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公开(公告)号：CN114595773B
公开(公告)日：2022-11-15
申请号：CN202210237309.7
申请日：2022-03-10
Applicant: 天津科技大学 , 暨南大学 , 广东泰云泽科技有限公司
Abstract: 公开一种基于工厂生产过程的多源异构孪生数据融合方法，包括：基于分层特征融合模型的数据分类与语义解析，将采集到的多个传感器数据建模为传感器数据时序累积过程的网络拓扑图；根据时序动态拓扑图结构的特点，采用GCN‑LSTM结构将结构信息与时间信息相结合，利用网络嵌入将节点嵌入到低维空间中，同时捕捉网络的结构和性质，采用分层特征融合法以在不同深度的邻域上学习不同的特征聚合器；使用LSTM聚合不同深度的信息，确保信息从更高的深度流向节点；基于不完整多模态深度语义匹配融合模型建立，采用跨模态深度语义匹配机制，通过模态数据间多层非线性的相关性，建立不完整多模态的深度语义匹配融合模型。
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公开(公告)号：CN111724599B
公开(公告)日：2021-07-16
申请号：CN202010610152.9
申请日：2020-06-30
Applicant: 暨南大学
Abstract: 本申请涉及一种安全驾驶行为评价数据的获取方法、装置、设备及介质，其中，该安全驾驶行为评价数据的获取方法包括：获取驾驶过程的车辆行驶状态信息；将车辆行驶状态信息输入预设地图中，生成车辆线路图；在车辆线路图中跟踪车辆，获得车辆的至少一个第一行驶路径；在每一个第一行驶路径中测量车辆的速度信息，从速度信息中提取用于评价安全驾驶行为的评价数据；解决了相关技术中车辆安全驾驶评判检测不够全面，易产生安全事故的问题，实现了通过对车辆行驶过程中的加速度进行分析，得到车辆加速度集中段的分布情况，进而获知车辆行驶是否存在安全事故的风险。
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公开(公告)号：CN113014645A
公开(公告)日：2021-06-22
申请号：CN202110208407.3
申请日：2021-02-24
Applicant: 暨南大学
IPC: H04L29/08 , G01D21/02 , G06F16/2458 , G06F16/25 , G06Q50/02 , G16Y10/10 , G16Y20/10 , G16Y40/10 , H04W4/38
Abstract: 本发明提供了基于物联网的草场环境监测系统，属于生态环境监测技术领域。本发明提出基于物联网的草场环境监测管理信息系统，将物联网技术应用于草原草场环境监测领域，结合NB‑IoT无线通信技术和图像处理技术应用于系统中，科学地实现了对草场环境监测信息的管理。针对草场信息中的各种环境因素对牧民放牧的权重不同，分析对比各因素特征，采用了一种多传感器数据融合算法，对草场环境数据进行分析处理，构建评价矩阵，对草场环境等级作出科学的评价。
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公开(公告)号：CN111915410A
公开(公告)日：2020-11-10
申请号：CN202010806814.X
申请日：2020-08-12
Applicant: 暨南大学
Abstract: 本发明提供了一种面向高动态生产物流过程的智能管控系统，涉及物流管控技术领域，包括智能对象的生产物流管控平台，所述智能对象的生产物流管控平台，包括应用层；所述应用层包括智能拉单模块、减仓模块、智能调度模块、配料管理模块、统计分析及可视化模块和基础信息管理模块；智能拉单模块用于将客户订单拉入模块订单池中，并依次将订单放入对应的车间订单池中，各车间订单池中的订单按照发货日期先后进行排序，依据产能和相关规则对订单进行合并，生成当日生产计划；本发明提供的智能管控系统解决原有下单模式造成的计划员无法从全局的角度获取销售订单信息进行优化决策，导致联动订单无法被各车间同时生产、下线等问题。
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公开(公告)号：CN118627818A
公开(公告)日：2024-09-10
申请号：CN202410763129.1
申请日：2024-06-13
IPC: G06Q10/0631 , G06Q10/0633 , G06Q10/10 , G06N3/092
Abstract: 本发明公开了一种退役动力电池的多目标双边拆解线平衡方法及装置，所述方法包括：引入退役动力电池的双边布局的拆解线模式，定义与优先关系、或优先关系来描述退役动力电池的拆解任务之间的约束类型，并在退役动力电池的拆解优先图中融入与优先关系和或优先关系，建立退役动力电池的多目标双边拆解线平衡模型MILP，以从产线配置、经济效益和安全环保三个方面优化影响退役动力电池的双边拆解线平衡的指标；基于强化学习的群体进化算法RLSEA对多目标双边拆解线平衡模型MILP的双边拆解线平衡的指标进行求解，得到退役动力电池的最优的拆解任务分配方案。本发明能够提升退役动力电池拆解的作业效率与灵活性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114066232B
