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[发明专利]基于遗传算法的进程映射优化方法、装置及存储介质-CN202310917058.1在审
发明人：张鑫源;陈浩泷;刘晓翔;林聪;龚雪沅 -专利权人：暨南大学
申请日： 2023-07-25 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G06F9/50 文献下载
摘要：本申请涉及基于遗传算法的进程映射优化方法、装置及存储介质，该方法包括：获取目标计算程序的多个子进程所对应的通信数据，通信数据包括进程通信量和进程通信时延；对进程通信量和进程通信时延，进行实数编码，生成第一进程映射编码数组，第一进程映射编码数组包括多个第一编码，第一编码用于表征执行子进程的第一进程核与子进程的对应关系；基于遗传算法，对第一编码进行遗传进化操作，对完成遗传进化操作的第一编码进行冗余调度处理，生成具有多个第二编码的第二进程映射编码数组；确定第二编码对应的适应度，根据适应度，对第二进程映射编码数组中的第二编码进行遗传进化操作更新，生成目标进程映射编码数组，得到进程映射优化结果。
基于遗传算法进程映射优化方法装置存储介质

[发明专利]基于大规模协同遗传算法的残片复原方法及存储介质-CN202310965421.7在审
发明人：张鑫源;杨锦浩;刘晓翔;林聪;龚雪沅 -专利权人：暨南大学
申请日： 2023-08-02 - 公布日： 2023-10-24 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本申请涉及基于大规模协同遗传算法的残片复原方法及存储介质，该方法包括：识别多个碎片图像对应的边缘点集，基于对应的边缘点集，确定碎片图像的边缘相似度；根据边缘相似度，对多个碎片图像进行分组，得到多个第一碎片图像分组，基于第一碎片图像分组的目标信息进行Prufer编码，生成基因编码序列；基于预设的遗传算法，对多个基因编码序列进行遗传进化处理，得到每个第一碎片图像分组所对应的第一生成树，利用预设的大规模协同算法对多个第一生成树进行合并，得到第一全局树；根据第一全局树的每个第二生成树的第一适应度，对多个第二生成树进行遗传进化操作更新，生成目标全局树，基于目标全局树对应的目标拼接树，对碎片图像进行拼接。
基于大规模协同遗传算法残片复原方法存储介质

[发明专利]一种基于带约束强化学习的芯片布局优化方法-CN202310359245.2在审
发明人：欧阳雅捷;刘晓翔 -专利权人：暨南大学
申请日： 2023-04-04 - 公布日： 2023-09-12 - 主分类号： G06F30/392 文献下载
摘要：本发明提出了一种基于带约束强化学习的芯片布局优化方法，属于集成电路领域，方法包括：对芯片布局问题建立基于马尔可夫决策过程的模型；针对芯片设计布局领域，区分硬约束和软约束；设计强化学习算法处理硬约束和软约束；设计奖励函数分别处理硬约束和软约束；利用带约束的强化学习算法训练智能体，使智能体在满足硬约束的前提下，找到优化软约束的策略；在智能体训练完成后，将其应用于实际的芯片布局问题，通过智能体执行的动作序列，得到一个优化的布局方案。本发明通过采用带约束的强化学习算法和针对性的约束处理方式，可以在满足硬约束的前提下，对软约束进行优化，从而实现高性能、低功耗的芯片布局方案。
一种基于约束强化学习芯片布局优化方法

[发明专利]基于语义边缘模型的线描稿生成方法、装置和存储介质-CN202310612586.6在审
发明人：林聪;张鑫源;龚雪沅;刘晓翔;陈海佳;陈建星;俞天秀;王春雪;周颜林 -专利权人：暨南大学;敦煌研究院
申请日： 2023-05-29 - 公布日： 2023-09-01 - 主分类号： G06T11/60 文献下载
摘要：本申请涉及一种基于语义边缘模型的线描稿生成方法、装置及存储介质，该方法包括：获取目标数字遗产图像，并从目标数字遗产图像中，获取目标数字遗产图像所对应的多个原图分块；利用已构建的语义边缘模型，处理原图分块，得到原图分块所对应的分块线描图和每个分块线描图所对应的分块边缘信息，分块边缘信息表征分块线描图的滑动区域的平滑化权值；基于分块线描图和分块边缘信息，进行分块重叠聚合处理，生成目标线描图，目标数字遗产图像对应的线描稿包括目标线描图。通过本申请，以分块重叠聚合矫正的方式，矫正线描分块边缘差异，解决大型线描稿生成过程中，局部区域分块的边缘难以衔接、整体线描稿质量不佳的问题。
基于语义边缘模型线描稿生成方法装置存储介质

