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[发明专利]一种基于5G网络在线学习的任务卸载方法-CN202011470057.X有效
发明人：周睿婷;李宗鹏;黄浩 -专利权人：南京万般上品信息技术有限公司
申请日： 2020-12-14 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： H04L41/14 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于5G网络在线学习的任务卸载方法，所述方法法包括以下步骤：S1：用整数线性规划对问题进行建模→S2：引入拉格朗日乘子构造辅助函数→S3：预估的任务卸载完成的奖励值→S4：完成多个任务的卸载决策→S5：根据反馈结果更新状态表，所有小基站节点根据步骤S4中的卸载方案选择任务进行卸载，并在完成任务之后反馈结果，根据任务完成的反馈值更新步骤S2中辅助函数的相关参数，用于下一个时隙的奖励值计算。本发明为了保障网络系统的性能，要求每个时隙t里每个小基站节点至少成功完成15个任务，通过在5G蜂窝网络的特殊结构下，对网络系统中对任务进行卸载决策，以达到网络系统的整体有效奖励值最大化。
一种基于网络在线学习任务卸载方法

[发明专利]一种用于工程测量的多方位测量装置-CN202310921311.0在审
发明人：周虎;李宗鹏;梁晓东;王盛源 -专利权人：泰安久洲地理信息有限公司
申请日： 2023-07-26 - 公布日： 2023-10-24 - 主分类号： F16M11/08 文献下载
摘要：本发明涉及工程测量领域，具体为一种用于工程测量的多方位测量装置，包括底座，所述底座的底端设置有支撑杆，所述底座的顶壁上活动设置有转动机构，所述底座的底壁上活动设置有竖直移动机构，所述底座的内壁中开设有活动仓，所述活动仓的内壁中滑动设置有活动台。该种用于工程测量的多方位测量装置，通过转动机构中的两组移动板、推杆和连接杆的设置，在装置使用时，利用第一丝杆的设置，同步带动两组移动板进行移动，从而利用连接杆去推动转动盘进行转动，实现多角度调节，且通过移动板的设置，能够调节其与驱动仓或第二丝杆进行对接，通过一组传动机构去驱动两组调节机构去移动，使得结构简单，便于工作人员进行操。
一种用于工程测量多方位装置

[实用新型]一种具有定位功能的钢管切割设备-CN202321282018.6有效
发明人：李宏涛;李宗鹏;王新;刘焕伟;高万超 -专利权人：黑龙江阳光天诚装饰工程有限公司
申请日： 2023-05-24 - 公布日： 2023-10-17 - 主分类号： B23D21/00 文献下载
摘要：本实用新型公开了一种具有定位功能的钢管切割设备，包括切割台，所述切割台上表面一端设置有切割机构，所述转动板上表面两侧的两端均通过固定组件水平移动连接有钢管夹板，所述切割台两侧均设置有角度调节组件，所述切割台两侧均通过角度调节组件活动连接有钢管夹持板，本实用新型具备通过调节螺母与钢管夹板固定连接的设计，当钢管要进行切割加工的时候，将钢管放置在两组调节壳上，随后转动转杆，就可以使得两组钢管夹板相互靠近对钢管进行夹持，就可以对不同的钢管进行夹持固定，避免在切割的过程中发生不稳定且晃动的情况，从而达到了可以有效的提高钢管切割过程的成品质量的优点。
一种具有定位功能钢管切割设备

[发明专利]一种基于深度先验的深度估计空间划分优化方法及系统-CN202310448412.0在审
发明人：颜成钢;杨智文;李亮;张杰华;殷海兵;王鸿奎;赵治栋;孙垚棋;朱尊杰;王帅;高宇涵;张继勇;李宗鹏 -专利权人：杭州电子科技大学丽水研究院
申请日： 2023-04-24 - 公布日： 2023-10-10 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度先验的深度估计空间划分优化方法，首先获取RGB图及对应的稀疏深度图，通过轻量化特征提取模块处理稀疏深度图，获得空间划分结果；再通过深度估计网络进行概率预测；最后将得到的空间划分结果和概率结合起来得到最终的深度图。本发明相较于传统的分类‑回归类单目深度估计方法增加了基于稀疏深度图的引导，在一定程度上提升了深度空间划分的质量，达到使深度估计结果更加准确的效果。
一种基于深度先验估计空间划分优化方法系统

