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[发明专利]一种基于多智能体的时空路径规划方法-CN202011492816.2有效
发明人：薛均晓;孔祥燕;徐明亮;董博威;李亚飞;郭毅博 -专利权人：郑州大学
申请日： 2020-12-16 - 公布日： 2023-10-20 - 主分类号： G01C21/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于多智能体的时空路径规划方法；该方法包括通过规避环境中的静态障碍物，规划机器人的二维行走路径；由行走时刻结合二维行走路径构建机器人的三维时空路径；通过路径调整算法调整机器人的行走速度，规避与动态障碍物的碰撞；本发明使用，构建机器人的二维行走路径，可以不考虑复杂变化的外界环境的影响，能够快速准确的获得机器人的二维行走路径，通过构建的三维时空路径，能够直观的判断出机器人是否发生碰撞，便于机器人的快速调整，通过路径调整算法能够实时根据三维时空路径的变化调整机器人的行走速度，进行规避动态障碍物，能够极大的提高路径规划的效率。
一种基于智能时空路径规划方法

[发明专利]一种不均衡场景中人群分布与计数的检测方法-CN201911084086.X有效
发明人：姜晓恒;徐明亮;张力;吕培;朱睿杰;李亚飞;高志敏;郭毅博;周兵 -专利权人：郑州大学
申请日： 2019-11-07 - 公布日： 2023-07-21 - 主分类号： G06V20/52 文献下载
摘要：本发明公开了一种不均衡场景中人群分布与计数的检测方法。该方法包括构建网络、预测密度、计算优化和数据验证，主要通过构建一个多级多分枝的卷积神经网络，每一个分支的输入来自不同分辨率的卷积层的输出组合，再融合为一个整体输出，使用训练图集分别输入到该卷积神经网络，得到预测密度图，引入训练图集的场景中的人群数量信息，与预测密度图进行比较来计算损失，来优化调整多级卷积神经网络的参数，使得计算损失的结果最小，最终获得最佳预测效果。本发明具有更高的检测准确率和检测效率，以及良好的可迁移性。
一种均衡场景人群分布计数检测方法

[发明专利]一种三轮车爬坡动力不足辅助设备-CN202211719180.X在审
发明人： 郭毅博;张晓阳;杨革飞;蒋梦涛;嵇鸿飞;周双军;王博 -专利权人：灵宝金源矿业股份有限公司
申请日： 2022-12-30 - 公布日： 2023-06-06 - 主分类号： B62H1/10 文献下载
摘要：本发明公开了一种三轮车爬坡动力不足辅助设备，其中一种三轮车爬坡动力不足辅助设备包括三轮车主体，三轮车主体的前轮支架处设有固定组件，固定组件内设有防起头组件，防起头组件能够防止三轮车动力过大造成的车头翘起风险，本发明通过防起头组件的设置，不会由于重物过重，防止在使用较大马力进行爬坡时，造成车头翘起翻车的问题，使得三轮车在进行重物运输爬坡时，可以使用较大的马力进行工作，解决了三轮车爬坡时动力不足的问题。
一种三轮车爬坡动力不足辅助设备

[发明专利]一种危险源下的疏散方法及系统-CN201710991433.1有效
发明人：徐明亮;吕培;郭纯一;郭毅博;周兵;解晓政 -专利权人：郑州大学
申请日： 2017-10-23 - 公布日： 2023-05-02 - 主分类号： G06F17/00 文献下载
摘要：本发明公开一种危险源下的疏散方法和系统。该方法包括：若该对象位于至少一危险源的危险场内，获取当前时刻危险源对该对象造成的第一恐慌情绪值，当前时刻其他对象对该对象造成的第二恐慌情绪值，当前时刻该对象的第三恐慌情绪值；根据当前时刻该对象的第一恐慌情绪值、第二恐慌情绪值、第三恐慌情绪值和前一时刻该对象的恐慌情绪值，更新当前时刻该对象的恐慌情绪值；获取当前时刻该对象所处位置的第一速度向量，其他对象所处位置的第一速度向量；根据当前时刻该对象的恐慌情绪值、第一速度向量、其他对象的恐慌情绪值和第一速度向量，确定碰撞域；按照碰撞域限定的第四速度向量以外的速度向量，疏散该对象。本发明可疏散危险场景中的所有对象。
一种危险源疏散方法系统