[发明专利]基于IA-YOLOV7的污水悬浮物识别方法及系统-CN202310559438.2在审
发明人： 刘晓翔;昂思宁;刘思远;黄宇星;黄浩彬 -专利权人：暨南大学
申请日： 2023-05-17 - 公布日： 2023-08-29 - 主分类号： G06V20/40 文献下载
摘要：本申请涉及基于IA‑YOLOV7的污水悬浮物识别方法及系统，该方法包括：获取待识别的目标图像，目标图像是从检测污水流动介质的视频流数据中获取的；利用已构建的图像自适应Image‑Adaptive YOLOV7目标检测模型，处理目标图像，得到污水悬浮物的目标标签信息，目标标签信息包括悬浮物类别标签信息和悬浮物位置信息，Image‑Adaptive YOLOV7目标检测模型是以YOLOV7标准模型为基线模型，并基于预设的图像数据集以及图像数据集的图像所对应的实测悬浮物类别标签信息及实测悬浮物位置信息进行训练的；基于悬浮物类别标签信息、悬浮物位置信息及目标图像，生成污水悬浮物的识别结果。通过本申请，解决了相关技术中污水悬浮物的识别受恶劣自然环境影响，造成识别污水悬浮物的难度大且识别准确率低的问题。
基于 ia yolov7 污水悬浮物识别方法系统

[发明专利]基于YOLOV5算法的拾球机控制方法、装置及存储介质-CN202310700031.7在审
发明人：张鑫源;何子炎;张桦坚;黄启睿;蓝鑫;贾镇纲;刘晓翔;林聪;龚雪沅 -专利权人：暨南大学
申请日： 2023-06-13 - 公布日： 2023-08-22 - 主分类号： G06V20/40 文献下载
摘要：本申请涉及基于YOLOV5算法的拾球机控制方法、装置及存储介质，该方法包括：获取羽毛球训练过程中的视频，视频包括多帧视频图像帧；利用预训练的球体识别网络，在每帧视频图像帧中检测候选球体，确定候选球体对应的包围盒，球体识别网络是基于YOLOV5算法，采用预设的融合浅层特征作为YOLOV5算法的浅层特征所训练的神经网络，融合浅层特征是浅层特征和预设的深层特征进行融合所生成的；根据包围盒与对应视频图像帧的中线的距离信息，从候选球体筛选出目标球体；按预设的移动驱动模式，控制拾球机驶向与目标球体所处位置对应的实景场地位置，以风力吸取处于实景场地位置上的羽毛球。通过本申请，解决了对羽毛球进行识别的方案存在检测精准度及拾球效率低的问题。
基于 yolov5 算法拾球机控制方法装置存储介质

[发明专利]基于强化学习的多层工厂车间调度方法-CN202310436057.5在审
发明人：欧阳雅捷;刘晓翔 -专利权人：暨南大学
申请日： 2023-04-20 - 公布日： 2023-08-15 - 主分类号： G05B19/418 文献下载
摘要：本发明提出了一种基于强化学习的多层工厂车间调度方法，包括：建立多层工厂车间物流网络模型；收集数据，采用边缘计算算法对数据进行实时预处理和分析，采用联邦学习技术对分散在不同设备上的数据进行分布式学习；设计强化学习模型；实时调度执行，使用模型预测控制技术，生成鲁棒调度策略，然后采用事件驱动调度方法，提高调度系统的适应性；采用多层工厂在线强化学习方法，强化学习模型实时更新参数，然后采用迁移学习技术，提升强化学习模型的学习效果和泛化能力；采用贝叶斯优化算法和进化算法，优化物流网络模型。本发明通过设计在线学习方法的形式在多层工厂调度问题中实现高效率协同的分布式计算，能够快速适应环境的变化。
基于强化学习多层工厂车间调度方法

