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[发明专利]一种基于异构场信号的管道缺陷智能反演方法-CN202011186863.4有效
发明人：张化光;王雷;刘金海;冯健;汪刚;马大中;卢森骧 -专利权人：东北大学
申请日： 2020-10-30 - 公布日： 2022-07-29 - 主分类号： G01N27/83 文献下载
摘要：本发明提供一种基于异构场信号的管道缺陷智能反演方法，涉及管道缺陷无损检测技术领域。该方法首先采集异构场信号，并进行异常判断，再利用改进的平均中值法对异构场信号进行基值校正，用小波分析方法进行去噪处理；然后对去噪处理后的管道缺陷对应的异构场信号进行填补操作，将不同尺寸的异构场信号统一成相同大小，并对信号幅值做非线性变换；设计具有轴对称结构的稀疏自编码器，得到管道缺陷对应的异构场信号的初级特征；对管道缺陷的长、宽、深度进行分类，得到各管道缺陷的类别标签；设计多分类神经网络，对管道缺陷对应的异构场信号进行分类
一种基于异构场信号管道缺陷智能反演方法

[发明专利]一种2.5D Chiplet异构集成芯片的热场重构方法-CN202211163522.4在审
发明人：姬学超;万永康;虞勇坚;谢维坤 -专利权人：中国电子科技集团公司第五十八研究所
申请日： 2022-09-23 - 公布日： 2022-12-30 - 主分类号： G01K13/00 文献下载
摘要：本发明公开一种2.5DChiplet异构集成芯片的热场重构方法，属于异构集成芯片温度监测领域。首先分析2.5DChiplet异构集成芯片结构，获取尺寸、材料、位置分布等信息；其次建立高功率裸芯的局部有限元模型，得到高功率裸芯的仿真温度分布；再次布置温度传感器并获取温度监测值；接着对所获取的仿真温度值和温度监测值进行数据处理；然后建立热场数据矩阵；最后根据矩阵填充算法得到2.5DChiplet异构集成芯片热场重构分布。本发明能在热场重构过程中使用较少数量的温度传感器，解决了2.5DChiplet异构集成芯片直接通过温度传感器实现热场重构难度较大的问题，在2.5DChiplet异构集成芯片热分析领域有良好的实用性。
一种 2.5 chiplet 集成芯片热场重构方法

[发明专利]基于异构队形基准点无人机集群拓扑控制与智能防撞方法-CN202210709158.0有效
发明人：席在杰;秦萌;周睿;赵政宁;曾勇;余炎 -专利权人：四川腾盾科技有限公司
申请日： 2022-06-22 - 公布日： 2022-09-16 - 主分类号： G05D1/10 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于异构队形基准点无人机集群拓扑控制与智能防撞方法，包括以下步骤：S1、过轨迹预测算法，预测周围节点和本节点下一时刻的位置轨迹；S2、根据预测的位置轨迹，采用基于碰撞危险因子与轨迹预测的速度自适应调整防撞算法，完成异构无人机之间的智能防撞处理；S3、在智能防撞处理的基础上，通过构建改进型动态势场及基于异构队形基准点的编队保持虚拟势场，采用异构无人机集群编队基于改进型动态强化势场的一致性群拓扑控制算法，完成异构无人机之间的编队队形控制本发明是综合考虑大/小异构无人机集群系统而进行集群协同避障群拓扑控制方法研究。
基于队形基准点无人机集群拓扑控制智能方法

[发明专利]一种基于异构无人机编队虚拟势场协同避障拓扑控制方法-CN202210703592.8有效
发明人：席在杰;赵政宁;周睿;秦萌;曾勇;余炎 -专利权人：四川腾盾科技有限公司
申请日： 2022-06-21 - 公布日： 2022-09-06 - 主分类号： G05D1/10 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于异构无人机编队虚拟势场协同避障拓扑控制方法。本发明中的无人机根据异构集群改进型动态势场叠加基于异构队形基准点的编队保持虚拟势场，同时综合异构无人机之间的集群组网通信关系，采用异构无人机动态自主协同避障控制算法，对静态/动态多障碍物进行自主协同避障处理
一种基于无人机编队虚拟协同拓扑控制方法

