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公开(公告)号：CN111307143B
公开(公告)日：2022-07-01
申请号：CN202010095325.8
申请日：2020-02-17
Applicant: 东南大学
Abstract: 基于地磁梯度辅助的多目标进化搜索的仿生导航算法，首先获取载体当前时刻所处位置及目的地的地磁参量信息；导航初始时刻使载体分别沿东向和北向行走来获取地磁参量梯度信息，进而按照地磁参量同时同地收敛原则进行航向角的预测。为减少无效的搜索过程，在进化算法中，根据预测航向角对种群样本空间进行约束，提高其搜索效率。其次，受导弹追踪中的平行接近法启发，对样本的评价准则进行改进，对样本评价更加准确，进而优化导航搜索路径。本申请以终点地磁场多参量为目标值，在没有先验地磁图的情况下，进行高效、快速的路径搜索，实现自主水下航行器长航时地磁自主导航。
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公开(公告)号：CN111307143A
公开(公告)日：2020-06-19
申请号：CN202010095325.8
申请日：2020-02-17
Applicant: 东南大学
Abstract: 基于地磁梯度辅助的多目标进化搜索的仿生导航算法，首先获取载体当前时刻所处位置及目的地的地磁参量信息；导航初始时刻使载体分别沿东向和北向行走来获取地磁参量梯度信息，进而按照地磁参量同时同地收敛原则进行航向角的预测。为减少无效的搜索过程，在进化算法中，根据预测航向角对种群样本空间进行约束，提高其搜索效率。其次，受导弹追踪中的平行接近法启发，对样本的评价准则进行改进，对样本评价更加准确，进而优化导航搜索路径。本申请以终点地磁场多参量为目标值，在没有先验地磁图的情况下，进行高效、快速的路径搜索，实现自主水下航行器长航时地磁自主导航。
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公开(公告)号：CN113344112B
公开(公告)日：2022-11-15
申请号：CN202110715305.0
申请日：2021-06-27
Applicant: 东南大学
IPC: G06V10/762 , G06T7/246 , G06T7/66
Abstract: 一种基于聚类算法的动态物体识别方法，1)：将激光雷达采集到的无序点云进行有序化处理，完成三维点云到二维平面的投影；2)：通过对步骤一中每一列的离散点进行直线拟合，计算得到对应的斜率k和截距b，分割出地面点和其他点；3)：利用DBSCAN聚类算法对步骤2中的其他点进行聚类，分割成不同簇；4)：计算步骤3中分割后的各个点云簇的质心，通过帧间匹配算法分别估计各个簇类对应的变换矩阵；5)：结合上一帧的机器人位姿，并根据各簇的估计变换矩阵计算出对应的新位姿，再进行聚类，聚类后的噪声点所对应的标签即为动态物体。本发明通过直接对点云进行一系列处理，完成对动态物体的识别，从而减小变换矩阵的估计误差，该方法计算量小，满足实时性。
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公开(公告)号：CN114720256A
公开(公告)日：2022-07-08
申请号：CN202210259805.2
申请日：2022-03-16
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明涉及一种三轴剪切试验橡皮膜辅助安装装置及其使用方法，定义支架立柱的一端为底端，支架立柱的另一端为顶端，支架立柱的底端垂直固定在支架底座上，支架立柱的顶端通过连接件与伸缩臂连接，且伸缩臂与支架立柱垂直连接；伸缩臂的一端与连接件连接，伸缩臂的另一端安装扩孔器，扩孔器吊设在三轴剪切仪的底座中心上方；支架立柱、伸缩臂均可伸缩，扩孔器的直径范围可调节；当扩孔器将橡皮膜套设在位于压力室底座的试样上时，脱模夹将橡皮膜固定在压力室底座上；本发明能够快速、无扰动的安装用于三轴剪切试验的试样的橡皮膜。
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公开(公告)号：CN112050804B
公开(公告)日：2022-04-08
申请号：CN202010760896.9
申请日：2020-07-31
Applicant: 东南大学
Abstract: 一种基于地磁梯度的近场磁图构建策略，包括以下步骤：步骤1：测量起始位置处的地磁信息，使潜航器根据任意两个不同的航向角的正常行进，分别测量两点的地磁信息，利用地磁梯度计算中对应信息；步骤2：结合当前点地磁信息，通过地磁参量预测公式构建近场磁图；步骤3：根据不同导航要求，选取合适的航向角进行前进，到达下一个位置后，测量该位置处的地磁信息；步骤4：根据当前点地磁信息，结合先前两点的地磁信息，利用地磁梯度计算，完成梯度的更新；步骤5：循环进行步骤2至步骤4，直到潜航器完成导航目的。本申请方法通过借助历史信息计算地磁梯度并实时更新，从而构建近场磁图，具有计算量小，实时性和可靠性高的特点。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111060109A
公开(公告)日：2020-04-24
