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公开(公告)号：CN119360238A
公开(公告)日：2025-01-24
申请号：CN202411347261.0
申请日：2024-09-26
IPC: G06V20/17 , G06V10/25 , G06V10/82 , G06V10/44 , G06V10/80 , G06V10/70 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/084
Abstract: 本发明涉及一种基于改进YOLOv5s的高压输电线鸟巢检测方法，应用于无人终端，利用预先基于鸟巢小数据集训练好的鸟巢检测模型，对所述无人终端捕获的图像中的目标的类别和区域进行预测，实现高压输电线鸟巢检测，其中，所述鸟巢检测模型基于YOLOv5s构建，且所述鸟巢检测模型包括顺次连接的基于DenseNet的Backbone网络、基于双向融合FPN的Neck网络以及Head网络。本发明的模型基于DenseNet和双向融合FPN，有效提高了从图像中提取特征的能力，另外，充分考虑高压输电线鸟巢检测场景下对象尺寸较小的特点，通过提供包容性和排他性两种择一连接的方式，对各个网络进行组织，提高了检测的准确性。
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公开(公告)号：CN119359990A
公开(公告)日：2025-01-24
申请号：CN202411347263.X
申请日：2024-09-26
IPC: G06V10/25 , G06V10/82 , G06V10/776 , G06V10/771 , G06N3/045 , G06N3/0464
Abstract: 本发明涉及一种基于ER‑YOLO的输电线路鸟巢检测方法和设备，输电线路的鸟巢检测任务中，由于拍摄距离难以统一，鸟巢在画面中具有不同的尺寸，且鸟巢所占画面的面积极其有限，同时检测背景复杂多变。原始的YOLOv10网络模型在特征提取过程中往往忽视小目标的特征信息，这导致在鸟巢目标检测中准确率较低。为了解决这一问题，本发明向YOLOv10主干网络中引入了高效通道注意力模块，并且使用了Repulsion损失函数。这些改进使得模型能够更有效地提取鸟巢特征，通过给有效通道赋予更高的权重，抑制无关背景特征，从而减小背景噪声对目标检测的影响，最终在数据集上的均值平均精度达到了98.9％。
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公开(公告)号：CN112365079B
公开(公告)日：2024-09-13
申请号：CN202011319507.5
申请日：2020-11-23
Applicant: 上海交通大学设计研究总院有限公司
IPC: G06Q10/047 , G06Q10/0639 , G06Q10/067 , G06Q50/14
Abstract: 本发明公开了一种基于量化模型的旅游景区导向系统评价方法，解决了目前进去导向系统优化难度大、资源浪费严重的问题，其技术方案要点是将标识牌分为三种类型，对不同类型的标识牌分为对应内容和分布两个衡量层次；对不同类型标识牌的内容所对应的内容模型采用层次分析法及专家调查法进行评价计算；对不同类型标识牌的布局所对应的布局模型采用布局衡量指标进行拓扑指标运算；对计算结果进行整合；设定导向系统总体服务水平的分级与边界；得到导向系统总体服务水平及园区待改进具体因素，本发明的一种基于量化模型的旅游景区导向系统评价方法，可了解具体服务水平，帮助管理人员科学规划设计和改进提高旅游景区导向系统，提高旅游景区服务水平。
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公开(公告)号：CN112201070B
公开(公告)日：2022-03-01
申请号：CN202011048924.0
申请日：2020-09-29
Applicant: 上海交通大学
IPC: G08G1/0967 , G08G1/01
Abstract: 本发明提供一种基于深度学习的自动驾车高速公路瓶颈路段行为决策方法，包括步骤：构建城市交通网络场景；建立自动驾驶车辆智能体模型；仿真生成人机混行交通流；训练所述自动驾驶车辆智能体模型得到最优行为决策；分析得到当前自动驾驶车辆智能体模型中自动驾驶车辆的加入对交通流的影响。本发明的一种基于深度学习的自动驾车高速公路瓶颈路段行为决策方法，不用改变原装电气部件直接把电源线接入端子即可，操作简单。
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公开(公告)号：CN112365079A
公开(公告)日：2021-02-12
申请号：CN202011319507.5
申请日：2020-11-23
Applicant: 上海交通大学设计研究总院有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于量化模型的旅游景区导向系统评价方法，解决了目前进去导向系统优化难度大、资源浪费严重的问题，其技术方案要点是将标识牌分为三种类型，对不同类型的标识牌分为对应内容和分布两个衡量层次；对不同类型标识牌的内容所对应的内容模型采用层次分析法及专家调查法进行评价计算；对不同类型标识牌的布局所对应的布局模型采用布局衡量指标进行拓扑指标运算；对计算结果进行整合；设定导向系统总体服务水平的分级与边界；得到导向系统总体服务水平及园区待改进具体因素，本发明的一种基于量化模型的旅游景区导向系统评价方法，可了解具体服务水平，帮助管理人员科学规划设计和改进提高旅游景区导向系统，提高旅游景区服务水平。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115303459B
