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[发明专利]一种电动汽车智能充电桩-CN202311218704.1在审
发明人：张晖明;陶重犇 -专利权人：镇江众图科技有限公司
申请日： 2023-09-21 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： B60L53/16 文献下载
摘要：本发明涉及电动汽车充电桩技术领域，具体为一种电动汽车智能充电桩，充电桩主体横设在两排相背设置的停车位之间，其包括充电箱体、横梁仓和支撑仓，三者形成一龙门架，其中，在所述充电箱体内设置有多个交流电充电桩，所述横梁仓的下方设有多个充电枪，所述充电枪的尾端固定有充电线缆，所述充电线缆的另一端贯穿至横梁仓内且可在横梁仓内做左右线性移动，多个所述充电线缆分别与多个交流电充电桩连通。该电动汽车智能充电桩的充电枪可带着充电线缆左右移动的同时，确保充电线缆、电刷、滑触线和交流电充电桩之间保持电路连通，实现充电枪的移动供电，从而实现充电枪对不同位置的车位进行充电，使充电资源和停车资源得到更加合理的分配。
一种电动汽车智能充电

[发明专利]用于自动驾驶的多模态三维目标检测方法、系统及存储介质-CN202310649586.3在审
发明人：金宇锋;刘仪婷;李兴通;杨易堃;薛俊;钱星铭;陶重犇 -专利权人：苏州科技大学
申请日： 2023-06-02 - 公布日： 2023-09-22 - 主分类号： G06V20/58 文献下载
摘要：本发明提供了一种用于自动驾驶的多模态三维目标检测方法、系统及存储介质，包括如下步骤：步骤一，特征信息获取；步骤二：通过Transformer双融合特征区域建议网络，生成初始候选框；步骤三，深度特征信息增强：通过深度信息补全机制，预测密集深度信息和提取特征语义信息；步骤四，多模态特征融合：采用动态交叉注意力机制来获得不同模态间的相关性，并预测相关权重，再通过对特征进行加权来获得融合特征。本发明的有益效果是：本发明融合了激光雷达和摄像头两种传感器的优势，实现自动驾驶领域中的动态多目标检测技术，能够对车辆、行人、骑行的人等多类目标进行准确的识别和定位，该技术兼顾了实时性，能够应用在实际的场景中。
用于自动驾驶多模态三维目标检测方法系统存储介质

[发明专利]一种用于提高自动驾驶三维目标检测效率的检测方法-CN202310490811.3在审
发明人：韩世豪;曹杰程;居世豪;卞伟涛;陶重犇 -专利权人：苏州科技大学
申请日： 2023-05-04 - 公布日： 2023-09-19 - 主分类号： G06V20/58 文献下载
摘要：本发明公开了一种用于提高自动驾驶三维目标检测效率的检测方法，包括：使用最远点采样法从原始点云中提取一组关键点；将需要查询的关键点量化为体素，通过计算曼哈顿距离获得关键点的相邻体素特征集；通过匹配、聚合进行特征增强；通过将原始点云特征、多尺度体素聚合特征以及鸟瞰图特征连接得到原始关键点特征；优化关键点特征；利用一组虚拟网格点均匀分割每一个感兴趣区域，并设置关键点阈值和集合抽象半径对网格点进行筛选；通过拟合最小包围矩形和加权关键点特征对提案的方向和边界进行修正，得到修正的3D框；重复上述步骤直至遍历所有关键点，得到最终三维目标检测结果。本发明在提高预测精度的同时降低了计算量。
一种用于提高自动驾驶三维目标检测效率方法

[发明专利]一种基于点云结构感知的三维目标检测方法-CN202310490816.6在审
发明人：张一鸣;周锋;盛弘康;傅仕平;陶重犇 -专利权人：苏州科技大学
申请日： 2023-05-04 - 公布日： 2023-09-19 - 主分类号： G06V20/64 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于点云结构感知的三维目标检测方法，包括以下步骤：(1)获取原始点云数据；(2)采用特征提取网络进行体素特征提取，获得鸟瞰图特征；所述特征取提网络由划分体素空间层、VFE特征提取层和子流形稀疏卷积层构成；(3)提供一辅助训练网络，用于训练过程中对特征提取网络进行监督，进行前景点和目标中心点学习；所述辅助训练网络分为三个部分：体素坐标转换、前景点分割和中心坐标预测；(4)将步骤(2)得到的鸟瞰图特征输入检测网络，生成三维目标检测框，所述检测网络由2D卷积层、区域建议网络和位置对齐模块构成。本发明在保证实时性的同时，提高了检测精度。
一种基于结构感知三维目标检测方法

