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[发明专利]一种基于群等变的鸟瞰图目标方向预测方法及装置-CN202310484054.9有效
发明人：郭杰龙;魏宪;刘宏纬;俞辉;邵东恒;张剑锋;李杰;汤璇 -专利权人：泉州装备制造研究所;闽都创新实验室
申请日： 2023-05-04 - 公布日： 2023-09-01 - 主分类号： G06V10/80 文献下载
摘要：一种基于群等变的鸟瞰图目标方向预测方法，根据群等变的思想设计了可嵌入式的群等变网络，嵌入现有的鸟瞰图目标方向预测的管道网络；其中，群等变网络将图像特征迁移到群上，使其具有群的性质，并设计了一个群卷积层直接在群上进行卷积操作，充分提取旋转等变特征；对基于群等变网络的鸟瞰图目标方向预测模型利用数据集进行训练，得到具有旋转等变性的目标方向预测模型，能够在场景旋转的情况下降低平均方向预测误差。
一种基于鸟瞰图目标方向预测方法装置

[发明专利]一种可充电电池健康状态预测方法-CN202310331090.1有效
发明人：郭杰龙;俞辉;刘承杰;魏宪;邵东恒;张剑锋;李杰;汤璇 -专利权人：泉州装备制造研究所;闽都创新实验室
申请日： 2023-03-31 - 公布日： 2023-08-18 - 主分类号： G01R31/367 文献下载
摘要：一种可充电电池健康状态预测方法，属于电池健康状态管理技术领域，通过获取对电池的充放电过程测量数据及健康状态，采用图神经网络和循环神经网络构建图卷积循环神经网络层，其中图神经网络模块处理提取出测量信号之间的物理关系特征，循环神经网络提取时间序列中的时间特征，建立数据与健康状态之间的映射关系，从而达到预测健康状态的目的。本公开能够对可充电电池的健康状态进行预测，实现对可充电电池的寿命预测和管理，为用电设备和用电系统的安全管理提供支撑。
一种充电电池健康状态预测方法

[发明专利]一种融合全局及局部算法的路径规划方法及装置-CN202210384849.8有效
发明人：郭杰龙;俞辉;陈霞;魏宪;张剑锋;邵东恒;李杰;兰海 -专利权人：泉州装备制造研究所
申请日： 2022-04-13 - 公布日： 2023-08-08 - 主分类号： G05D1/02 文献下载
摘要：本发明提供一种融合全局及局部算法的路径规划方法及装置，方法包括如下步骤：步骤S1：设置障碍物位置、起始节点S和目标节点G；步骤S2：进行全局路径规划，得到路径点集合closelist；步骤S3：判断路径点集合closelist中相邻的三点是否共线，最终形成关键点集合keylist；步骤S4：判断关键点集合keylist中，Ki与Ki+2的连线是否与障碍物相交，最终形成优化路径集合lastlist；步骤S5：将优化路径集合lastlist中的路径点作为局部路径规划的子目标，进行轨迹预测得到多个运动轨迹，利用评估函数选择最优的运动轨迹，并将该运动轨迹所对应的采样速度作为机器人下一时刻的速度。本发明的路径平滑且无冗余节点，提升效率，且在完成动态避障的同时还有方向性地快速逼近终点，兼具速度与安全性。
一种融合全局局部算法路径规划方法装置

[发明专利]一种高速、高位宽数据的乒乓DMA链式存储方法及系统-CN202310542316.2在审
发明人：李亚柯;王飘;陈镇山;王玉香;王佳欣;魏宪;李国庆;黄永福 -专利权人：闽都创新实验室
申请日： 2023-05-15 - 公布日： 2023-08-04 - 主分类号： G06F13/28 文献下载
摘要：本发明提供一种高速、高位宽数据的乒乓DMA链式存储方法及系统，方法包括如下步骤：S1.高速ADC采集到的数据通过FIFO控制模块传输给DMA数据控制模块；S2.DMA数据控制模块将接收到的数据的第一包数据传输给第一DMA模块，将第二包数据传输给第二DMA模块；将第三包数据传输给第一DMA模块；将第四包数据传输给第二DMA模块；数据传输在第一个DMA和第二个DMA之间来回切换；S3.数据通过链表模块搬运到PS端DDR3中，搬运完成后进行等待下一次DMA触发；S4.以太网模块判断链表是否为空，通过指针遍历链表的数据，将链表的数据传输到PC端。本发明提高了DMA搬运数据速率，解决了数据覆盖的问题。
一种高速高位数据乒乓 dma 链式存储方法系统