[发明专利]一种基于异构场信号的管道多组件识别方法-CN202011216366.4在审
发明人：刘金海;杨晨雄;张化光;冯健;汪刚;马大中;卢森骧 -专利权人：东北大学
申请日： 2020-11-04 - 公布日： 2021-02-09 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明提供一种基于异构场信号的管道多组件识别方法，涉及故障诊断和无损检测技术领域。该方法首先实时采集管道异构场数据，并进行滤波处理和基值校正；再利用自适应阈值将异构场数据转换为伪彩色图；获得伪彩色图中包含组件或缺陷的异常区域位置信息，并确定同一组件或缺陷目标的异常推荐区域集合；去除异常推荐区域集合中面积的交集和并集的比小于面积比阈值的异常推荐区域，得到组件或缺陷的目标推荐区域；从目标推荐区域提取组件或缺陷类型的特征信息，设定组件或缺陷类别标签，进行多分类器的训练，并生成分类模型；提取待识别的异构场数据的特征信息，并作为分类模型的输入，输出每个目标推荐区域对应的组件或缺陷的类别
一种基于异构场信号管道组件识别方法

[发明专利]穿管敷设下三芯电缆终端头稳态温度场分析方法和系统-CN202211452311.2在审
发明人：杨劲松;李新海;张志强;曾威;范德和;杨晓勇;侯澳港;陈昱;王伟平;陈英杰;吴锦秋;周恒;刘磊;张超;杨婷 -专利权人：广东电网有限责任公司中山供电局
申请日： 2022-11-21 - 公布日： 2023-01-06 - 主分类号： G06F30/23 文献下载
摘要：本发明提供了一种穿管敷设下三芯电缆终端头稳态温度场分析方法和系统，综合考虑电磁场、流体场和温度场的仿真模型、网格剖分情况和单元计算结果，通过异构网格间节点数据的映射方法，将电磁场损耗准确映射到流体‑温度场相应网格单元中，以准确地得到流体‑温度场模型中热源的分布；将流体场‑温度场的温度准确地映射到电磁场相应单元网格，以准确地得到电磁场单元的温度分布。考虑异构数据映射算法的多物理场耦合计算模型能够准确反映电缆终端头的温度场分布情况，更加贴近实际工程，具有较高的先进性和科学性。
敷设下三芯电缆终端稳态温度场分析方法系统

[发明专利]基于迁移学习的多源异构遥感样本库构建方法及装置-CN202111157123.2在审
发明人：邵振峰;张思航 -专利权人：武汉大学
申请日： 2021-09-30 - 公布日： 2022-01-04 - 主分类号： G06F16/587 文献下载
摘要：本发明提供一种基于迁移学习的多源异构遥感样本库构建方法及装置，包括对城市多源异构遥感数据进行一致性预处理，多源异构遥感数据是来自不同传感器的不同时间分辨率、不同空间分辨率、不同光谱分辨率以及不同角度成像的遥感数据；构建基于空间域转换的标签迁移学习网络，以高分光学影像x、高分光学样本l和同一场景下其他异构遥感影像y作为网络输入，将高分光学影像x和同一场景下其他异构遥感影像y分别转换到低维特征空间Zx和Zy有一定交集；通过Zx和l之间的转换关系，建立x和l的联系，使得网络输出同一场景下其他异构遥感影像y的标签；优化后通过标签迁移网络模型对多源异构遥感影像进行标记，对样本进行有效性验证，对标记错误的影像重新标签学习。
基于迁移学习多源异构遥感样本构建方法装置