[发明专利]一种三维场景移动物体检测方法-CN202310393130.5在审
发明人：颜成钢;郭泰佑;胡江涛;徐浙峰;宣仲玮;朱尊杰;徐枫;王帅;高宇涵;王廷宇;孙垚棋;王鸿奎;殷海兵;张继勇;李宗鹏;赵治栋 -专利权人：杭州电子科技大学
申请日： 2023-04-13 - 公布日： 2023-09-29 - 主分类号： G06T7/73 文献下载
摘要：本发明公开了一种三维场景移动物体检测方法，首先对同一场景在两个时间点创建的点云模型进行预处理，再将预处理后的两个点云进行配准；将配准后的两个点云分别进行物体检测，得到两个物体集合；之后将配准后的两个点云进行差分，得到它们的差异区域,根据差异区域从两个物体集合中分别提取得到两个候选移动物体集合；最后将候选移动物体集合进行暴力配准物体匹配，得到最终移动信息。本发明方法更加轻量简洁，便于用于公安，安防，机器人等地方。
一种三维场景移动物体检测方法

[发明专利]一种多智能体未来轨迹预测系统及方法-CN202310448424.3在审
发明人：颜成钢;陈宏磊;翟春杰;陈楚翘;陈慧勤;尹克;孙垚棋;朱尊杰;王帅;王鸿奎;殷海兵;张继勇;李宗鹏;赵治栋 -专利权人：杭州电子科技大学
申请日： 2023-04-24 - 公布日： 2023-09-29 - 主分类号： B60W50/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种智能体未来轨迹预测系统及方法，包括特征编码器、建议解码器、有向无环图编码器和分解联合解码器，特征编码器对场景上下文信息和历史轨迹进行编码，得到智能体编码，建议解码器对特征编码器的输出的智能体编码进行解码输出智能体的边际未来轨迹，有向无环图编码器根据建议解码器输出智能体的边际未来轨迹建立多智能体之间交互的交互图结构，分解联合解码器根据交互图结构和智能体编码生成多智能体未来联合的轨迹预测。对于有向无环交互图上的源节点，本发明方法能够并行处理，并且在无交互关系的两个智能体也能并行处理，从而提高了轨迹预测的计算效率。
一种智能未来轨迹预测系统方法

[发明专利]一种基于时变循环神经网络的时序预测方法-CN202310285123.3在审
发明人：颜成钢;赵健祥;陆雯;何敏;王帅;高宇涵;孙垚棋;朱尊杰;王鸿奎;王廷宇;殷海兵;张继勇;李宗鹏;赵治栋 -专利权人：杭州电子科技大学
申请日： 2023-03-22 - 公布日： 2023-09-29 - 主分类号： G06N3/0442 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于时变循环神经网络的时序预测方法，首先使用基展开构造动态时变矩阵；然后通过动态时变矩阵替换循环神经网络中的固定矩阵，使之成为时变循环神经网络；最后将改进的时变循环神经网络应用在时序预测任务上，得到更好的性能。本发明方法结合了功能数据分析(FDA)实践中常用的基展开技术，以生成独特的动态时变矩阵，更能体现输入数据的动态特性，将其应用在时序预测的实验中，预测性能得到了提高。
一种基于循环神经网络时序预测方法

