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公开(公告)号：CN117966919A
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202410107772.9
申请日：2024-01-26
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种自适应黏滞阻尼墙，属于结构工程减震技术领域。该新型阻尼墙融合了自复位技术和黏滞阻尼墙减震技术，并引入了变黏滞阻尼特性。常规黏滞阻尼墙能在高频动力激励下大量耗能而降低地震峰值响应；变黏滞阻尼特性，能使其黏滞阻尼力在较大位移响应幅值时显著提升，兼顾低频动力激励下的减震效果；自复位技术可以在较宽荷载频域内降低结构的残余位移，提升结构在不确定性地震作用后自动快速恢复能力。该自适应黏滞阻尼墙在结构设计上更为先进，其刚度和阻尼可以按照预设控制目标自适应地改变，可实现在成本效益、承载能力、耗能能力、复位能力和舒适度等多方面的多目标协同减震控制需求。
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公开(公告)号：CN116463060B
公开(公告)日：2024-03-12
申请号：CN202310276425.4
申请日：2023-03-21
Applicant: 东南大学
IPC: C09D195/00 , C09D7/65 , C09D7/63
Abstract: 一种净味耐候型高速铁路沥青混凝土防水封闭层用复合改性沥青及其制备方法，所述复合改性沥青的原料按质量份数配比如下：基质沥青60~74.8份、复合改性物20～30份、自由基捕获剂1～2份、橡胶油5~10份、交联剂0.2~0.4份，其中，所述复合改性物的原料按质量份数配比如下：SBS共聚物20～40份、活化胶粉55～75份、马来酸酐3～6份、交联控制剂0.2~0.4份。本发明将特定处理后的活化胶，SBS，马来酸酐及交联控制剂先造粒形成一定大小的复合胶粒，能够与沥青更好的相容，并且控制交联密度可有效降低改性沥青的黏度，使得材料更适合于制备低空隙率、超长使用寿命要求的高速铁路防水封闭层用沥青混凝土。
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公开(公告)号：CN117364948A
公开(公告)日：2024-01-09
申请号：CN202311170968.4
申请日：2023-09-12
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明涉及一种变刚度自复位三维隔震支座，包括：摩擦摆隔震机构，其包括从上到下依次布置且两两之间呈滑动摩擦接触的上支座板、上滑板、核心滑块、下滑板与下支座板；竖向自复位隔震机构，其包括底板、位于所述底板上方并固定支撑所述下支座板的压板、以及介于所述底板和压板之间的竖向隔震支座与竖向自复位组件。与现有技术相比，本发明三维隔震支座构造简单，传力明确，承载能力强，在不同等级地震作用下发挥不同水平和竖向刚度，可实现多级性能的震、振双控目标，其三向隔震能力和自复位能力可有效减少结构震后修复成本，提高结构整体的抗震韧性，具有广阔的应用前景。
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公开(公告)号：CN117332299A
公开(公告)日：2024-01-02
申请号：CN202311332116.0
申请日：2023-10-13
Applicant: 南京隼眼电子科技有限公司 , 东南大学
IPC: G06F18/24 , G06F18/213 , G06F18/10 , G06F18/23 , G06F18/214 , G06N5/01 , G06N3/0442
Abstract: 本申请公开了一种基于毫米波雷达点云统计特征目标分类检测方法及装置，包括以下步骤：构建目标数据集；对目标数据集中的数据进行数据预处理；对目标进行特征提取；对提取后的特征数据进行分类，得到目标的分类结果；根据目标的分类结果，计算当前目标的包围框，以输出目标的检测结果。本申请的方法可以根据雷达点云进行目标分类和检测，可以处理大规模数据，弥补了传统方法的局限性；同时还可以使得车载MIMO雷达能够更加准确地感知周围环境，从而提高了自动驾驶的安全性和性能。
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公开(公告)号：CN116630816B
公开(公告)日：2023-10-03
申请号：CN202310919952.2
申请日：2023-07-26
Applicant: 南京隼眼电子科技有限公司 , 东南大学
IPC: G06V20/10 , G06V10/40 , G06V10/74 , G06V10/762 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本申请提供一种基于原型对比学习的SAR目标识别方法、装置、设备及介质，所述方法包括：对输入的每张SAR图像进行图像增强，以得到每张SAR图像对应的两张相似的第一图像和第二图像；使用一神经网络模型对每张SAR图像对应的第一图像和第二图像进行特征提取并对提取到的所有SAR图像的特征进行聚类，以得到每个类别的原型和原型密度；构建一损失函数以根据所述原型和所述原型密度进行原型对比学习，并通过反向传播算法对所述神经网络模型进行训练以得到训练好的神经网络模型；使用一线性分类器对所述训练好的神经网络模型进行评估，以确定最优神经网络模型。本申请可提高SAR图像目标识别精度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116385813B
公开(公告)日：2023-08-29