[实用新型]一种汽车警报发声单元驱动电路-CN202320474096.X有效
发明人：么传棚;潘德凯;赵韩;李良源;刘晓翔 -专利权人：青岛建邦汽车科技股份有限公司
申请日： 2023-03-13 - 公布日： 2023-07-25 - 主分类号： B60Q5/00 文献下载
摘要：本实用新型提出了一种汽车警报发声单元驱动电路，包括发声驱动电路、发声单元和发声回检电路；发声驱动电路包括D类放大器和输出滤波器；D类放大器连接驱动元器件用于获取频率与音调并进行放大；输出滤波器设置在D类放大器输出端；发声单元为扬声器，扬声器连接D类放大器输出端；发声回检电路包括音频信号放大器和采样电阻；采样电阻设置在D类放大器与发声单元之间；音频信号放大器输入分别连接采样电阻两端，输出引脚连接驱动元器件。本实用新型提供的警报发声单元驱动电路具备可靠性回检方案，增加了电路应用调试的便捷性，具备扬声器故障识别及报警声音异常检测功能，大幅提升了系统及用户使用的安全性。
一种汽车警报发声单元驱动电路

[实用新型]一种倒车雷达动态扫描响应发声装置-CN202320723090.1有效
发明人： 刘晓翔;杨秀忠;潘德凯;么传棚;孙寿勇 -专利权人：青岛建邦汽车科技股份有限公司
申请日： 2023-04-04 - 公布日： 2023-07-25 - 主分类号： G01S7/52 文献下载
摘要：本实用新型公开了一种倒车雷达动态扫描响应发声装置，具体涉及倒车雷达的技术领域，该装置包括：倒车雷达探头、雷达驱动模块、单片机、蜂鸣器和蜂鸣器驱动模块；倒车雷达探头安装在汽车前后保险杠上，倒车雷达探头通过雷达驱动模块与单片机连接，蜂鸣器通过蜂鸣器驱动模块与单片机连接；单片机通过单片机PWM1输出管脚向蜂鸣器驱动模块发送一定频率的PMM波，单片机通过单片机PWM2输出管脚向蜂鸣器驱动模块发送开关控制信号，当开关控制信号为低电平时，蜂鸣器驱动模块向蜂鸣器发送PMM波，蜂鸣器发声。
一种倒车雷达动态扫描响应发声装置

[发明专利]服务机器人的控制方法、装置、系统及存储介质-CN202310648888.9在审
发明人： 刘晓翔;刘思远;薛呈尧;廖知非;孙佳钰;刘盈;郭晴;王若耀;徐莹 -专利权人：暨南大学
申请日： 2023-06-01 - 公布日： 2023-07-18 - 主分类号： B25J9/16 文献下载
摘要：本申请涉及服务机器人的控制方法、装置、系统及存储介质，该方法包括：从用户输入的交互信息中获取操作意向数据，操作意向数据包括目标书籍对应的目标信息和借还意向；在构建的虚拟地图中，根据目标信息，确定目标书籍所对应的借还点位置；确定服务机器人在虚拟地图中的当前位姿信息，获取基于当前已规划出的第一规划路径进行巡航时所获取的第一环境参数，根据第一环境参数和当前位姿信息，利用预设的路径规划算法对第一规划路径进行规划修正，得到目标修正路径；基于目标修正路径，控制服务机器人运行至借还点位置，对目标书籍执行借还操作。通过本申请，解决了服务机器人巡航时，避障效果不佳且巡航行驶时偏移预规划路径的幅度较大的问题。
服务机器人控制方法装置系统存储介质

[发明专利]基于IA-YOLO目标检测的路灯控制方法及装置-CN202310150583.5在审
发明人： 刘晓翔;陈仁兴;江元豪;陈洋凯;张鑫源 -专利权人：暨南大学;广东暨城智能科技有限公司
申请日： 2023-02-21 - 公布日： 2023-07-07 - 主分类号： H05B47/105 文献下载
摘要：本申请涉及的基于IA‑YOLO目标检测的路灯控制方法及装置，该方法包括：获取目标区域对应的夜间图像，其中，所述夜间图像用于表征所述目标区域在预设路灯开启时间内的环境信息；对所述夜间图像进行预处理，并在预处理后的所述夜间图像中确定对应的边界包围盒；利用图像自适应Image‑Adaptive YOLO目标检测模型，在所述边界包围盒中进行移动目标识别，并根据识别结果，对位于所述目标区域内的预设路灯进行亮度控制。通过本申请，解决了相关技术中智能路灯控制系统无法根据夜间环境调节路灯亮度、造成电能浪费的问题，实现在夜间根据周围是否存在移动目标对路灯进行智能亮度调节亮度的有益效果。
基于 ia yolo 目标检测路灯控制方法装置