[发明专利]一种非结构光场智能感知系统与装置-CN202110978131.7有效
发明人：方璐;戴琼海;张嘉凝;袁肖赟;毛适;赵严;温建伟 -专利权人：清华大学
申请日： 2021-08-25 - 公布日： 2021-12-21 - 主分类号： G06T5/50 文献下载
摘要：本发明提出一种非结构光场智能感知系统及装置，其中，系统包括：非结构异构高分辨成像单元，由至少一个全局相机以及多个长焦相机组成，用于将非结构异构高分辨成像单元中不同的异构像感器捕获的数据进行融合，得到第一融合图像；可变基线光场模块，由多个非结构异构高分辨成像单元组成，用于根据不同相机之间的可变基线对第一融合图像进行融合，得到第二融合图像；四环带立体全景采集模块，相机阵列由四组超广角像感器组成，用于将可变基线光场模块的得到的第二融合图像进行融合
一种结构智能感知系统装置

[发明专利]一种基于异构式成像的密集光场图像重建方法-CN202310291552.1在审
发明人：陈晔曜;郁梅;徐海勇;蒋刚毅 -专利权人：宁波大学
申请日： 2023-03-23 - 公布日： 2023-07-07 - 主分类号： G06T11/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于异构式成像的密集光场图像重建方法，其构建了共享网络参数的前向光场重建模块和后向光场重建模块，其中前向光场重建模块是从输入数据中重建密集光场图像，后向光场重建模块是从由前向光场重建模块所生成的数据中重建原始输入数据进而二者构成循环一致性约束以实现无监督学习；以上两个重建模块均包含深度估计器、光流估计器和遮挡预测器，首先利用深度估计器和光流估计器来从输入数据中估计场景的深度信息以及几何关系；之后利用绘制技术以合成初始的密集光场图像；最后，通过遮挡预测器来修复初始的密集光场图像中的绘制误差以提高重建质量；优点是能有效地从异构式成像数据中重建密集光场图像，并恢复角度一致性。
一种基于异构式成像密集图像重建方法

[发明专利]通过透镜离焦平面的幅值恢复天线测量系统中相位的方法-CN202110564181.0有效
发明人：俞俊生;姚远;于海洋;陈雨晴;陈天洋;陈晓东 -专利权人：北京邮电大学
申请日： 2021-05-24 - 公布日： 2022-04-05 - 主分类号： G01R29/10 文献下载
摘要：具体的，首先用探头采集介质透镜离焦平面的实际幅值，再将计算机随机生成的初始幅值与初始相位作为初始场的场强，再将上述初始场经介质透镜传输至离焦平面，计算出频域相位以及频域幅值，将计算得到的频域幅值和频域相位作为频域场的场强，并基于由预设离焦平面的频域场得到的空域场的场强与对应离焦平面实际场的场强，计算异构输入场的场强，再采用GS‑HIO算法对上述异构输入场进行预设次数迭代计算，得到相位恢复结果。
通过透镜平面恢复天线测量系统相位方法

[发明专利]一种基于动态拓扑结构的异构多无人系统编队跟踪控制方法-CN202310398230.7在审
发明人：解明扬;高韵婉;吴凯利;屈蔷;张民 -专利权人：南京航空航天大学
申请日： 2023-04-14 - 公布日： 2023-08-04 - 主分类号： G05D1/02 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于动态拓扑结构的异构多无人系统编队跟踪控制方法，属于多智能体编队、异构无人系统控制领域，具体提出一种引入虚拟人工势场的一致性编队控制方法；针对空地协同下无人机‑无人车异构系统，建立统一数学模型进行一致性控制，基于各无人车的状态向量和相对位置，建立动态拓扑通信结构，加入人工势场法，保证编队飞行过程中可进行快速避障、避碰；实验仿真结果表明本发明方法为无人异构系统提供完整的避碰、避障及编队策略，可有效进行避障，
一种基于动态拓扑结构异构多无人系统编队跟踪控制方法