公开(公告)日：2025-05-06
申请号：CN202211099125.5
申请日：2022-09-07
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 本发明提供了一种形状记忆合金驱动的自供能水下仿生机器人，包括胸鳍波动机构、胸鳍折展机构、机身、波浪能转换装置、重心调节装置、蓄电池以及控制模块，其中：所述胸鳍波动机构和胸鳍折展机构组成可折展胸鳍，所述可折展胸鳍通过胸鳍转动轴与机身铰接；可折展胸鳍在展开状态下，捕获波浪能驱动波浪能转换装置发电，并对蓄电池充电；在折叠状态下，胸鳍波动机构产生类正弦推进波；控制模块、波浪能转换装置、重心调节装置均安装在所述机身舱体内；所述控制模块控制所述可折展胸鳍运动。本发明采用形状记忆合金设计了一种新型的柔性驱动机构，减小驱动机构的重量和体积，解决传统方案存在的问题，达到仿生的目的。
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公开(公告)号：CN112464546B
公开(公告)日：2024-03-19
申请号：CN202011465742.3
申请日：2020-12-14
Applicant: 上海交通大学设计研究总院有限公司
IPC: G06F30/25 , G06F30/27 , G06Q10/0635 , G06Q10/0639
Abstract: 本发明公开了一种基于动态数据分析的公共空间行人流运动风险判别方法，解决了目前风险判断缺乏有效性和实时性的问题，其技术方案要点通过获取目标场景的摄像角度画幅信息和相关参数信息，提取行人流实时动态数据；利用行人流实时动态数据计算获取行人流风险指标；根据行人流风险指标建立行人流风险分层模型；根据行人流风险指标计算获取行人流运动风险偏向；根据行人流风险指标建立目标场景深度学习训练模型，并结合行人流风险分层模型预测目标场景的行人运动状态；根据行人运动状态计算获取存在的风险定位结果，本发明的一种基于动态数据分析的公共空间行人流运动风险判别方法，能实时进行行人流状态和风险水平的评估，时效性高，有效性高。
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公开(公告)号：CN117696363A
公开(公告)日：2024-03-15
申请号：CN202311708671.9
申请日：2023-12-13
Abstract: 本公开提供一种油浸式电流互感器注油装置，包括：三通件、可旋转注油头、中空支撑杆、磁力驱动齿轮泵、抽油泵、可移动式油箱；三通件的第一端安装于油浸式电流互感器底部的注油口处，三通件的第二端用作新的注油口；可旋转注油头包括注油顶针，可旋转注油头的一端与三通件的第二端连接，注油顶针设置在可旋转注油头的的一端的内部；中空支撑杆的内部用作注油通路，中空支撑杆的一端与可旋转注油头的另一端连接，中空支撑杆的另一端设置抽油泵和可移动式油箱；磁力驱动齿轮泵设置在中空支撑杆上，磁力驱动齿轮泵用于稳定输送油液。通过本公开，简化注油操作过程，减轻工作强度并降低安全风险，能够精确控制注油量，便携程度高，提高运维效率。
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公开(公告)号：CN116946335A
公开(公告)日：2023-10-27
申请号：CN202310619427.9
申请日：2023-05-29
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 本发明提供了一种伞翼型自持水下航行器，具有运动和发电两种模式，包括机身、水翼、水囊、浮力调节模块、姿态调节模块、折展模块以及动力模块，水囊、浮力调节模块、姿态调节模块均布置在机身的内部，折展模块安装在机身的尾部，动力模块安装在折展模块的后部，水翼周向安装在机身外侧；水翼在浮力调节模块和折展模块的配合下能够在折叠状态和展开状态之间切换，在运动模式下，水翼折叠并贴合到机身上以减少航行阻力，在发电模式下，水翼展开呈伞状，捕获波浪能为水下航行器供能；本发明解决了水下航行器的能源供给的问题，解决了航行器在发电模式和运动模式下的大范围姿态调节的问题，结构设计巧妙，实用性强。
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公开(公告)号：CN112464546A
公开(公告)日：2021-03-09
申请号：CN202011465742.3
申请日：2020-12-14
Applicant: 上海交通大学设计研究总院有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于动态数据分析的公共空间行人流运动风险判别方法，解决了目前风险判断缺乏有效性和实时性的问题，其技术方案要点通过获取目标场景的摄像角度画幅信息和相关参数信息，提取行人流实时动态数据；利用行人流实时动态数据计算获取行人流风险指标；根据行人流风险指标建立行人流风险分层模型；根据行人流风险指标计算获取行人流运动风险偏向；根据行人流风险指标建立目标场景深度学习训练模型，并结合行人流风险分层模型预测目标场景的行人运动状态；根据行人运动状态计算获取存在的风险定位结果，本发明的一种基于动态数据分析的公共空间行人流运动风险判别方法，能实时进行行人流状态和风险水平的评估，时效性高，有效性高。
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