[发明专利]一种近景远景多维度融合的三维目标检测方法、系统及存储介质-CN202310711683.0在审
发明人：方介泼;薛俊;刘仪婷;肖昊;李兴通;钱星铭;陶重犇 -专利权人：苏州科技大学
申请日： 2023-06-15 - 公布日： 2023-09-12 - 主分类号： G06V10/80 文献下载
摘要：本发明提供了一种近景远景多维度融合的三维目标检测方法、系统及存储介质，三维目标检测方法包括：步骤一：使用Centernet对图像的中心点进行检测并对基础属性进行回归，通过全卷积的编码‑解码骨干网进行特征值的提取；步骤二：使用估计的深度对目标进行三维ROI区域的划分，再将检测任务分为近景检测和远景检测。本发明的有益效果是：本发明的三维目标检测方法融合了激光雷达、毫米波雷达和摄像头三种传感器的优势，实现自动驾驶领域中的3D目标检测的技术，能够对车辆、行人、骑行的人等目标进行准确的识别和定位，能够应用在实际的场景中。
一种近景远景多维融合三维目标检测方法系统存储介质

[发明专利]基于辅助任务学习网络的三维目标检测方法、系统及存储介质-CN202310706306.8在审
发明人：金宇锋;李兴通;刘仪婷;薛俊;钱星铭;肖昊;陶重犇 -专利权人：苏州科技大学
申请日： 2023-06-14 - 公布日： 2023-09-05 - 主分类号： G06V20/56 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于辅助任务学习网络的三维目标检测方法、系统及存储介质，包括：步骤一，进行集合抽象：设计一种集合抽象层，所述集合抽象层由采样层、分组层和点网络层组成；步骤二：将D‑FPS和FS输出结果并行输入到体素特征编码与自注意力机制层中，构成辅助任务学习网络；步骤三：在候选生成层中，使用F‑FPS中的代表性点作为初始中心点，初始中心点在它们相对位置的监督与辅助网络中心点估计的修正下，转移至其相应实例，从而生成新的候选点；步骤四，数据增强。本发明的有益效果是：本发明的目标检测精度高，实时性好，可泛化能力强，可以满足自动驾驶应用场景下，目标检测在线处理和高精度的要求。
基于辅助任务学习网络三维目标检测方法系统存储介质

[发明专利]基于通感一体化无人机进行中继转发的方法及系统-CN202310707117.2在审
发明人：刘仪婷;薛俊;郭继冲;李兴通;肖昊;钱星铭;陶重犇 -专利权人：苏州科技大学
申请日： 2023-06-15 - 公布日： 2023-09-05 - 主分类号： H04L12/46 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于通感一体化无人机进行中继转发的方法及系统，采用通感一体化无人机作为中继节点，基于感知的如用户位置、方位等信息，利用无人机上智能反射面的被动波束赋形技术，形成指向用户的毫米波波束，通过调整被动波束指向，结合用户的厘米波反馈信号，获得用户处接收功率最大的角度方向，并计算得到角度修正量。本发明的基于通感一体化无人机进行中继转发的方法及系统可抑制通感一体化技术感知误差的影响，保证无人机中继节点的毫米波通信质量。
基于一体化无人机进行中继转发方法系统