申请号：CN202010004408.1
申请日：2020-01-03
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明提供的是一种基于改进A星算法的无人艇全局路径规划方法，涉及路径规划领域。本发明改变传统A星算法邻点搜索策略，扩大搜索邻域，对传统启发式函数进行改进，结合分权策略，加入角度因素，使路径搜索时得到的结果偏向分布在起始点与目标点连线附近，提高搜索效率。本发明利用电子海图获取海洋地理信息，将改进A星算法与动态栅格法相结合，通过栅格动态细化构建网格地图模型，应用改进A星算法寻找路径，使路径精度逐步达到精度要求，再通过平滑路径处理，进一步减少多余的路径节点。
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公开(公告)号：CN110674701A
公开(公告)日：2020-01-10
申请号：CN201910824958.5
申请日：2019-09-02
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了基于深度学习的驾驶员疲劳状态快速检测方法，包括如下步骤：(1)采集一张驾驶员驾驶时的彩色图像，用深度学习的方法检测出图像中驾驶员人脸的部分，并使用回归框将人脸部分标记出来；(2)将人脸边界回归框作为输入，输入到一个多任务学习网络中，最终检测得到人脸的面部关键点以及头部的姿态角；(3)利用人脸面部关键点和头部姿态角建立时空疲劳特征序列，将特征序列作为输入，输入到疲劳识别深度学习网络中，最终输出疲劳状态识别结果。本发明充分考虑了驾驶员疲劳状态检测的实时性以及准确性需求，通过对深度学习网络模型的压缩和疲劳特征的优化，在保证准确度的前提下，设计相应的优化方法，最大限度地压缩了网络的体积并提高算法的运算速度。
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公开(公告)号：CN118864492A
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202410860508.2
申请日：2024-06-28
Applicant: 东南大学
IPC: G06T7/11 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V10/764 , G06V10/25 , G06V10/80 , G06V20/70 , G06N3/0895
Abstract: 本发明公开了一种基于频域信息融合的半监督冠状动脉分割方法，该方法首先获取冠状动脉计算机断层扫描血管造影(Coronary Computed Tomography Angiography,CCTA)图像，将其存储为NIFTI格式；然后对NIFTI格式数据进行手工标注以获取冠状动脉的具体结构，并构建冠状动脉数据集；将冠状动脉数据集输入到基于频域信息融合的半监督分割网络中进行训练，得到训练模型；利用得到的训练模型对新的冠状动脉数据进行预测，获得冠状动脉分割掩模。本发明提出了一种基于频域信息融合的半监督冠状动脉分割方法，能够在少量手工标注的情况下获得高准确率的输出结果，同时解决冠状动脉难分割的问题，本发明能够通过训练好的深度学习分割模型直接得到冠状动脉分割掩膜，为临床医生的影像诊断工作提供了技术支持。
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公开(公告)号：CN111060109B
公开(公告)日：2021-08-27
申请号：CN202010004408.1
申请日：2020-01-03
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明提供的是一种基于改进A星算法的无人艇全局路径规划方法，涉及路径规划领域。本发明改变传统A星算法邻点搜索策略，扩大搜索邻域，对传统启发式函数进行改进，结合分权策略，加入角度因素，使路径搜索时得到的结果偏向分布在起始点与目标点连线附近，提高搜索效率。本发明利用电子海图获取海洋地理信息，将改进A星算法与动态栅格法相结合，通过栅格动态细化构建网格地图模型，应用改进A星算法寻找路径，使路径精度逐步达到精度要求，再通过平滑路径处理，进一步减少多余的路径节点。
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公开(公告)号：CN110849356A
公开(公告)日：2020-02-28
申请号：CN201911023068.0
申请日：2019-10-25
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明提供的是一种地磁场异常干扰下基于动能的导航方法。当小球从山顶滑至谷底的过程中，小球的重力势能转化为动能，小球即使达到谷底，也会因为存在动能继续运动。本发明受此启发，当潜航器陷入局部区域时，潜航器保持与下落相同的运动趋势继续航行，直至摆脱局部区域。本发明能保证潜航器在不使用磁图等先验条件的情况下快速摆脱磁场异常区，使得系统具有更好的可靠性，为摆脱异常区域磁场干扰提供了一种新的导航方法。
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