专利名称
主分类
A 农业
B 作业;运输
C 化学;冶金
D 纺织;造纸
E 固定建筑物
F 机械工程、照明、加热
G 物理
H 电学
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公布日期
2023-10-24 公布专利
2023-10-20 公布专利
2023-10-17 公布专利
2023-10-13 公布专利
2023-10-10 公布专利
2023-10-03 公布专利
2023-09-29 公布专利
2023-09-26 公布专利
2023-09-22 公布专利
2023-09-19 公布专利
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专利权人
国家电网公司
华为技术有限公司
浙江大学
中兴通讯股份有限公司
三星电子株式会社
中国石油化工股份有限公司
清华大学
鸿海精密工业股份有限公司
松下电器产业株式会社
上海交通大学
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  • [实用新型]一种基于STM32的智慧管廊监控系统-CN202320258006.3有效
  • 丁洁;任佳;崔亚妮;陈敏;郝秋实;张育;易家傅;靳江 - 海南大学
  • 2023-02-20 - 2023-08-29 - G05B19/042
  • 本实用新型涉及地下管廊环境监控技术领域,具体涉及一种基于STM32的智慧管廊监控系统,包括管廊远程控制中心、数据传输中心和管廊现场控制中心三个模块。管廊远程控制中心包括管廊总调度中心、云服务器和客户端;数据传输中心包括防火墙、核心交换机、管廊网络系统和交换机;管廊现场控制中心包括现场控制柜、PLC系统、管廊内部设备、多采集端多传感器组和RS‑485总线。多采集端多传感器组包括多个采集端点和连接在每个采集端点上的多个传感器;采集端点均基于STM32芯片。本实用新型尤其适用于多传感器数据采集的智能控制,具有较低的实现成本。
  • 一种基于stm32智慧监控系统
  • [发明专利]浅层特征与深层特征融合的图像去雾网络及方法-CN202310663735.1在审
  • 郝秋实;丁洁;任佳;陈敏;崔亚妮;张育;易家傅;陈姿羽 - 海南大学
  • 2023-06-05 - 2023-08-11 - G06T5/00
  • 本发明提出一种浅层特征与深层特征融合的图像去雾网络及方法,相比现有去雾方法具有较强的边缘轮廓信息恢复能力和较高的学习精度。所述网络包括全局特征提取模块、多尺度卷积模块和深层融合模块。所述全局特征提取模块用于提取表述边缘轮廓信息的浅层特征,包括四个依次相连的卷积层和池化层;所述多尺度卷积模块用于提取多尺度的图像特征,包括三个并联的卷积层、一个通道叠加单元和另外一个卷积层;所述深层融合模块用于完成浅层特征与深层特征的融合,包括三个卷积层、两个上采样层和两个通道叠加单元,所述全局特征提取模块中各卷积层的输出与此部分相连。
  • 特征深层融合图像网络方法
  • [发明专利]基于注意力机制的地下管廊异常检测网络及方法-CN202310236950.3在审
  • 任佳;陈敏;丁洁;张育;易家傅;郝秋实;崔亚妮;许示凡 - 海南大学
  • 2023-03-13 - 2023-07-11 - G06F18/2433
  • 本发明提出一种基于注意力机制的地下管廊异常检测网络及方法,既能够保证长时间的异常检测具有较高的精度,又能对多数据下的异常情况具有良好的检测效果。所述网络包括:编码模块、特征提取模块和解码模块。编码模块包括四个卷积层,四个卷积层间顺序相连。特征提取模块包括Conv‑LSTM层和注意力机制层,Conv‑LSTM层包括四个结构相同的Conv‑LSTM,注意力机制层包括四个结构相同的注意力机制。解码模块包括由反卷积层和连接层构成的七个层,这七个层间顺序相连。编码模块中的第一卷积层与特征提取模块的Conv‑LSTM层的第一Conv‑LSTM相连;特征提取模块中的Conv‑LSTM层的第一Conv‑LSTM与注意力机制层的第一注意力机制相连,以此类推。特征提取模块的注意力机制层与解码模块的反卷积层反向相连。
  • 基于注意力机制地下异常检测网络方法
  • [发明专利]YOLOv3 Tiny Vehicle高速车辆实时检测网络及方法-CN202310220395.5在审
  • 崔亚妮;任佳;郝秋实;张育;易家傅;丁洁;陈敏;马秀新 - 海南大学
  • 2023-03-09 - 2023-06-13 - G06V20/54
  • 本发明提出一种YOLOv3Tiny Vehicle高速车辆实时检测网络及方法,在保证检测精度的情况下提高了检测效率,尤其适用于车辆速度较快、车流量较多情况的车辆实时检测。YOLOv3Tiny Vehicle网络包括主干特征提取模块和检测模块。主干特征提取模块包括主干特征提取首层、五个密集连接块和主干特征提取尾层。主干特征提取首层与第一密集连接块相连。五个密集连接块,即第一密集连接块、第二密集连接块、第三密集连接块、第四密集连接块和第五密集连接块,结构相同、顺序相连;每个密集连接块由三个卷积层构成,这三个卷积层的连接采用密集连接方式;第五密集连接块与主干特征提取尾层相连。检测模块包括顺序相连的三个卷积层。
  • yolov3tinyvehicle高速车辆实时检测网络方法
  • [发明专利]基于蚁群算法的无人艇全局航迹规划方法、设备及介质-CN202310140514.6在审
  • 郝秋实;任佳;陈敏;崔亚妮;丁洁;张育;易家傅;张婧 - 海南大学
  • 2023-02-20 - 2023-05-30 - G05D1/02
  • 本发明公开基于蚁群算法的无人艇全局航迹规划方法、设备及介质。该方法以下包括步骤:步骤一,建立任务环境模型;步骤二,建立无人艇航行代价函数;步骤三,利用改进的蚁群算法求解无人艇航行代价。本发明具有如下优点:建立了较为完善的无人艇全局航迹规划优化数学模型,使得模型本身对无人艇的航行过程有较为精确的描述;考虑了无人艇自身的航行和动力特点,将航行代价引入到蚁群算法中表征信息素和启发因子,并在此基础上,提出初始信息素设置方法,加快了算法的计算速度;提出了信息素更新规则,解决了传统蚁群算法容易陷入局部最优的问题,提高了算法的全局搜索能力;提出了死锁点的信息素更新机制,保障了算法寻优过程后期解多样性。
  • 基于算法无人全局航迹规划方法设备介质
  • [实用新型]一种水面航行器推进控制系统-CN202320096741.9有效
  • 崔亚妮;任佳;丁洁;陈敏;郝秋实;张育;易家傅;傅德龙;姚京涛 - 海南大学
  • 2023-02-01 - 2023-05-19 - B63H21/21
  • 本实用新型涉及一种水面航行器推进控制系统,包括:侧推装置,用于实现侧方推进;后置推进装置,用于实现前后推进;控制电路,用于实现对侧推装置和后置推进装置的控制。其中,侧推装置包括前置侧推和后置侧推,后置推进装置包括后置推进器和舵,控制电路包括通信设备、FPGA主控板、前驱动板、蓄电池、后驱动板、继电器、电推杆、直线位移传感器和AD数据采集模块。本实用新型能够克服现有无人船推进器只有后置推进的不足,提升水面航行器运动的灵活性与操纵性,尤其适用于控制水面航行器的快速转向与快速停靠。
  • 一种水面航行推进控制系统

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