-
Patent Agency Ranking
-
公开(公告)号：CN108710863A
公开(公告)日：2018-10-26
申请号：CN201810508877.X
申请日：2018-05-24
Applicant: 东北大学
CPC classification number: G06K9/00637 , G06K9/342 , G06K9/6256 , G06N3/0454
Abstract: 本发明提供一种基于深度学习的无人机航拍场景语义分割方法及系统。本发明包括：S1、无人机的摄像机进行图像采集并将采集的原始图像数据利用无线传输发送给地面设备，所述地面设备对采集的原始图像数据进行保存；S2、通过深度学习框架训练分割网络模型，其主要包括，深度学习框架通过采集到的原始样本图片训练卷积神经网络，将针对小目标检测的改进网络与传统VGG网络相结合得到最终的分割网络模型；S3、将采集的原始图像输入到分割网络模型中进行分割操作；S4、在分割完毕后实时将分割结果以图片的形式进行保存。本发明通过对样本数据的处理，利用深度学习方法训练分割模型，针对无人机实时航拍数据进行语义分割，实现航拍图像的像素级标注。
-
公开(公告)号：CN108444482A
公开(公告)日：2018-08-24
申请号：CN201810619904.0
申请日：2018-06-15
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明提供一种无人机自主寻路避障方法及系统。本发明方法，包括：采集障碍物的位置信息；通过栅格法进行三维环境建模，并将其分割成若干个栅格，分别对包含障碍物的栅格和不包含障碍物的栅格进行不同颜色的处理，通过过起始点及目标终点的判断平面分割栅格，得到二维栅格模型；基于A*算法在所述二维栅格模型上做出全局静态路径规划；在全局静态路径规划后，进行局部动态路径规划；通过贝塞尔曲线对规划出的线路点进行轨迹跟踪，完成对路径轨迹的平滑处理；本发明通过全局静态路径规划和局部动态路径规划，使得无人机可以及时发现环境的动态变化带来的障碍物位置的改变，计算过程简便快捷，解决了传统飞行线路容易碰障碍物的问题。
-
公开(公告)号：CN107694337A
公开(公告)日：2018-02-16
申请号：CN201711075034.7
申请日：2017-11-03
Applicant: 吉林省电力科学研究院有限公司 , 国网吉林省电力有限公司电力科学研究院 , 国网吉林节能服务有限公司 , 东北大学秦皇岛分校 , 国家电网公司
Abstract: 本发明涉及一种基于神经网络预测控制的燃煤机组SCR烟气脱硝控制方法，属于烟气脱硝技术领域。包括以下步骤：步骤S1，采集SCR脱硝系统的关于时间变化的样本数据，并根据样本数据确定动态神经网络的输入层和输出层的神经元；步骤S2，采用动态神经网络对SCR脱硝系统进行模型辨识，建立SCR预测模型；步骤S3，利用SCR预测模型计算SCR脱硝系统出口处的NOx浓度的预测值，并利用SCR脱硝系统出口处的NOx浓度的预测值对SCR脱硝系统的喷氨量进行控制。利用本发明所提供的方法可以基本控制出口氮氧化物浓度保持不变，在喷氨量制定上可以实时准确的满足要求，克服了浪费还原剂、氨逃逸增加的问题，大大提高了喷氨量预测控制的准确性。
-
公开(公告)号：CN108444482B
公开(公告)日：2021-10-22
申请号：CN201810619904.0
申请日：2018-06-15
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明提供一种无人机自主寻路避障方法及系统。本发明方法，包括：采集障碍物的位置信息；通过栅格法进行三维环境建模，并将其分割成若干个栅格，分别对包含障碍物的栅格和不包含障碍物的栅格进行不同颜色的处理，通过过起始点及目标终点的判断平面分割栅格，得到二维栅格模型；基于A*算法在所述二维栅格模型上做出全局静态路径规划；在全局静态路径规划后，进行局部动态路径规划；通过贝塞尔曲线对规划出的线路点进行轨迹跟踪，完成对路径轨迹的平滑处理；本发明通过全局静态路径规划和局部动态路径规划，使得无人机可以及时发现环境的动态变化带来的障碍物位置的改变，计算过程简便快捷，解决了传统飞行线路容易碰障碍物的问题。
-
-
-
-
Search Results
5
records
(took 0.027 seconds)