[发明专利]基于点云-图像多交叉混合的三维目标检测方法、系统及存储介质-CN202310694347.X在审
发明人：李兴通;薛俊;刘仪婷;杨易堃;洪泽;钱星铭;肖昊;陶重犇 -专利权人：苏州科技大学
申请日： 2023-06-13 - 公布日： 2023-08-29 - 主分类号： G06V10/40 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于点云‑图像多交叉混合的三维目标检测方法、系统及存储介质，包括如下步骤：步骤一：分别对图像和原始点云提取特征，通过坐标细化模块将原始点位置编码与图像特征相结合，将采样点迭代地向边界框移动，增强图像与点云间的耦合度；步骤二：在体素鸟瞰特征提取过程中，将体素内的区域细粒度信息集成到全局特征中，用于补充Transformer缺乏局部信息，获得了更广感受野的鸟瞰特征图。本发明的优势：本发明融合了激光雷达和摄像头两种传感器的优势，实现自动驾驶领域中的3D目标检测的技术，能够对车辆、行人、骑行的人等目标进行准确的识别和定位，能够应用在实际的场景中。
基于图像交叉混合三维目标检测方法系统存储介质

[发明专利]用于自动驾驶的三维目标检测方法、系统及存储介质-CN202310694348.4在审
发明人：刘仪婷;李兴通;薛俊;杨易堃;钱星铭;肖昊;陶重犇 -专利权人：苏州科技大学
申请日： 2023-06-13 - 公布日： 2023-08-29 - 主分类号： G06V20/58 文献下载
摘要：本发明提供了一种用于自动驾驶的三维目标检测方法、系统及存储介质，包括：步骤一：在体素特征提取分支中，使用带有注意力机制的图卷积网络提取局部邻域和上下文信息的多尺度体素特征；步骤二：图像特征提取分支采用一种密集连接的2D卷积网络多层次叠加聚合将更浅和更深的层相聚合起来，引入金字塔叠加结构对多尺度图像特征进行聚合；步骤三：基于体素特征提取分支和图像特征提取分支提取的特征，通过多模态迭代互注意力融合来融合多尺度的图像特征和体素特征，最后基于多模态特征进行区域提案和分类回归实现3D目标检测。本发明的优势：本发明能够对远距离的车辆、行人、骑行的人等目标进行准确的识别和定位，能够应用在实际的场景中。
用于自动驾驶三维目标检测方法系统存储介质

[发明专利]多旋翼飞行器有限时间自适应事件触发容错跟踪控制方法-CN202111402971.5有效
发明人：崔国增;杨伟;李泽;陶重犇 -专利权人：苏州科技大学
申请日： 2021-11-24 - 公布日： 2023-08-22 - 主分类号： G05B13/04 文献下载
摘要：本发明涉及多旋翼飞行器有限时间自适应事件触发容错跟踪控制方法，利用事件触发控制技术所具有的资源占用低的优点，使多旋翼飞行器控制器与执行器间通讯次数显著降低；容错能力的加入保证飞行器在执行器发生故障时仍然安全可控；综合有限时间命令滤波技术和分数次幂误差补偿机制的多旋翼飞行器控制算法实现对虚拟控制信号导数快速逼近，快速地消除动态面控制算法中未考虑的滤波误差，弱化虚拟控制信号的限制条件；基于自适应补偿技术的多旋翼飞行器飞行控制方法，在不需要偏置故障先验信息的情况下，有效处理执行器的部分失效和未知偏置故障；采用相对阈值策略的事件触发方案，减少执行器的执行次数。
多旋翼飞行器有限时间自适应事件触发容错跟踪控制方法

[发明专利]一种深度分类网络噪声标签建模与纠正方法、系统及存储介质-CN202310513686.3在审
发明人：王琛;陶重犇;郭继冲;师君;周远远 -专利权人：苏州科技大学
申请日： 2023-05-09 - 公布日： 2023-08-04 - 主分类号： G06V10/774 文献下载
摘要：本发明提供一种深度分类网络噪声标签建模与纠正方法、系统及存储介质，该深度分类网络噪声标签建模与纠正方法包括以下步骤：步骤一，获取损失函数曲线；步骤二，对损失函数曲线进行聚类拟合，得到单模型训练下标签噪声隶属度函数值，然后返回步骤一；步骤三，多模型噪声标签建模；获取M个模型的隶属度函数值，对M个模型的隶属度函数值进行多模型置信度阀值平均，得到最终最优隶属度函数值；步骤四，噪声标签纠正与分类网络训练；根据多模型标签建模结果，构建多个标签集合，并对所构建标签集合中不同标签样本赋予不同权重，得到对应设计加权损失函数对分类网络进行训练。本发明的有益效果是：提升噪声标签下分类网络的训练效果和分类精度。
一种深度分类网络噪声标签建模纠正方法系统存储介质

