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[发明专利]一种基于图论和强化学习的车联网通信资源分配方法-CN202110975210.2有效
发明人：郭迟;周求湛;王聪;崔琳 -专利权人：吉林大学
申请日： 2021-08-24 - 公布日： 2023-10-17 - 主分类号： H04W72/044 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于图论和强化学习的车联网通信资源分配方法，所述方法包括如下步骤：一、根据具体场景建模RRM问题；二、将RRM问题分解为信道分配CA以及功率控制PC子问题，为RRM的最优解提供了下界；三、将CA问题转化为二部图上的最大加权匹配问题，利用匈牙利算法求解；四、根据问题分解原则，将CA问题获得的信道分配方案带入到PC问题中；五、将PC问题转换为MDP模型，利用DDPG算法求解，得到车联网资源分配策略。本发明基于强化学习的方式通过线下学习、线上决策的方式使得资源分配方法达到实时决策的效果，解决固定分配方式带来的决策延迟、决策效率低的问题。
一种基于强化学习联网通信资源分配方法

[发明专利]一种用于惯性测量单元的数据降噪方法及系统-CN202310384223.1在审
发明人：姜卫平;郑旭栋;郭迟 -专利权人：武汉大学
申请日： 2023-04-11 - 公布日： 2023-09-05 - 主分类号： G06F18/214 文献下载
摘要：本发明提供一种用于惯性测量单元的数据降噪方法及系统，属于深度学习技术领域，包括：获取IMU测量值序列集合；基于IMU地面真实测量数据对IMU测量值序列集合进行处理，得到模型输入数据；采用膨胀卷积神经网络与时序卷积神经网络构建深度学习模型，由模型输入数据和IMU地面真实测量数据训练深度学习模型，得到IMU数据降噪模型；采集IMU待测量数据，将IMU待测量数据输入至IMU数据降噪模型，得到IMU降噪数据。本发明将膨胀卷积神经网络与时序卷积神经网络引入惯性测量单元测量数据中，与基于统计模型传统去噪方法相比，不依赖人为经验设计，拥有更好的鲁棒性与泛化能力，在惯性导航、组合导航等领域有着重要的应用价值。
一种用于惯性测量单元数据方法系统

[发明专利]融合深度视觉信息的单线激光雷达回环检测方法及系统-CN202310220289.7在审
发明人：郭迟;左文炜;潘艳玥 -专利权人：中山赛伯坦智能科技有限公司
申请日： 2023-03-09 - 公布日： 2023-08-08 - 主分类号： G06T7/33 文献下载
摘要：本发明提供一种融合深度视觉信息的单线激光雷达回环检测方法及系统，其特征在于：通过激光数据进行机器人的运动估计，构建出原始的占据栅格地图；回环检测部分利用到视觉数据，并使用激光数据和视觉数据进行回环验证，融合二者进行回环校正，最后通过图优化方式考虑全局额约束来求解优化构建最终的校正地图。本发明结合视觉获得的丰富纹理信息与激光雷达提供的更精准的环境结构信息，联合激光点云和视觉特征点进行回环的验证，基于帧到局部地图的方式进行激光点云匹配，以减少单线激光雷达稀疏点云带来的计算误差。同时，也使用局部地图中的视觉地图点重投影匹配方法来进一步确保回环的准确性。
融合深度视觉信息单线激光雷达回环检测方法系统

[发明专利]一种基于GCN的汉语复句隐式关系分析方法及装置-CN202110663923.5有效
发明人：张沪寅;孙凯丽;郭迟;李源;郑浩;陈佳杰 -专利权人：武汉大学
申请日： 2021-06-16 - 公布日： 2023-07-21 - 主分类号： G06F40/211 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于GCN的汉语复句隐式关系分析方法及装置，其构建的复句隐式关系识别模型依次将复句中的各分句进行分布式表示，得到一个高维序列化且具有上下文语义感知的字符级嵌入表示；将复句的字符级嵌入表示和词性嵌入表示进行拼接后输入到Bi‑LSTM递归神经网络，通过学习获得复句单词间的语义序列记忆特征，并将该记忆特征与拼接向量表示进行融合获得全局的语义特征表示；将复句中以单词为基本单元获取单元间存在的依存句法关系，并将其以矩阵的形式与全局语义特征共同输入至图卷积神经网络深度学习特征以实现隐式关系的分析识别；本发明解决了由于隐式句间关系语句没有较好的特征导致模型训练不充分、识别效果不好的问题。
一种基于 gcn 汉语复句关系分析方法装置

