-
公开(公告)号：CN118574149A
公开(公告)日：2024-08-30
申请号：CN202410537865.5
申请日：2024-04-30
Applicant: 深圳大学
Abstract: 本申请涉及无线携能移动通信网络，具体而言，涉及一种多无人机辅助无线供能动态通信方法及装置，一定程度上可以解决现有技术将UAV的任务周期分为WET阶段和后续的无线数据收集阶段，由于WN通常有不同的能量需求，因此并非所有WN的数据传输需求都能在无人机的WDC阶段得到满足的问题。该方法包括：基于现实数据建立动态无线供能通信网络系统模型；根据动态WPCN系统模型设计数据收集量最大化问题；根据数据收集量最大化问题设计基于多智能体的分层深度强化学习框架；基于所建立的MAHDRL框架，分别对第1层的SAC算法和第2层的DQN算法设计部分可观测马尔可夫决策过程；根据MAHDRL框架给出对应解决方案的算法设计及复杂度分析。
-
公开(公告)号：CN111739066B
公开(公告)日：2020-12-22
申请号：CN202010731969.1
申请日：2020-07-27
Applicant: 深圳大学
Abstract: 本发明所提供的一种基于高斯过程的视觉定位方法、系统及存储介质，其中，所述方法包括：采集行进途中周围环境的图像信息及移动的轨迹点；提取所采集图像信息中的全局特征和语义特征；按照预设处理规则对所提取的全局特征和语义特征、以及移动的轨迹点进行处理，得到高斯过程表达式；根据所述高斯过程表达式重建贝叶斯滤波框架，并赋予当前轨迹一个初始位置点，通过重建的贝叶斯滤波框架生成当前轨迹的下一个位置点，所述下一个位置点用于为导航提供定位指引。能够建立当前状态与历史状态之间的关联，进而提高了所预测出的下一个位置点的准确性，能够为机器人运动提供精准的导航。
-
公开(公告)号：CN116502547B
公开(公告)日：2024-06-04
申请号：CN202310782518.4
申请日：2023-06-29
Applicant: 深圳大学
Abstract: 本申请涉及无线携能移动通信网络技术领域，具体而言，涉及一种基于图强化学习的多无人机无线能量传输方法，一定程度上可以解决目前关于多UAV辅助下的WET方案，忽略了不同IoT设备中公平充电的问题。包括：基于现实数据构建系统模型，系统模型包括信道模型、无人机的能耗模型、物联网设备的能量收集模型及能量饥渴度模型；根据系统模型，建立优化问题，优化问题为不满足能量需求的物联网设备的总能量饥渴度最小化问题；将优化问题转化为马尔科夫决策过程及无人机的图表示；基于马尔科夫决策过程及无人机的图表示，确定训练流程及损失函数；根据训练流程及损失函数对神经网络进行训练，得到最优化问题的解决算法。
-
-
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111739066A
公开(公告)日：2020-10-02
申请号：CN202010731969.1
申请日：2020-07-27
Applicant: 深圳大学
Abstract: 本发明所提供的一种基于高斯过程的视觉定位方法、系统及存储介质，其中，所述方法包括：采集行进途中周围环境的图像信息及移动的轨迹点；提取所采集图像信息中的全局特征和语义特征；按照预设处理规则对所提取的全局特征和语义特征、以及移动的轨迹点进行处理，得到高斯过程表达式；根据所述高斯过程表达式重建贝叶斯滤波框架，并赋予当前轨迹一个初始位置点，通过重建的贝叶斯滤波框架生成当前轨迹的下一个位置点，所述下一个位置点用于为导航提供定位指引。能够建立当前状态与历史状态之间的关联，进而提高了所预测出的下一个位置点的准确性，能够为机器人运动提供精准的导航。
-
公开(公告)号：CN114972808B
公开(公告)日：2024-12-13
申请号：CN202210545571.8
申请日：2022-05-19
Applicant: 深圳大学
Abstract: 本发明公开了一种图关系网络人数统计方法及相关设备，所述方法包括：对图片序列进行预测得到边界框以及边界框图像；根据边界框构建第一关系子图集；根据相邻节点之间的相关性和相邻边之间的相关性计算得到图相似性；计算第一边界框图像和第二边界框图像的平均直方图相似性；计算图相似性和平均直方图相似性的综合相似度，若综合相似度大于或等于预设阈值，则将第一关系子图代替第二关系子图，否则将第一关系子图直接加入第二关系子图集中，以便求得图片序列中不同检测对象的数量。通过在计算出综合相似度后与预设阈值比较，根据比较结果更新第二关系子图集中不同检测对象的数量，实现了高效且准确地统计出图像中不同检测对象的数量。
-
公开(公告)号：CN116502547A
公开(公告)日：2023-07-28
申请号：CN202310782518.4
申请日：2023-06-29
Applicant: 深圳大学
Abstract: 本申请涉及无线携能移动通信网络技术领域，具体而言，涉及一种基于图强化学习的多无人机无线能量传输方法，一定程度上可以解决目前关于多UAV辅助下的WET方案，忽略了不同IoT设备中公平充电的问题。包括：基于现实数据构建系统模型，系统模型包括信道模型、无人机的能耗模型、物联网设备的能量收集模型及能量饥渴度模型；根据系统模型，建立优化问题，优化问题为不满足能量需求的物联网设备的总能量饥渴度最小化问题；将优化问题转化为马尔科夫决策过程及无人机的图表示；基于马尔科夫决策过程及无人机的图表示，确定训练流程及损失函数；根据训练流程及损失函数对神经网络进行训练，得到最优化问题的解决算法。
-
公开(公告)号：CN115620316A
公开(公告)日：2023-01-17
申请号：CN202211164597.4
申请日：2022-09-23
Applicant: 深圳大学
Abstract: 本发明涉及无线通信技术领域，公开了一种基于无线联邦学习的图像识别方法、装置、设备及介质，所述方法包括：获取待识别图像和初始图像识别模型；通过预设加速移动联邦学习算法根据目标动量因子对所述初始图像识别模型进行参数调整，得到目标图像识别模型；通过所述目标图像识别模型对所述待识别图像进行识别，得到与所述待识别图像相对应的文字描述信息；通过上述方式，通过预设加速移动联邦学习算法根据目标动量因子将初始图像识别模型参数调整为目标图像识别模型，然后利用目标图像识别模型对待识别图像进行识别，从而能够适应无线信道中的噪声和衰落对图像识别的影响，进而有效提高识别图像的准确性。
-
公开(公告)号：CN116340982A
公开(公告)日：2023-06-27
申请号：CN202310409365.9
申请日：2023-04-13
Applicant: 深圳大学
Abstract: 本申请数据安全技术领域，公开了一种数据加密的方法、装置、终端设备及介质，包括：基于同态加密算法生成加密密钥，并通过多个本地机获取局部加密数据摘要，其中，局部加密数据摘要是本地机根据加密密钥将本地局部数据集进行加密得到的，且本地机与局部加密数据摘要一一对应，进而可通过全局高斯过程对各局部加密数据摘要进行运算得到全局加密数据摘要。由此，通过多个本地机将对应的本地局部数据集进行加密，提升数据加密的同时，提升数据保密性。此外，由可信中央机基于全局高斯过程对各局部加密数据摘要进行统一运算得到全局加密数据摘要，进一步提升数据加密可靠性。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
18
records
(took 0.141 seconds)