公开(公告)日：2022-07-22
申请号：CN202111349982.1
申请日：2021-11-15
Applicant: 内蒙古北方重工业集团有限公司 , 暨南大学 , 内蒙古工业大学
Abstract: 本发明属于工业物联网技术领域，公开了基于分布式强化学习和边缘计算的工厂调度方法及系统。所述系统包括本地动作模型、边缘设备、云端数据存储器和云端策略模型。方法为：初始化本地动作模型和边缘设备；本地动作模型实时生成适配不同流水线的调度规则；边缘设备对实时产生的生产信息进行编码，生成两参数元组和五参数元组分别发送至本地动作模型和云端数据存储器；云端策略模型对云端存储的数据进行优先级采样、重要性排序和更新；同步云端策略模型和本地动作模型。本发明将边缘计算与分布式强化学习算法结合应用于工业生产，实现了数据实时传输和工业生产实时调度，并通过本地设备与云端设备的交互，不断提高模型准确性，优化工业生产效率。
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公开(公告)号：CN113360618B
公开(公告)日：2022-03-11
申请号：CN202110633919.4
申请日：2021-06-07
Applicant: 暨南大学
IPC: G06F16/332 , G06F16/33 , G06N3/04
Abstract: 本发明提出一种基于离线强化学习的智能机器人对话方法及系统，方法包括获取已有的对话数据信息，基于对话数据构建训练集；在训练集抽取预设关键信息，对关键信息进行数据处理,引入非策略的批量强化学习算法；构建基于对话预判模型，并利用基于关键信息得到的数据对模型进行训练；获取待交流对话的数据信息；从数据信息中抽取预设关键信息，通过数据处理得到第一向量；利用已训练的模型处理第一向量，得到对应的第一标签，根据第一向量和第一标签进行决策输出；基于决策与用户进行对话。系统包括GPU服务器、模型存储器、存储模块、语言数据库、离线强化学习处理器、CPU处理器、语言收集模块和智能对话执行模块。
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公开(公告)号：CN110708381B
公开(公告)日：2022-03-08
申请号：CN201910966870.7
申请日：2019-10-12
Applicant: 暨南大学
IPC: H04L67/125 , H04L67/52 , H04L61/10 , G09F27/00 , H04L101/622 , H04L101/681
Abstract: 本发明公开基于ZigBee的智能园林讲解系统及控制方法，该讲解系统设在植物上的植物标签模块、智能讲解终端、无线网络模块和后台控制中心;后台控制中心包括北斗定位模块和数据处理SDK,数据处理SDK与北斗定位模块通过串口耦合连接,并通过北斗定位模块与无线网络模块的第一北斗定位模块无线通讯连接,第一北斗定位模块通过串口耦合连接ZigBee模块,ZigBee模块与植物标签模块的协调节点的第一ZigBee模块和智能讲解终端的第二ZigBee模块无线通讯连接,第二ZigBee模块还与第一ZigBee模块和植物标签模块的参考节点的第三ZigBee模块无线通讯连接,第二ZigBee模块还通过串口与讲解单元耦合连接。
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公开(公告)号：CN113359744B
公开(公告)日：2022-03-01
申请号：CN202110684879.6
申请日：2021-06-21
Applicant: 暨南大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明公开了一种基于安全强化学习及视觉传感器的机器人避障系统，包括卷积神经模块，所述卷积神经网络模块包括长短期记忆单元；还包括加入LSTM单元、第一卷积层、第二卷积层、第一全连接层、第二全连接层、输出层。本发明采用强化学习算法的增强，使多维，连续，多约束问题能够较好的收敛于信任域内，解决了以往带约束的强化学习算法的诸多问题。可以大幅提高生产安全，普适地应用在不同场合的危险工作上，在解放劳动力的同时，提高了操作安全性、精准性。
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公开(公告)号：CN113421043A
公开(公告)日：2021-09-21
申请号：CN202110734162.8
申请日：2021-06-30
Applicant: 暨南大学
Abstract: 本发明提供一种基于可穿戴设备的物联系统及方法，利用可穿戴设备获取员工信息判断岗位和任务的匹配性并将其和任务进行关联，利用可穿戴设备的定位信息匹配最近的叉车并在任务完成后匹配最近停车位、利用可穿戴设备获取符合订单的产品信息并将其与任务建立关联，实现了出货相关事务的相互关联，提高了出货效率以及部门间的协同。
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