一种基于STM32的流水线红外计件器系统

    公开(公告)号:CN120068914A

    公开(公告)日:2025-05-30

    申请号:CN202510106583.4

    申请日:2025-01-23

    Applicant: 海南大学

    Abstract: 本发明涉及自动计数器技术领域,具体涉及一种基于STM32的流水线红外计件器系统,该系统包括:STM32F407VET6主控板模块:用以对各个子模块进行控制以及处理各个子模块的输入输出信号;红外对射式感应器模块:用以将采集到的光信息转换为电信号,再交由主控板处理;按键输入模块:用以选择系统的计数模式,实现系统进入不同的功能;OLED输出显示模块:用以显示各种文字、数字提示信息;蓝牙模块:用以实现远距离控制计数器系统,从而省去现场手动地管理计数器系统;蜂鸣器模块:用以控制故障报警以及计件峰值数量报警。与现有技术相比,本发明具有计数稳定、准确、可远程控制等优点,进而能够提高现有的工厂计数工作效率。

    基于局部细节特征聚合的冰川变化遥感检测方法及系统

    公开(公告)号:CN119963998A

    公开(公告)日:2025-05-09

    申请号:CN202510038085.0

    申请日:2025-01-10

    Applicant: 海南大学

    Abstract: 本发明涉及遥感影像变化检测技术领域,尤其涉及一种基于局部细节特征聚合的冰川变化遥感检测方法及系统,通过对局部细节信息的有效聚合与优化,在复杂地形与多变环境条件下显著提高冰川变化检测的精度,增强对冰川边缘微细结构的捕捉与识别能力。系统包括:多尺度特征提取模块:用以提取高分辨率双时相冰川影像多尺度特征。局部细节聚合模块:用以聚合冰川局部细节信息检测冰川图像的边缘和过渡区域。形状感知模块:用以灵活地捕捉冰川复杂的结构和轮廓。多尺度差异预测模块:用以同时处理大尺度和小尺度的变化,提供更全面的检测结果。与现有技术相比,本发明能够精确检测冰川的复杂形状和边界信息,准确识别位于冰川边缘处的微小变化区域。

    基于ETM-MDQN的无人机自适应路径规划方法、装置及介质

    公开(公告)号:CN118192635A

    公开(公告)日:2024-06-14

    申请号:CN202410407734.5

    申请日:2024-04-07

    Applicant: 海南大学

    Abstract: 本发明涉及一种基于ETM‑MDQN的无人机自适应路径规划方法、装置及介质,其中方法包括以下步骤:构建深度强化学习MDQN网络,将无人机路径规划问题建模为马尔可夫决策过程;根据无人机与障碍物的实际距离状态和状态变化误差设定事件触发机制的触发条件,当满足预设的事件触发条件时更新无人机的动作策略和MDQN网络的Q值;通过最小化损失函数优化MDQN网络的参数;利用优化后的MDQN网络进行实时无人机自适应路径规划。与现有技术相比,本发明充分利用计算资源,考虑了未来多个时间步的奖励,提高了复杂环境下路径规划策略的鲁棒性和有效性。

Patent Agency Ranking