[发明专利]智能导航场景中利用视觉转换网络辅助导航的方法及系统-CN202310220293.3在审
发明人：郭迟;左文炜;周康 -专利权人：中山赛伯坦智能科技有限公司
申请日： 2023-03-09 - 公布日： 2023-07-07 - 主分类号： G01C21/00 文献下载
摘要：本发明提供一种智能导航场景中利用视觉转换网络辅助导航的方法及系统，用视觉转换器网络编码局部和全局空间特征的无图导航框架，根据当前的目标视图中的目标局部信息、当前视图与上一帧视图的全局信息以及知识图谱进行推理导航下一步最优动作，完成视觉导航任务。本发明提出一种新的视觉空间序列信息转换网络SSTNet来提取视觉导航的信息特征表示。它编码局部和全局目标、动作、内存和知识图谱信息，并将其模型为一个有效的强化学习状态表示的分布，使智能体在新的室内导航环境中不受场景布局变化的影响。该导航框架具有丰富的导航语义知识，并成功泛化到新场景中。
智能导航场景利用视觉转换网络辅助方法系统

[发明专利]基于自适应时间窗口和时间阈值的物体检测方法及系统-CN202310312969.1在审
发明人：彭蓉;周立齐;郭迟 -专利权人：武汉大学
申请日： 2023-03-24 - 公布日： 2023-06-30 - 主分类号： G05D1/10 文献下载
摘要：本发明公开了基于自适应时间窗口和时间阈值的物体检测方法及系统，方法包括以下步骤：获取事件相机数据，通过自适应时间窗口方法获取最优时间窗口内的事件集合；通过自适应补偿算法从最优时间窗口内的事件集合中消除一部分事件相机自运动产生的事件，获取补偿后的事件集合；根据获取的最优时间窗口和补偿后的事件集合，通过自适应阈值方法构造事件帧图像；对构造的事件帧图像进行迭代图像矩拟合，获取最终的检测结果。本申请提供了基于自适应时间窗口和时间阈值的物体检测方法，基于自适应时间窗口、相机的自运动补偿、时间图像的阈值以及迭代图像矩拟合方法实现对快速运动物体的检测，从而实现对环境中快速运动的障碍物的避障要求，提升了无人机的避障性能。
基于自适应时间窗口阈值物体检测方法系统

[发明专利]融合语义信息SLAM建图帧筛选的语义地图优化方法及系统-CN202310220292.9在审
发明人：郭迟;左文炜 -专利权人：中山赛伯坦智能科技有限公司
申请日： 2023-03-09 - 公布日： 2023-06-30 - 主分类号： G06V10/26 文献下载
摘要：本发明提供一种融合语义信息筛选SLAM建图帧的语义地图优化方法及系统，基于动态场景下语义分割错误的各种情形，包括静态物体未分割出来、静态物体之间的处理错误以及静态物体被分割错误，采用相应的模型以及补偿项来评价图像语义的丰富性准确性，给予序列中的每张图片评分，最终选择得分最高的图像作为建图帧，以实现语义地图的构建。本发明主要提供一个为视觉SLAM系统服务的建图帧筛选机制，帮助SLAM系统筛选出语义信息更完整的图像帧，进而获得语义信息更稳定更丰富的八叉树语义地图。本发明技术的核心是通过分析场景中的实际问题建立对应的模型，将语义信息融入到视觉SLAM的建图帧挑选机制中。
融合语义信息 slam 建图帧筛选地图优化方法系统