[发明专利]一种保障高空中油箱内视觉采集图像空地一致性的方法-CN202010264800.X有效
发明人：牛猛;郭毅博;徐明亮;潘俊;陈广豪;谷立新 -专利权人：郑州大学;中国航空工业集团公司金城南京机电液压工程研究中心
申请日： 2020-04-07 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G06V20/70 文献下载
摘要：本发明涉及图像识别的技术领域，特别是涉及一种保障高空中油箱内视觉采集图像空地一致性的方法；包括以下步骤：S1：获取油量图像数据集及多模态语义信息描述，将空中数据命名为不可见类，地面模拟数据命名为可见类，构建不可见类和可见类共有的多模态语义库；S2：构建深度特征提取网络和可见类样本图像分类模型；S3：通过可见类样本及类别标签训练的图像分类模型，计算不可见类与可见类样本特征之间的视觉特征潜在相似度；S4：构建浅层神经网络，得到不可见类与可见类之间的语义相似度；S5：对于每一个不可见类，将它们的视觉特征潜在相似度和语义特征相似度联合；S6：计算可见类中每一类特征数据的均值和标准差；S7：构建语义分类模型。
一种保障高空油箱视觉采集图像空地一致性方法

[发明专利]基于多源异构数据流的人体行为检测方法-CN202010553926.9有效
发明人：孟文化;徐明亮;郭毅博;胡孟豪;骆明轩;鲁爱国 -专利权人：郑州大学
申请日： 2020-06-17 - 公布日： 2023-03-24 - 主分类号： G06V20/40 文献下载
摘要：本发明涉及人体行为的技术领域，特别是涉及基于多源异构数据流的人体行为检测方法，针对多源异构数据流，通过多种传感器数据进行特征提取和数据融合完成人体行为识别过程，并使用视频数据流对时间进行精准定位，将两者结果结合共同确认行为所发生的时间和持续时间；包括以下步骤：步骤S1，使用特征提取器提取视频及传感数据的特征；步骤S2，使用Boundary‑matching network(BMN)作为生成候选时段网络，该网络作用于所有多源数据；步骤S3，分类模块采用传感数据和视频特征进行事件识别。
基于多源异构数据流人体行为检测方法

[发明专利]一种联合CATIA与Amesim的飞机燃油箱油面变化特性仿真方法-CN202010548269.9有效
发明人： 郭毅博;牛猛;徐明亮;潘俊;陈广豪;谷立新 -专利权人：郑州大学;中国航空工业集团公司金城南京机电液压工程研究中心
申请日： 2020-06-16 - 公布日： 2023-03-17 - 主分类号： G06F30/15 文献下载
摘要：本发明涉及基于CATIA和AMEsim的仿真计算领域，特别是涉及一种联合CATIA与Amesim的飞机燃油箱油面变化特性仿真方法；包括如下步骤：S1、提取油箱三维模型零件曲面；S2、根据封闭曲面生成油箱实体；S3、在模型中添加一个截面；S4、使用CATIA软件二次开发获取飞机油箱信息；S5、将数据对照表转换为Amesim所需文件格式；S6、Amesim模型搭建；S7、开始进行仿真。
一种联合 catia amesim 飞机燃油箱油面变化特性仿真方法

[发明专利]一种基于Amesim的飞机燃油箱质量及质心仿真计算方法-CN202010548282.4有效
发明人： 郭毅博;牛猛;徐明亮;潘俊;陈广豪;谷立新 -专利权人：郑州大学;中国航空工业集团公司金城南京机电液压工程研究中心
申请日： 2020-06-16 - 公布日： 2023-03-14 - 主分类号： G06F30/15 文献下载
摘要：本发明涉及基于Amesim的仿真计算领域，特别是涉及一种基于Amesim的飞机燃油箱质量及质心仿真计算方法；包括以下步骤：S1、搭建飞机发动机仿真模块；S2、搭建供油泵仿真模块；S3、搭建引射泵仿真模块；S4、搭建飞机燃油箱仿真模块；S5、搭建质心计算模块；S6、使用Amesim中的TFFD4子模块搭建燃油仿真模块，并进行参数设置；S7、搭建飞机飞行姿态控制模块；S8、组合飞机燃油系统模型；S9、进行仿真。
一种基于 amesim 飞机燃油质量质心仿真计算方法