[发明专利]孪生导向锚框RPN网络的实时目标跟踪方法-CN202010657633.5有效
发明人：胡伏原;尚欣茹;李林燕;赵柳清;韩菲;颜梦芳;孙云飞;陶重犇;夏振平 -专利权人：苏州科技大学;苏州佳图智绘信息技术有限公司
申请日： 2020-07-09 - 公布日： 2023-07-04 - 主分类号： G06T7/246 文献下载
摘要：本发明公开了一种孪生导向锚框RPN网络的实时目标跟踪方法。本发明一种孪生导向锚框RPN网络的实时目标跟踪方法，包括：S1.分别将大小为127×127×3的模板帧和256×256×3的检测帧输入到孪生网络中的对应输入端口；S2.将通过孪生网络提取得到的特征分别输入到导向RPN(GA‑RPN)网络的目标分类分支和位置回归分支，得到对应的分数图；S3.将导向RPN网络得到的分类分数图和位置回归分数图结果融合，然后进行插值计算，即可得到跟踪的结果。本发明的有益效果：解决孪生RPN目标跟踪网络的精度较低和速度较低的问题。
孪生导向 rpn 网络实时目标跟踪方法

[发明专利]基于跨视图特征融合的3D动态多目标检测方法、系统及存储介质-CN202310149031.2在审
发明人：钱佳俊;刘仪婷;周锋;李兴通;肖昊;陶重犇 -专利权人：苏州科技大学
申请日： 2023-02-22 - 公布日： 2023-05-23 - 主分类号： G06V20/64 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于跨视图特征融合的3D动态多目标检测方法、系统及存储介质,该3D动态多目标检测方法包括特征提取步骤、特征映射与融合步骤、预选框生成与检测框优化步骤。本发明的有益效果是：本发明融合了激光雷达和摄像头两种传感器的优势，实现自动驾驶领域中的动态多目标检测技术，能够对车辆、行人、骑行的人等多类目标进行准确的识别和定位，该技术兼顾了实时性，能够应用在实际的场景中。
基于视图特征融合动态多目标检测方法系统存储介质

[发明专利]通感一体化无人机网络的多点多维接入方法、系统及存储介质-CN202211335448.X在审
发明人：郭继冲;陶重犇;苏春霞 -专利权人：苏州科技大学
申请日： 2022-10-28 - 公布日： 2023-03-24 - 主分类号： H04W4/40 文献下载
摘要：本发明提供了一种通感一体化无人机网络的多点多维接入方法、系统及存储介质，多点多维接入方法包括信息收集步骤、信息融合步骤和多维接入步骤。本发明的有益效果是：本发明借助通感一体化无人机网络的技术优势和空间资源，融合网络中多无人机节点的多维信息判断网络外新无人机节点的状态，并通过联合无人机‑无人机与无人机‑地面设备‑无人机传输实现接入新无人机节点。
一体化无人机网络多点多维接入方法系统存储介质

[发明专利]基于5G、GNSS、多传感器融合的组合型导航定位系统-CN202211270931.4在审
发明人： 陶重犇;张晖明 -专利权人：镇江众图科技有限公司
申请日： 2022-10-17 - 公布日： 2023-03-03 - 主分类号： H04L67/52 文献下载
摘要：本发明涉及定位系统技术领域，且公开了基于5G、GNSS、多传感器融合的组合型导航定位系统，包括建立混合定位服务器，建立运行状态服务器来制定部署计划，并发送监控信息，建立模型训练服务器供站点列表查询和更新混合定位服务器的定位模型。该基于5G、GNSS、多传感器融合的组合型导航定位系统，通过建立混合定位服务器来接受GNSS、物流IGV无人车、传感器和监控摄像头的定位报文和回复实时定位结果，混合定位服务器包含线程池接入口来接受定位报文和回复实时定位结果，所述混合定位服务器包括但不限于统一定位结果表示封装模块、深耦合卫星定位引擎、特征数据规划化模块和位置特征提取模块，实现了组合型导航定位系统高精度的目的。
基于 gnss 传感器融合组合导航定位系统

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