[发明专利]用于基于运动场的树拆分的方法和设备-CN201910231329.1有效
发明人：李翔;赵欣;刘杉 -专利权人：腾讯美国有限责任公司
申请日： 2019-03-26 - 公布日： 2021-08-13 - 主分类号： H04N19/122 文献下载
摘要：一种用于编码或解码视频序列的方法和设备包括：将所述视频序列分割成编码树单元，每个编码树单元包括至少一个编码树块，且每个编码树块包括至少一个编码块；确定所述至少一个编码块的运动场；确定所述至少一个编码块的所述运动场是同构的还是异构的；以及基于所述确定所述至少一个编码块的所述运动场是同构的还是异构的，确定是否用信号通知所述至少一个编码块的进一步分割。
用于基于运动场拆分方法设备

[发明专利]一种复杂产品异构模型融合方法-CN201510915549.8有效
发明人：易兵;杨岳;李雄兵;刘冲;高广军;田红旗 -专利权人：中南大学
申请日： 2015-12-10 - 公布日： 2018-06-01 - 主分类号： G06F17/50 文献下载
摘要：本发明公开了一种复杂产品异构模型融合方法，主要包括如下步骤：1)提取产品模型在不同阶段的几何特征和加工形位误差信息；2)采用体素化方法构建产品统一表达的体素模型；3)构建距离场交集、差集和补集操作以及速度场操作函数与异构模型基元特征、形位误差以及高级特征操作的映射；4)将产品异构基元特征和加工形位误差信息融合到体素模型；5)采用移动立方体方法重构体素模型表面模型，实现融合模型的可视化表达。本发明提供了产品异构信息处理的统一框架，实现了不同CAX系统中异构模型融合集成和统一可视表达，提供了产品多学科多性能分析和评价的有效途径，能够有效提升复杂产品设计效率，缩短复杂产品开发周期，较大提高产品竞争力
复杂产品异构模型体素模型形位误差融合基元特征构建异构产品竞争力移动立方体交集表面模型操作函数产品模型高级特征几何特征开发周期设计效率信息处理信息融合有效途径多性能距离场可视化速度场映射补集可视体素统一重构加工学科分析

[发明专利]单场篮球比赛数据的可视化方法-CN201711297934.6在审
发明人：陈为;劳天溢;胡万祺;关会华 -专利权人：浙江大学
申请日： 2017-12-08 - 公布日： 2018-05-04 - 主分类号： G06F17/24 文献下载
摘要：本发明公开了一种单场篮球比赛数据的可视化方法，包括步骤1，多源异构比赛数据的获取与处理，获得多段球员事件数组、分差数据、比赛视频数据、时间映射数据、球员统计数据、球员图像数据；步骤2，构建单场篮球比赛可视化模型，并将上述数据导入到所述单场篮球比赛可视化模型中；步骤3，在可视化模型中，对导入的数据绘制图形，并对所述图形中的数据交互操作后输出显示。该方法聚合了多源异构的比赛数据，将比赛事件和球员表现在整场比赛的时间维度上进行可视化。
篮球比赛数据可视化方法

[发明专利]一种基于深度学习的异构融合气泡羽流特征提取方法-CN202110445999.0有效
发明人：杨雪;刘静;郭铁铮;夏细明;刘家乐;陈玮 -专利权人：南京工程学院
申请日： 2021-04-25 - 公布日： 2021-11-16 - 主分类号： G06K9/46 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于深度学习的异构融合气泡羽流特征提取方法，包括：S1、基于气泡羽流光学图像特点，构建气泡羽流光学图像特征提取CNN模型，实现多尺度特征的准确提取；S2、通过VGG16网络，构建波浪场中气泡羽流动态形态模型并对其进行训练，为特征融合提供瞬时流场特征标准化描述；S3、基于CNN模型与波浪场中气泡羽流动态形态模型之间的关联性和多重对应分析的全连接结构，设置自适应权重调整机制，用于复杂波浪场中气泡羽流动态形态的特征描述。本发明利用多重对应分析的思路改造网络全连接层结构，解析流体结构拓扑表征与异构特征动态融合间的关联性，实现全面、准确的复杂波浪场中气泡羽流动态形态特征描述。
一种基于深度学习融合气泡特征提取方法

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