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公开(公告)号：CN117880319A
公开(公告)日：2024-04-12
申请号：CN202311775517.3
申请日：2023-12-21
Applicant: 深圳职业技术大学 , 深圳市农业科技促进中心
IPC: H04L67/12 , H04L67/025 , G08G5/00
Abstract: 本发明提供了一种物联网中使用无人机的方法与介质，物联网中使用无人机的方法，当某一通信节点无法与物联网通讯时，采用无人机对该通信节点进行拍照，并对照片进行分析，以判断是否可以远程维护，如果判断结果是不可以进行远程维护，则派工作人员现场维护并结束，如果判断结果是可以进行远程维护，则通过无人机与该通信节点建立通信连接并进行远程维护。本发明的有益效果是：克服了终端由于不可知原因无法与物联网通讯的问题，提高了物联网的服务质量，降低了成本。
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公开(公告)号：CN118781484A
公开(公告)日：2024-10-15
申请号：CN202410763135.7
申请日：2024-06-13
Applicant: 深圳职业技术大学
IPC: G06V20/10 , G01N21/27 , G01N21/17 , G06V20/17 , G06V10/25 , G06V10/30 , G06V10/58 , G06V10/762 , G06V10/764 , G06V10/766 , G06V10/82
Abstract: 本发明公开了一种基于无人机高光谱遥感的红树林冠层叶绿素反演方法，方法包括：通过无人机搭载高光谱成像仪器采集红树林冠层的光谱信息，并确定样本的冠层光谱反射率；利用叶绿素仪测定红树林冠层的叶绿素含量；分析不同环境条件下冠层叶绿素含量及冠层光谱信息的季节变化规律，并构建适用于红树林冠层叶绿素含量反演的多维光谱指数；对红树林冠层的光谱信息进行聚类，并以实测的冠层叶绿素含量数据为因变量，以构建的光谱指数为自变量，构建红树林冠层叶绿素含量的遥感反演模型，遥感反演模型用于实现对红树林冠层叶绿素的反演。本发明对光谱信息进行聚类处理能够减少数据冗余，弱化目标属性和光谱数据空间依赖性，并通过划分出不同的子区域进而提高建模精度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119273531A
公开(公告)日：2025-01-07
申请号：CN202411098214.7
申请日：2024-08-12
Applicant: 深圳职业技术大学
Abstract: 本发明公开了一种基于边缘计算的深度学习网络模型的图像处理方法及系统，所述方法包括：获取原始深度学习网络模型，对所述原始深度学习网络模型进行矢量转换处理以及行向量计算处理，得到第一优化结果；对所述第一优化结果进行量化加速处理，得到第二优化结果；对所述第二优化结果进行间接缓冲区构建处理，得到第三优化结果；根据所述第三优化结果对所述原始深度学习网络模型进行深度学习框架重构处理，得到目标深度神经网络模型；获取目标图像数据，并将所述目标图像数据输入至所述目标深度神经网络模型，输出目标图像解析结果。本发明能够加速部署在边缘端的深度学习网络模型，以提高图像数据在边缘端的处理效率以及准确性。
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公开(公告)号：CN119850672A
公开(公告)日：2025-04-18
申请号：CN202411589870.7
申请日：2024-11-08
Applicant: 深圳职业技术大学
Abstract: 本发明提供了搭载图数一体模块无人机的实时追踪单目标方法，将图数一体机天空端的发射机与无人机通讯连接，将图数一体机的地面端的接收机与边缘智能设备通讯连接；图数一体模块实时远距离图像传递，将无人机回传视频流转化为可编码的视频流和图片；边缘智能设备内置的深度学习模型预加载九个线程，发现目标并得到目标像素坐标信息；得到世界坐标系的坐标，无人机推断出追踪目标的较优拍摄位置；边缘智能设备中计算得到的目标世界坐标信息发送至地面端接收机，由地面端接收机向无人机发送控制指令，无人机根据指令移动实时追踪目标，不断重复坐标反推法跟踪。有效解决低空远距离监控追踪目标识别准确度低的问题，对目标进行实时追踪。
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公开(公告)号：CN119360258A
公开(公告)日：2025-01-24
申请号：CN202410945300.0
申请日：2024-07-15
Applicant: 深圳职业技术大学
Abstract: 本发明公开了一种城市场景的目标检测和定位方法、无人机及存储介质，通过获取城市场景下的无人机图像；对无人机图像进行图像实例分割和目标物体检测，得到多个候选ROI；接收交互控制信息，根据交互控制信息对各个候选ROI进行图像分割修正，得到目标检测和定位结果；所述交互控制信息包括无人机图像中含有的一个或多个目标物体类别，以及与目标物体类别相对应的分割修正参数。本发明利用边缘智能设备先对无人机图像进行处理，得到候选ROI，再利用交互控制信息和图像分割算法对候选ROI进行图像分割修正，提高了目标检测准确度，且本发明使用的模型采用轻量化处理，以提高图像处理的效率，因此具有目标检测和定位结果准确性高和实时性高的特点。
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公开(公告)号：CN117879675A
公开(公告)日：2024-04-12
申请号：CN202311627023.0
申请日：2023-11-30
Applicant: 深圳职业技术大学 , 深圳市大疆创新科技有限公司
Abstract: 本发明提供了一种无人机管理方法，包括以下步骤：1)第一无人机对前方无线环境进行拍照获取环境图片，对所述环境图片进行人工智能算法处理，确定前方有与所述第一无人机存在直射径的第一通信节点。本发明的有益效果是：提高了无人机与移动通信系统的信息交互效率，提高了无人机管理效率。
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公开(公告)号：CN118706764A
公开(公告)日：2024-09-27
申请号：CN202410763133.8
申请日：2024-06-13
Applicant: 深圳职业技术大学
Abstract: 本发明公开了一种基于无人机高光谱遥感的亚表层土壤有机碳确定方法，方法包括：基于无人机搭载高光谱成像仪采集表层土壤光谱数据，以及基于室内地物光谱仪采集亚表层土壤光谱反射率，并分析对应层次土壤的基本理化性质数据；构建适用于海岸带滩涂的土壤光谱传递函数，并模拟与高光谱成像仪匹配的亚表层土壤光谱数据；对亚表层土壤光谱数据进行光谱变换，并基于模拟的亚表层土壤光谱数据构建遥感估算模型，遥感估算模型用于实现对亚表层土壤有机碳含量的确定。本发明可有效解决传统土壤有机碳含量测定时间与经济成本以及难以大面积推广的问题，弥补传统土壤数据遥感监测的不足。
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