申请号：CN202310669224.0
申请日：2023-06-07
Applicant: 南京隼眼电子科技有限公司 , 东南大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/74 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V20/13 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/088
Abstract: 本发明公开了一种基于无监督对比学习的ISAR图像空间目标分类方法、装置及存储介质，方法包括：仿真得到多种卫星的多个ISAR图像，生成无标签预训练图像集、有标签微调图像集和测试图像集；对无标签预训练图像集进行数据增强以得到无标签增强预训练图像集，对预构建的卷积编码器进行预训练以确定出卷积编码器参数；对有标签微调图像集进行数据增强以得到有标签增强微调图像集，对预构建的线性分类器进行参数微调以确定出线性分类器参数；根据卷积编码器参数对测试图像集进行特征提取，根据线性分类器参数对测试图像集进行ISAR图像分类来确定卫星类型。本发明所提供的技术方案能够解决现有技术中对ISAR图像进行分类时依赖图像标签的技术问题。
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公开(公告)号：CN116630816A
公开(公告)日：2023-08-22
申请号：CN202310919952.2
申请日：2023-07-26
Applicant: 南京隼眼电子科技有限公司 , 东南大学
IPC: G06V20/10 , G06V10/40 , G06V10/74 , G06V10/762 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本申请提供一种基于原型对比学习的SAR目标识别方法、装置、设备及介质，所述方法包括：对输入的每张SAR图像进行图像增强，以得到每张SAR图像对应的两张相似的第一图像和第二图像；使用一神经网络模型对每张SAR图像对应的第一图像和第二图像进行特征提取并对提取到的所有SAR图像的特征进行聚类，以得到每个类别的原型和原型密度；构建一损失函数以根据所述原型和所述原型密度进行原型对比学习，并通过反向传播算法对所述神经网络模型进行训练以得到训练好的神经网络模型；使用一线性分类器对所述训练好的神经网络模型进行评估，以确定最优神经网络模型。本申请可提高SAR图像目标识别精度。
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公开(公告)号：CN116580460A
公开(公告)日：2023-08-11
申请号：CN202310836773.2
申请日：2023-07-10
Applicant: 南京隼眼电子科技有限公司 , 东南大学
IPC: G06V40/20 , G06V10/764 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06N3/0442
Abstract: 本发明公开了一种基于雷达的端到端神经网络人体行为识别方法及其装置。所述方法包括：获取所述雷达采集到的人体行为的原始回波数据；根据所述原始回波数据进行复数时频变换网络得到目标时频信息，其中复数时频变换网络包括至少一个复数全连接层；将所述目标时频信息作为分类网络的输入，得到所述分类网络输出的人体行为分类结果。本发明通过复数时频变换网络代替STFT变换，将目标信号变换到时间‑频率域中，再利用二维卷积层和双向长短期记忆网络进行处理，提取目标时频信息的特征信息，实现对人体行为的分类识别。
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公开(公告)号：CN116143453A
公开(公告)日：2023-05-23
申请号：CN202310135029.X
申请日：2023-02-20
Applicant: 东南大学
IPC: C04B26/26 , C04B111/34
Abstract: 本发明提供了一种高掺量温拌再生胶沥青混合料及其制备方法，属于道路施工技术领域。本发明包括以质量份作为单位的再生胶1.8份、生物沥青与湖沥青混合后的混合物4.5份、相容偶联剂与交联偶联剂混合后的混合物0.06～0.1份、集料100份以及矿粉5份，其中，所述生物沥青与所述湖沥青的质量比例为1:0.015～0.25，所述相容偶联剂与所述交联偶联剂的质量比例为1:0.0006～0.001。本发明可以提高橡胶沥青中的胶粉掺量，降低加工温度，从而降低橡胶沥青的应用难度以及生产成本，改善橡胶沥青在加工过程中对环境的污染。
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公开(公告)号：CN115840197B
公开(公告)日：2023-05-09
申请号：CN202310161132.1
申请日：2023-02-24
Applicant: 南京隼眼电子科技有限公司 , 东南大学
IPC: G01S7/40
Abstract: 本发明公开了一种车载雷达MIMO阵列相干化相位误差校正方法及装置。所述方法包括：根据所述车载雷达的模糊速度补偿所述待测目标运动中的第一相位误差；基于所述MIMO阵列获取在相同位置处具有至少两个虚拟阵元的虚拟阵元组，并选取所述虚拟阵元组中的两虚拟阵元；根据所述两虚拟阵元补偿待测目标运动中的第二相位误差。本发明通过部分重叠的MIMO阵列，通过重叠的MIMO阵列获取在相同位置具有至少两个虚拟阵元，利用重叠阵元消除由于阵元位置差异所引入的相位误差，并利用通道数据相位差求解模糊数求出因待测目标运动引入的相位误差，并对相位误差进行校正。
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