[实用新型]一种节水育苗装置-CN202223485251.2有效
发明人：卢红军;杨家贤;徐毅刚;刘晓翔;李雯婷;李军;尹可杰;喻黎明;张玉胜 -专利权人：云南交投生态环境工程有限公司
申请日： 2022-12-27 - 公布日： 2023-05-30 - 主分类号： A01G9/029 文献下载
摘要：本申请提供一种节水育苗装置，包括支撑机构和多组育苗机构。支撑机构包括第一支撑筒和第二支撑筒。每组育苗机构包括转动管、分水盘和育苗区。每根转动管转动连接于第一支撑筒和第二支撑筒之间，转动管的一端与转动部啮合。分水盘为上部开口且具有预定容量的盘状结构。转动管与分水盘的同一侧通过连接板连接，第一支撑筒上设置连接耳板，连接板与连接耳板之间通过压簧连接。在分水盘内的储水量大于等于预定储水量时，压簧受压，转动管向下移动后与转动部的啮合部分断开连接。扭矩传感器检测到转动部的扭矩值小于预定值时，发射关闭水源的信号。本申请根据不同农作物不同时期的实际需求量调节灌溉量，从而提高农作物的产量及品质。
一种节水育苗装置

[发明专利]一种垂直升降与水平回转循环的立体停车库及其方法-CN202310163271.8在审
发明人：苏振杰;苏农;黎嘉殷;屈挺;刘晓翔 -专利权人：广东三浦车库股份有限公司
申请日： 2023-02-23 - 公布日： 2023-05-05 - 主分类号： E04H6/28 文献下载
摘要：本发明提供了一种垂直升降与水平回转循环的立体停车库及其方法，包括主体框架、升降组件、卷扬组件，回旋组件；车位框架呈圆环状分布，并且多层堆叠，通过在升降井道处设置升降组件，在车位框架上设置若干回旋组件，升降组件负责把车辆提升至需要停车的高度，回旋组件将车辆运输至需要停车地方，圆环状的车库结构更加稳定，车辆占用有效面积利用率更高，同时留出中心区域，中心区域可以用作其他作用，如住宅、商场和运动场等，使土地利用率更加高。
一种垂直升降水平回转循环立体车库及其方法

[发明专利]基于深度学习的交互式网络的图像修复方法及系统-CN202211132088.3在审
发明人：林聪;陈海佳;刘晓翔;陈建星;俞天秀;王春雪;周颜林 -专利权人：暨南大学
申请日： 2022-09-16 - 公布日： 2023-05-02 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本申请涉及一种基于深度学习的交互式网络的图像修复方法及系统，该方法包括：获取待修复的目标图片，目标图片具有多处残损区域；利用基于深度学习的交互式分割网络，对采用预设方式选定残损区域后的目标图片进行处理，生成与目标图片对应的目标蒙版图，目标蒙版图用于表征目标图片待修复的残损区域；将目标蒙版图和目标图片联合输入到预设的图像修复模型中，输出完成修复的图片。通过本申请，解决了相关技术中对图像修复时仅考虑图像修复网络的修复效果，易造成图像修复失败、图像修复效果不佳的问题，实现了获得精确的残损区域，修复得到符合人视觉感知的结果的图像，图像修复灵活性及可控性好的有益效果。
基于深度学习交互式网络图像修复方法系统

[发明专利]基于多光子肿瘤相关胶原特征的乳腺癌切缘识别方法-CN202310073803.9在审
发明人：王舒;孙新全;刘文犀;许飞;刘晓翔 -专利权人：福州大学
申请日： 2023-01-18 - 公布日： 2023-04-25 - 主分类号： G06V20/69 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于多光子肿瘤相关胶原特征的乳腺癌切缘识别方法，包括：获取乳腺癌多光子图像；根据乳腺癌多光子图像中的肿瘤相关胶原特征，在乳腺癌多光子图像中采集设定数量的图像块，对其进行数据清洗和数据预处理，构造训练数据集；构建组织成分识别模块并用其学习训练数据集中的特征信息；根据乳腺组织病理特点和临床肿瘤切除原则，构建组织成分可视化模块，显示组织成分识别结果；对给定的乳腺癌多光子图像进行从局部到整体的识别，以滑动窗口的方式重叠地将图像块输入到组织成分识别模块，输出组织成分类别；最后将所有的组织成分识别结果整合，形成最终的切缘识别结果。该方法有利于快速、自动地识别切除范围和乳腺癌切缘位置。
基于光子肿瘤相关胶原特征乳腺癌识别方法

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