[发明专利]一种舰载机保障作业调度方法-CN202011543440.3有效
发明人：徐明亮;李宜宾;李亚飞;高琬茹;吕培;郭毅博;周兵 -专利权人：郑州大学
申请日： 2020-12-23 - 公布日： 2022-12-02 - 主分类号： G06F30/20 文献下载
摘要：本发明涉及舰载机保障作业调度技术领域，尤其涉及一种舰载机保障作业调度方法，该方法包括以下步骤：步骤一，收集数据：收集一段时间内舰载机保障作业请求和空闲保障战位，按照时间窗要求对其进行划分；步骤二，时间窗内匹配：利用贪婪策略或匈牙利策略将同一时间窗内的保障作业和保障战位进行匹配；步骤三，调度：根据匹配结果指示舰载机去合适的保障战位完成保障作业；步骤四，重复以上步骤，直至所有舰载机保障作业完成。本方法能够有效的进行甲板资源调度，实现舰载机作业的高效保障，能够对作业调度的效用进行良好的优化。
一种舰载保障作业调度方法

[发明专利]用于零样本分类的集成协同训练方法、装置及终端设备-CN202011202927.5有效
发明人： 郭毅博;范一鸣;王海迪;孟文化;姜晓恒;徐明亮 -专利权人：郑州大学
申请日： 2020-11-02 - 公布日： 2022-11-11 - 主分类号： G06V10/774 文献下载
摘要：本发明涉及一种用于零样本分类的集成协同训练方法、装置及终端设备，将获得的数据集划分为训练集和测试集，并将其分别称为可见类和不可见类，训练不同结构的属性预测网络，从中选取两个网络作为主、副网络，计算属性映射参数，根据属性映射参数合成不可见类的虚拟特征，将虚拟特征与多个分类器组合完成对分类器的训练，使用主副网络提取不可见类特征，使用分类器对不可见类特征进行预测，依据分类器投票机制，对符合条件的不可见类赋予伪标签，将赋予伪标签的不可见类加入到训练集中重新对属性预测网络进行训练，提升网络模型的预测精度，同时可使用不同ZSL嵌入方法进行训练进而选择主副网络，易于扩展至其它零样本学习方法，提高方法性能。
用于样本分类集成协同训练方法装置终端设备

[发明专利]一种舰载机导引路径规划方法-CN201911083216.8有效
发明人：薛均晓;孔祥燕;徐明亮;李亚飞;吕培;姜晓恒;郭毅博 -专利权人：郑州大学
申请日： 2019-11-07 - 公布日： 2022-11-01 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种舰载机导引路径规划方法。该方法包括步骤有预测碍障物，获取舰载机和周围相邻的障碍物的历史轨迹，利用LSTM编码预测障碍物的运动轨迹；更新导向，根据舰载机位置与目标点位置之间的关系更新舰载机导向目标点的定向关系；碰撞检测，对舰载机和障碍物进行建模，检测舰载机运动过程中与相邻障碍物是否发生碰撞。通过该方法，可以在路径规划的同时有效的实现动态障碍物的碰撞避免，还加入了多种控制选择动作的限制，实现动态避障以及DQN的快速收敛，该方法使训练的时间大大缩短，提高了效率。
一种舰载导引路径规划方法