[发明专利]一种锂电池单体电压差预测方法及装置-CN202210289564.6有效
发明人：俞辉;郭杰龙;罗鹏;魏宪;邵东恒;张剑锋;李杰;兰海 -专利权人：泉州装备制造研究所
申请日： 2022-03-23 - 公布日： 2023-07-25 - 主分类号： G01R31/367 文献下载
摘要：本发明提供一种锂电池单体电压差预测方法，包括如下步骤：S1、确定样本集；S2、进行数据填补；S3、拟定多个归一化区间，各归一化区间的长度逐渐缩小，得到样本集中的第i类数据中数据xi相对于第j个归一化区间的归一化值x′i；S4、样本集中的各类数据均进行对应于各归一化区间的归一化后，得到多个数据集，构建PSO‑BP神经网络，将各数据集均划分为训练集和测试集，并利用测试集分析训练后的PSO‑BP神经网络的精度，选择精度最高的数据集所对应的归一化区间，作为最终归一化区间，并选择经该最终归一化区间所对应的PSO‑BP神经网络作为预测模型。本发明选择多个归一化区间中精度最高的归一化区间，并利用PSO‑BP神经网络进行预测，预测精度高。
一种锂电池单体电压预测方法装置

[发明专利]一种室外3D目标检测方法及系统-CN202310093685.8在审
发明人：郭杰龙;魏宪;俞辉;邵东恒;张剑锋;李杰 -专利权人：泉州装备制造研究所
申请日： 2023-02-10 - 公布日： 2023-06-27 - 主分类号： G06V20/64 文献下载
摘要：本申请提供了一种室外3D目标检测方法及系统，其中方法包括：获取室外目标场景中特定3D目标的点云数据，将多帧的点云数据通过数据编码转换成伪图像；在伪图像中进行等变特征提取，得到等变特征；基于等变特征，利用以中心为基准的检测器进行回归预测，得到最终的3D目标检测结果。本申请基于群等变理论，设计了一种新颖的骨干网络—等变特征提取骨干网络，该骨干网络利用等变卷积能够捕获局部区域4个方向下的特征，可以更好提取物体朝向特征信息。除此之外，本申请还提出了一种基于等变卷积的3D目标检测方法，不仅具有更优的朝向预测，且漏检误检情况更少，比其他先进方法的性能更优。
一种室外目标检测方法系统

[发明专利]基于边特征更新聚合注意力机制的量子化学性质计算方法-CN202310119793.8有效
发明人：魏宪;俞辉;郭杰龙;兰海;郐一鸣;李杰;张剑锋;邵东恒 -专利权人：泉州装备制造研究所
申请日： 2023-02-16 - 公布日： 2023-06-27 - 主分类号： G16C10/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于边特征更新聚合注意力机制的量子化学性质计算方法，属于量子化学计算领域，包括以下步骤：构建图注意力机制和消息传递函数改进消息传递神经网络模型，改进后的消息传递神经网络模型包括特征嵌入模块、NEAA交互模块、边特征更新模块和输出模块；构建分子表示图，基于特征嵌入模块获取分子表示图中分子的节点特征和边特征，将节点特征和边特征输入到NEAA交互模块和边特征更新模块进行若干次消息传递和特征更新，获得更新后的节点特征和边特征并基于输出模块进行处理，输出分子的量子化学性质。本发明可以提高计算精度，在小数据集上也具有更好的泛化能力，证明了注意力机制在结合机器学习和计算化学上的可行性。
基于特征更新聚合注意力机制量子化学性质计算方法