[发明专利]一种基于自注意力机制的图像数据融合方法-CN202310393126.9在审
发明人：颜成钢;黄科杰;王帅;高宇涵;王廷宇;孙垚棋;朱尊杰;王鸿奎;殷海兵;张继勇;李宗鹏;赵治栋 -专利权人：杭州电子科技大学
申请日： 2023-04-13 - 公布日： 2023-09-29 - 主分类号： G06V10/80 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于自注意力机制的图像数据融合方法，首先对图像进行预处理，然后对图像进行分层；再对分层后的图像数据进行编码；通过多尺度融合的全局注意力网络生成融合数据；最后将多尺度融合的全局注意力网络生成的融合数据进行进一步处理，得到最终融合的编码数据，解码数据得到最后输出结果。本发明提高了图片信息利用率，在各阶段之间引入了多尺度融合的全局注意力网络(SICA)，使得目标事件准确度提升。
一种基于注意力机制图像数据融合方法

[发明专利]一种基于FPGA的国密SM3杂凑算法的硬件优化方法-CN202310414530.X在审
发明人：颜成钢;陈旺;孙垚棋;朱尊杰;王帅;高宇涵;王鸿奎;殷海兵;张继勇;李宗鹏;赵治栋 -专利权人：杭州电子科技大学
申请日： 2023-04-13 - 公布日： 2023-09-22 - 主分类号： H04L9/06 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于SM3密码杂凑算法的硬件实现方法，首先进行输入消息填充，将消息填充后的结果分成若干消息块，对消息块进行消息扩展；再对扩展数据进行消息压缩最后得到输入数据的杂凑值。本发明将在硬件平台上实现消息填充模块；另外相比传统SM3算法运行周期减少，在压缩模块中对关键路径做出改善，使得电路的延迟得到缓解，这使得性能得到了显著提升。
一种基于 fpga sm3 杂凑算法硬件优化方法

[发明专利]一种基于特征提炼的伪装物体检测方法-CN202310327951.9在审
发明人：颜成钢;马立栋;陈泉;孙垚棋;朱尊杰;高宇涵;王鸿奎;王帅;王廷宇;殷海兵;张继勇;李宗鹏;赵治栋 -专利权人：杭州电子科技大学丽水研究院
申请日： 2023-03-30 - 公布日： 2023-09-22 - 主分类号： G06V10/26 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于特征提炼的伪装物体检测方法，首先获取伪装物体检测数据集，进行数据预处理；构建基于特征提炼的伪装物体检测模型；再通过训练集对构建好的基于特征提炼的伪装物体检测模型训练，对预测结果使用结构损失函数进行监督学习。最后对模型训练结果加以验证。本发明基于特征提炼的方式来构建伪装物体检测模型，对伪装物体图像的特征进行增强处理以及去除背景噪声，利用结构损失函数对结果进行监督学习，使得预测结果更加准确，具有较强的鲁棒性，从而实现对伪装物体的精确分割，对社会具有重要意义。
一种基于特征提炼伪装物体检测方法

[发明专利]传输数据检测与校正的方法、装置、设备及可读存储介质-CN202210090058.4有效
发明人：姜宇聪;李宗鹏;黄浩 -专利权人：武汉大学
申请日： 2022-01-25 - 公布日： 2023-09-22 - 主分类号： H04L1/00 文献下载
摘要：本申请涉及一种传输数据检测与校正的方法、装置、设备及可读存储介质，涉及网络数据传输技术领域，包括接收发送端发送的x个编码后数据包及对应的第一校验码，基于第一校验码对对应的编码后数据包进行校验检测；当检测到其中一个编码后数据包存在错误时，基于代数一致性原理和其他编码后数据包检测出存在错误的编码后数据包的出错位置；基于CRC线性性质、存在错误的编码后数据包的第二校验码、存在错误的编码后数据包对应的第一校验码及出错位置确定出错误向量；基于错误向量对存在错误的编码后数据包进行校正，得到存在错误的编码后数据对应的原始编码后数据包。本申请可准确定位出传输数据的出错位置，降低传输过程中的数据量、开销和延迟。
传输数据检测校正方法装置设备可读存储介质