[发明专利]基于深度学习的飞机挂架检测方法以及终端设备-CN202110673756.2有效
发明人：姜晓恒;徐明亮;吴欣怡;崔丽莎;吕培;周兵;郭毅博 -专利权人：郑州大学
申请日： 2021-06-17 - 公布日： 2022-11-01 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本发明公开了基于深度学习的飞机挂架检测方法以及终端设备；包括步骤：构建模型，训练模型包括前后级联的多个卷积模块，在第一卷积模块之后，至少有一个卷积模块的输入端和输出端之间设置有短连接通道，短连接通道的输出特征与卷积模块的输出特征通过加法器进行特征汇聚，汇聚的结果输入到下一个卷积模块；模型收敛，对训练模型进行训练，获得收敛模型；挂架检测，将获取的飞机的图像数据输入到收敛模型，由收敛模型输出与飞机上的挂架相适配的预测框。通过短连接通道和跳跃连接通道将卷积模块的输出特征进行汇聚，能够将底层特征汇聚到深层特征中，达到更优的特征表示，提升训练模型对飞机挂架检测的性能。准确的检测出图像数据中的挂架。
基于深度学习飞机挂架检测方法以及终端设备

[发明专利]一株多药耐药肺炎克雷伯菌噬菌体及其应用-CN202210588905.X在审
发明人：冯娇;孙梨;吴长新;李飞;杨志强;董丽娜;武文明;郭毅博;高利婷 -专利权人：山西大学
申请日： 2022-05-26 - 公布日： 2022-09-09 - 主分类号： C12N7/00 文献下载
摘要：本发明涉及生物技术领域，公开了一株多药耐药肺炎克雷伯菌噬菌体及其应用。该噬菌体命名为Kp_phage_507，保藏于中国武汉大学的中国典型培养物保藏中心(CCTCC)，保藏编号为CCTCC M 20211633。本发明提供的肺炎克雷伯菌噬菌体Kp_phage_507潜伏期短，爆发量大，能快速杀死培养基中的宿主菌，且对温度和酸碱耐受范围广，宿主谱较宽，具有良好的亲水性，易制成注射剂。经动物试验证实，该噬菌体毒副作用小，安全性高，对多药耐药肺炎克雷伯菌感染有很好的治疗效果。
一株多药耐药肺炎克雷伯菌噬菌体及其应用

[发明专利]一种基于生成式对抗网络的缺失值填充方法-CN202010279538.6有效
发明人： 郭毅博;牛猛;徐明亮;潘俊;徐三树;朱虹宇 -专利权人：郑州大学;中国航空工业集团公司金城南京机电液压工程研究中心
申请日： 2020-04-10 - 公布日： 2022-06-21 - 主分类号： G07C5/08 文献下载
摘要：本发明涉及时序数据缺失值填充附属装置的技术领域，特别是涉及一种基于生成式对抗网络的缺失值填充方法，可解决现有技术中填充效果较差且需要完整的数据集训练模型的问题，填充效果好、计算速度快、配置灵活，提高使用可靠性；包括角度传感器、角加速度传感器、油面高度传感器、数据采集模块、数据预处理模块、数据集生成模块和缺失值填充模块，角度传感器、角加速度传感器和油面高度传感器均与数据采集模块电连接，数据预处理模块与数据采集模块电连接，数据集生成模块与数据预处理模块电连接，缺失值填充模块与数据集生成模块电连接。
一种基于生成对抗网络缺失填充方法

[发明专利]基于卷积神经网络的飞机油箱剩余油量测量方法和系统-CN201910886463.5有效
发明人：徐明亮;牛猛;郭毅博;潘俊;陈广豪;谷立新 -专利权人：郑州大学;中国航空工业集团公司金城南京机电液压工程研究中心
申请日： 2019-09-19 - 公布日： 2022-04-08 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：本发明提供一种基于卷积神经网络的飞机油箱剩余油量测量方法，包括如下步骤：在飞机飞行过程中检测飞机的飞行数据；判断各时刻的飞行数据是否失真，如果有时刻的飞行数据失真，则将该时刻的飞行数据删除；对飞行数据进行标准化处理，并根据标准化处理后的飞行数据得到训练集；建立卷积神经网络模型，采用训练集对该卷积神经网络模型进行训练，得到训练后的卷积神经网络模型；卷积神经网络模型包括一层输入层、五层卷积层、五层池化层和两层全连接层；在飞机飞行过程中实时检测飞机的飞行数据，将其带入到训练好的卷积神经网络模型中，得到飞机油箱的剩余油量。本发明所提供的技术方案能够解决现有技术中对飞机油箱剩余油量检测结果精度较低的问题。
基于卷积神经网络飞机油箱剩余测量方法系统

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