[发明专利]基于“海丝一号”卫星回波数据成像的处理方法-CN202310440099.6在审
发明人：李国庆;李亚柯;王玉香;陈镇山;王佳欣;魏宪;黄永福;王飘 -专利权人：闽都创新实验室
申请日： 2023-04-23 - 公布日： 2023-06-23 - 主分类号： G01S7/41 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于“海丝一号”卫星回波数据成像的处理方法，包括以下步骤：(1)导入回波数据与参数；(2)数据拆分与补零，在对数据成像时，数据进行拆分；(3)对点目标接收信号的距离向数据进行压缩；(4)对距离压缩信号利用驻定相位原理POSP，得到方位向上的信号时频关系，则进行方位向快速傅立叶变换；(5)根据调频率和方位向上的时频关系可以得到距离多普勒域中的距离徙动，在进行距离徙动矫正时可以采用基于sinc函数的插值方式进行处理，实现距离徙动校正；(6)进行距离徙动校正之后，即可通过匹配滤波器进行数据的方位聚焦；(7)由于在数据处理之前进行了补零，所以在得到图像复数据之后需要对数据进行裁剪，使之恢复原先大小且无混叠现象的图像复数据。
基于一号卫星回波数据成像处理方法

[发明专利]一种三维点云探测中的目标区域检测方法-CN202211629954.X在审
发明人：郭杰龙;魏宪;俞辉;雷嘉铭;李杰;邵东恒;张剑锋;李朝 -专利权人：泉州装备制造研究所
申请日： 2022-12-19 - 公布日： 2023-06-23 - 主分类号： G01S17/06 文献下载
摘要：本发明涉及一种三维点云探测中的目标区域检测方法，包括：构建Padar‑RPN三维目标检测模型；采集激光雷达点云和毫米波雷达点云，输入所述Padar‑RPN三维目标检测模型中，输出预测框，完成目标检测。本发明的Radar‑RPN可以大大降低建议的数量，并帮助模型的收敛，且在需要较少的回归迭代的同时实现具有竞争力的精度。
一种三维探测中的目标区域检测方法

[发明专利]一种基于流形匹配的鸟瞰图目标检测方法-CN202310484058.7在审
发明人：郭杰龙;魏宪;林英杰;俞辉;邵东恒;张剑锋;李杰 -专利权人：泉州装备制造研究所;闽都创新实验室
申请日： 2023-05-04 - 公布日： 2023-06-06 - 主分类号： G06V10/74 文献下载
摘要：一种基于流形匹配网络的鸟瞰图目标检测方法，利用流形匹配的思想，设计了一个可嵌入式的流形匹配网络，嵌入现有鸟瞰图目标检测的管道网络；其中，流形匹配网络将图像与点云等多种传感器数据匹配在同一流形周围，并做两种数据的融合，更好地对齐不同传感器数据之间的空间和几何信息，减少了信息的冗余和重复，提高了目标检测的准确率和鲁棒性。
一种基于流形匹配鸟瞰图目标检测方法

[发明专利]一种融合全局算法和局部算法的路径规划方法及系统-CN202310107361.5有效
发明人：郭杰龙;魏宪;俞辉;陈霞;李杰;邵东恒;张剑锋;罗鹏 -专利权人：泉州装备制造研究所
申请日： 2023-02-14 - 公布日： 2023-05-30 - 主分类号： G05D1/02 文献下载
摘要：本申请公开了一种融合全局算法和局部算法的路径规划方法及系统，其中方法包括：基于A‑star算法进行初步路径规划，得到基础路线；对基础路线进行优化，得到改进后算法；在改进后算法中融合动态窗口法，得到最终算法；利用最终算法来对机器人路径进行规划。本申请在A‑star算法的基础上，增加动态加权系数、子节点选择和二次规划，提高了规划效率，增加了路径平滑度，使规划轨迹在确保安全的前提下更贴近全局最优。本申请增加动、静态障碍物子函数，可通过调节子函数的权重大小，减少静态障碍物对轨迹规划的影响，增强移动机器人对动态障碍物的避障灵敏度。
一种融合全局算法局部路径规划方法系统