[发明专利]基于类人视觉感知和语言记忆网络的视觉对话生成方法-CN202310224177.9在审
发明人：郭迟;左文炜;孙凯丽 -专利权人：中山赛伯坦智能科技有限公司
申请日： 2023-03-09 - 公布日： 2023-06-23 - 主分类号： G06F16/332 文献下载
摘要：本发明提供一种基于类人视觉感知和语言记忆网络的视觉对话生成方法，包括视觉对话中文本输入的预处理和单词表的构建；视觉对话的图像特征表示以及对话文本的特征表示；构建视觉上下文感知图；迭代更新视觉上下文感知图获取类人的全局和局部视觉特征向量；获取在当前问题指导下的历史对话上下文语言记忆特征向量；多模态语义融合处理；解码预测答案特征序列；基于类人视觉感知和语言记忆网络的视觉对话生成网络模型的参数优化；预测候选答案。本发明在视觉对话上构建了视觉上下文感知图利用图卷积神经网络获取全局和局部的视觉特征表示以充分理解图像内容；基于历史对话上下文语言记忆的学习捕获更细粒度的文本信息来推理对话隐含的深层语义信息。
基于视觉感知语言记忆网络对话生成方法

[发明专利]便携式的特定区域内运动训练辅助视觉伺服机器人系统及姿态评估方法-CN202010737738.1有效
发明人：郭迟;胡建朗;刘敏豪 -专利权人：武汉大学
申请日： 2020-07-28 - 公布日： 2023-06-09 - 主分类号： G06V40/20 文献下载
摘要：本发明属于图像分析和运动控制技术领域，具体涉及一种便携式的特定区域内运动辅助视觉伺服机器人系统及姿态评估方法，主要实现了对运动目标的追踪拍摄以及姿态评估的功能。它通过摄像头获取图像，利用软件算法对目标进行持续追踪，并使用舵机来调节拍摄角度，以实现对运动目标的追踪拍摄。此外，它能从拍摄画面中提取运动目标的姿态，将其与标准姿态进行比对和评估，从而实现运动训练辅助的功能。
便携式特定区域内运动训练辅助视觉伺服机器人系统姿态评估方法

[发明专利]一种基于联邦学习的车联网时延敏感型应用卸载方法-CN202211167527.4在审
发明人：武慧南;周求湛;王聪;郭迟 -专利权人：吉林大学
申请日： 2022-09-23 - 公布日： 2023-03-07 - 主分类号： H04W28/08 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于联邦学习的车联网时延敏感型应用卸载方法，所述方法包括如下步骤：步骤一、确定基于MEC的车联网网络架构；步骤二、建立应用程序模型；步骤三：确定MEC节点协作方案；步骤四、建立系统模型并得到优化问题；步骤五、设计DDQN与FL相结合的算法并求解优化问题。该方法将时延敏感型应用划分为互相有依赖关系的子任务，提供了一种MEC节点协作方案，并将该问题建模为一个以运算资源为约束条件、最小化总计算时延为目标的优化问题，利用联邦学习与深度强化学习相结合的方式来求解该问题，在得到可以使总计算时延最小的卸载方法的基础上，还可以保障用户的隐私安全，避免用户私人数据泄露。
一种基于联邦学习联网敏感应用卸载方法

[发明专利]一种基于粒子群算法的GNSS-R海面风速反演方法及系统-CN202011297611.9有效
发明人：郭文飞;杜皓;郭迟;叶世榕 -专利权人：武汉大学
申请日： 2020-11-19 - 公布日： 2023-01-03 - 主分类号： G01S19/14 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于粒子群算法的GNSS‑R海面风速反演方法及系统，属于电子、信息及大气科学等领域，所述方法包括：批量下载与存储GNSS‑R数据以及海面风速数据；对数据进行预处理，并完成GNSS‑R数据与风速数据的空间、时间匹配；对匹配的数据进行筛选，保留高质量的样本，然后进行数据集文件格式规整，随机划分训练集和测试集；以DDM特征值和信号入射角为输入，构建地球物理模式函数，实现单特征值风速反演；基于粒子群优化算法，对组合风速反演模型进行优化，得到最优组合优化系数，完成风速组合反演。本发明的方法利用粒子群算法进行风速组合反演，大大提升了反演的准确性及效率，具有模型简单、鲁棒性强、反演精度高等特点。
一种基于粒子算法 gnss 海面风速反演方法系统