[发明专利]一种用于甘蔗收割机的蔗稍高度视觉测量方法-CN202211270517.3有效
发明人：高巧明;胡波;吕攀;罗悦洋;向浩;李宗鹏;糜泽荣 -专利权人：广西科技大学
申请日： 2022-10-18 - 公布日： 2023-09-19 - 主分类号： G01B11/06 文献下载
摘要：本发明公开了一种用于甘蔗收割机的蔗稍高度视觉测量方法，包括以下步骤：制作视觉测量装置，所述视觉测量装置包括，背景板、支架、摄像头；拍摄标志杆图像，基于所述标志杆图像获得标志杆图像坐标与高度对应方程；拍摄背景板图像，基于所述背景板图像获得基准图像；拍摄甘蔗图像，通过所述基准图像和图像坐标与高度对应方程计算蔗稍高度。本视觉测量方法在保证甘蔗收割的同时，减少蔗稍以上部分的蔗叶，从而减少榨糖原料的杂质，解决了收割机不能有效去除蔗稍，减少原料杂质的问题。
一种用于甘蔗收割机高度视觉测量方法

[发明专利]一种基于深度学习的快速增量式室内语义建图方法-CN202310782575.2在审
发明人：颜成钢;任浩帆;李宗鹏;丁贵广;付莹;郭雨晨;赵思成;孙垚棋;朱尊杰;王帅;高宇涵;王鸿奎;赵治栋;殷海兵;张继勇;薛安克 -专利权人：杭州电子科技大学
申请日： 2023-06-29 - 公布日： 2023-09-12 - 主分类号： G06T17/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度学习的快速增量式室内语义建图方法，首先构造识别墙面、地板和天花板的主平面识别深度神经网络；对于增量式的RGBD序列，基于主平面识别深度神经网络获取序列的每一帧彩色图中的墙面、地板和天花板的掩膜；根据获取的掩膜进行快速的物体聚类后，通过相机内外参数，获得点云簇；计算聚类后物体的属性，构建图神经网络所需的图表示，通过图神经网络获取语义信息，从而实现语义建图。本发明无需提前获取完整的三维地图，在机器人运动的过程当中就可以获取语义信息，而且处理速度较快。
一种基于深度学习快速增量室内语义方法

[发明专利]一种引入自适应深度块的单目深度图补全方法-CN202310888502.1在审
发明人：陈奕礽;方楼;颜成钢;赵思成;孙垚棋;朱尊杰;王帅;高宇涵;王鸿奎;赵治栋;殷海兵;张继勇;李宗鹏;丁贵广;付莹;郭雨晨 -专利权人：杭州电子科技大学
申请日： 2023-07-19 - 公布日： 2023-09-12 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种引入自适应深度块的单目深度图补全方法，首先对输入的RGB图像和稀疏深度图进行编码和解码；然后利用Transformer从解码器输出的特征张量中预测自适应深度块；最后预测RGB图像每个像素点在每个自适应深度块上的概率，计算每个像素点的具体深度，再对像素点进行平滑化处理，最终得到稠密深度图。本发明将需要预测的深度图像的深度由连续的深度划分为离散的深度块，将深度补全任务从回归任务转化为分类任务，极大提高了深度补全的效率。
一种引入自适应深度图补全方法

[发明专利]基于半脑不对称性的AD脑网络预测与分类方法及系统-CN202310668915.9在审
发明人：赵健祥;颜成钢;沈晨雨;杨德富;乔松;吕骏晖;何敏;王帅;殷海兵;王鸿奎;赵治栋;高宇涵;孙垚棋;朱尊杰;张继勇;李宗鹏 -专利权人：杭州电子科技大学
申请日： 2023-06-07 - 公布日： 2023-09-08 - 主分类号： G16H50/20 文献下载
摘要：本发明公开了基于半脑不对称性的AD脑网络预测与分类方法及系统。针对AD脑网络预测与分类问题，采取了基于半脑不对称性的AD脑网络预测与分类方法，根据AD病理的半脑不对称性，通过全脑结构脑网络求出左右半脑网络，然后使用图同构神经网络对这三类数据进行脑图的嵌入学习，在嵌入学习时学习的是三者的共同特征，从而提高嵌入向量所含有的特征信息，从而最终提高脑图预测与分类的准确率。
基于半脑不对称性 ad 网络预测分类方法系统

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