[发明专利]一种基于多级联递进卷积结构的图像去雨方法及系统-CN202310053373.4在审
发明人：魏宪;郭杰龙;俞辉;李杰;张剑锋;邵东恒 -专利权人：泉州装备制造研究所
申请日： 2023-02-03 - 公布日： 2023-05-09 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本申请公开了一种基于多级联递进卷积结构的图像去雨方法及系统，其中，方法包括以下步骤：获取雨天环境图像数据集，并基于雨天环境图像数据集对多级联递进卷积算子进行训练优化，得到优化后多级联递进卷积算子；基于优化后多级联递进卷积算子，构建多级联递进卷积算子模块；基于多级联递进卷积算子模块构建渐进循环去雨网络；采集待处理图像，基于渐进循环去雨网络对待处理图像进行处理，得到处理后图像。本申请能够在少量增加参数量的情况下有效地扩大卷积层的感受野，提升了对图像细节特征提取能力与全局特征分析能力；能够更细致地捕捉到不同大小形状的雨痕或雨纹，对其进行剔除且能有效地保留原无雨图片的背景细节，有广泛的应用前景。
一种基于多级递进卷积结构图像方法系统

[发明专利]一种小样本图像分类方法-CN202310107038.8有效
发明人：郭杰龙;魏宪;王彬;俞辉;邵东恒;张剑锋;李杰 -专利权人：泉州装备制造研究所
申请日： 2023-02-14 - 公布日： 2023-05-09 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本发明公开一种小样本图像分类方法，包括，基于储备池构建小样本学习模型，其中所述小样本学习模型包括特征提取模块、基于储备池的特征增强模块及分类器；获取自动驾驶过程中的小样本数据集，通过小样本数据对小样本学习模型进行训练、测试及验证，生成优化模型，获取自动驾驶过程中的实测小样本图像，通过优化模型对实测小样本图像进行分类，得到分类结果以实现自动驾驶过程中的小样本图像分类。
一种样本图像分类方法

[发明专利]一种轻量级实时语义建图的动态SLAM方法和系统-CN202310034816.5在审
发明人：巢建树;刘洋;胡诗佳;明瑞成;赖佳华;郭杰龙;魏宪;俞辉 -专利权人：闽都创新实验室
申请日： 2023-01-10 - 公布日： 2023-05-05 - 主分类号： G06T17/05 文献下载
摘要：一种轻量级实时语义建图的动态SLAM方法和系统，包括：步骤S100，对目标检测神经网络进行训练和部署；步骤S200，嵌入跟踪和预测机制，去除所有输入帧中属于可移动对象的特征点；步骤S300，通过检测和跟踪结果的概率融合，构建语义八叉树地图，对场景进行对象级描述。该视觉SLAM系统能在动态场景中稳定运行，保持高精度的定位效果，不用借助GPU仅在CPU设备上完成实时运行，运行帧率达30FPS左右；通过增加的语义建图线程，充分利用目标检测网络产生的语义信息，生成一个去除所有可移动物体的静态语义八叉树地图。
一种轻量级实时语义动态 slam 方法系统

[发明专利]一种点云检测方法及系统-CN202310052085.7在审
发明人：郭杰龙;魏宪;俞辉;邵东恒;张剑锋;李杰 -专利权人：泉州装备制造研究所
申请日： 2023-02-02 - 公布日： 2023-04-28 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本申请公开了一种点云检测方法及系统，其中方法包括：获取目标视觉场景中待检测图像的激光点云数据；通过提高激光点云数据的回归框尺度精度，得到训练集；对训练集进行优化，得到优化训练集；利用优化训练集构建网络模型；并利用网络模型对点云数据进行目标检测。本申请可以有效缓解遮挡带来的物体边界不确定性，提升被遮挡物体的检测精度；同时本申请还设计定位引导分类项，来引导相对高质量正样本和相对低质量正样本的监督标签权重进而缓解相对高质量正样本或相对低质量正样本和分类置信度之间的偏差，提高检测准确性。
一种检测方法系统

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