;余旭峰;洪晓鹏;马健行 -专利权人：西安交通大学
申请日： 2019-12-25 - 公布日： 2021-05-28 - 主分类号： G08G1/01 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度学习的道路交通行为无人机监测系统及方法，该系统包括采集模块，单摄像头处理模块，跨摄像头匹配模块和交通参数提取模块；单摄像头处理模块为采集模块输出的每路视频创建单摄像头处理子模块进行数据处理；单摄像头处理子模块包括图像预处理模块，车辆检测模块和车辆跟踪模块。该方法使用无人机拍摄道路交通状况，分析监测区域内车辆的交通状态，包括对监控画面的标定、基于视频的车辆检测与跟踪技术、基于地理位置的跨摄像头多目标轨迹匹配的方法、根据车辆运动轨迹分析交通状态的算法等。
基于深度学习道路交通行为无人机监测系统方法

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