[实用新型]一种能分类投放垃圾的垃圾桶-CN202221934667.5有效
发明人：周丽娟;郭迟;杨晨 -专利权人：武汉大学
申请日： 2022-07-25 - 公布日： 2022-12-30 - 主分类号： B65F1/16 文献下载
摘要：本实用新型提供一种能分类投放垃圾的垃圾桶，涉及垃圾桶技术领域，包括盖体、底部框架以及侧边密封件，盖体与底部框架之间连接有分类投放机构，底部框架包括底板，底板的顶部固定连接有外壳，底板的中部连接有微型电机，微型电机的输出端固定连接有输出轴，本实用新型在进行垃圾投放时，首先将垃圾通过投放口投入投放桶内，由挡板进行承托，之后利用微型电机带动整个投放桶、承托板以及挡板旋转，直至将垃圾旋转至对应的横杆之间，即对应的垃圾袋正上方，之后利用小型舵机带动挡板旋转，使得投放桶处于连通状态，使得垃圾落入横杆上套设的垃圾袋中，完成垃圾的分类投放，投放完成后，挡板复位后由微型电机带动整个承托板恢复原位。
一种分类投放垃圾垃圾桶

[发明专利]一种快速连接存储盘的大数据终端设备-CN201911185565.0有效
发明人：姚欣宜;郭迟;杨桐;崔琳;魏佳慧;葛鑫;郝凯 -专利权人：盐城吉研智能科技有限公司
申请日： 2019-11-27 - 公布日： 2022-11-25 - 主分类号： G06F1/18 文献下载
摘要：本发明公开了一种快速连接存储盘的大数据终端设备，包括终端设备本体、连接槽、防护罩、转盘、阻挡块和存储盘本体，所述终端设备本体的内部开设有连接槽，且连接槽的前表面焊接有弹簧，并且终端设备本体的表面设置有转轴，所述转轴的左端螺栓固定有锥形齿轮，所述连接杆的表面焊接有连接块，所述终端设备本体的表面固定有转动杆，且固定杆的表面设置有转盘，所述转盘的表面后表面焊接有固定块。该快速连接存储盘的大数据终端设备，设置有防护罩和转轴，可以使对空置的连接槽进行保护，减少灰尘进入到连接槽内的量，从而减少了工作人员的清理量，同时也减少了存储设备与终端之间接触不良的情况出现的概率。
一种快速连接存储数据终端设备

[发明专利]一种融合点云和图像的轮式机器人语义建图方法及系统-CN202010272666.8有效
发明人：张沪寅;黄凯;郭迟 -专利权人：武汉大学
申请日： 2020-04-09 - 公布日： 2022-11-04 - 主分类号： G06V10/75 文献下载
摘要：本发明公开了一种融合点云和图像的轮式机器人语义建图方法及系统，其解决了激光SLAM构建的地图仅支持机器人导航的问题，构建嵌入语义标注的地图，属于移动机器人SLAM领域。本发明的主要内容是一种从二维点云中提取语义，在二维栅格地图中保存、更新和优化语义的方法，其主要步骤包括图像上基于深度学习的目标检测、点云分割、包围盒与分割的匹配、地图单元语义更新，以及基于SLAM全局优化和聚类的语义优化。本发明方法具有实时、装置简单、地图信息丰富等优点，旨在实现室内移动机器人智能导航及人机交互。
一种融合云和图像轮式机器人语义方法系统

[发明专利]一种面向低速运动载体中MEMS级IMU的初始对准方法-CN202110080286.9有效
发明人：罗亚荣;游盛勇;胡建朗;郭迟 -专利权人：武汉大学
申请日： 2021-01-21 - 公布日： 2022-10-21 - 主分类号： G01C21/16 文献下载
摘要：本发明提出了一种面向低速运动载体中MEMS级IMU的新型初始对准方法。导航系统获取初始化时刻载体的纬度、经度，不同时刻载体的纬度、经度，传输至微处理器；IMU模块采集相邻时刻的角速度增量信息和速度增量信息，传输至微处理器；微处理器选取合适的初始对准结束时刻，计算初始对准开始时刻到初始对准结束时刻载体的真实位置增量向量；将相邻时刻的角度和速度增量信息通过机械编排算法从而获得初始对准结束时刻载体的纬度和经度估计值，后计算初始对准开始时刻到初始对准结束时刻载体的位置增量向量估计值；计算得到航向误差角；微处理器将获得的航向误差角反馈回捷联惯性导航系统，实现导航系统的初始对准。本发明提高了惯性导航系统初始对准精度。
一种面向低速运动载体 mems imu 初始对准方法

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