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公开(公告)号：CN117830851A
公开(公告)日：2024-04-05
申请号：CN202410027846.8
申请日：2024-01-09
Applicant: 浙江香满亭生物科技有限公司 , 电子科技大学长三角研究院(衢州)
IPC: G06V20/10 , G06V10/26 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明属于行为克隆技术的实际应用领域，提供了一种基于行为克隆的智能花菇培育方法。目的在于解决目前的花菇培育技术普遍存在的培育过程难以脱离人工，智能植物工厂应用到花菇培育领域效率较低的问题。主要方案包括：使用深度学习的目标检测算法分割出花菇图像；将花菇的状态信息和对应的专家行为使用神经网络进行模型训练；使用数据融合的方式扩充数据集；将训练好的模型应用到智能系统之中，实现对专家行为的克隆。本发明的有益效果是：本发明采用YOLO‑V5目标检测算法，检测速度快，检测精度高，能实现对花菇生长过程中的实时检测以及控制；本发明在行为克隆过程中加入了数据融合过程，使没有探索性的行为克隆具备了一定的探索性，能够更好地应用到花菇培育之中。
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公开(公告)号：CN117694183A
公开(公告)日：2024-03-15
申请号：CN202410033177.5
申请日：2024-01-09
Applicant: 电子科技大学长三角研究院(衢州) , 浙江香满亭生物科技有限公司
IPC: A01G18/69
Abstract: 本发明专利属于深度强化学习和环境控制领域，提供了一种基于深度强化学习的花菇种植的智能环境控制方法。主旨在于解决传统花菇种植方法中缺乏动态环境调节和智能化环境控制的问题，主要方案包括s1.根据花菇生长过程以及生长环境的控制，构建花菇种植生长环境模型；s2.整合现有的花菇种植的专家经验策略和种植数据，构建智能环境控制算法的采样池，并设计算法的采样策略；s3.根据花菇的生长过程特点，设计指导智能控制算法的奖励函数；s4.设计智能环境控制算法的训练流程，使用智能环境控制算法学习环境控制策略，根据输出的环境控制策略改变花菇生长环境。本发明利用深度强化学习实现花菇种植的智能环境控制，进而提升花菇种植产量。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116545753A
公开(公告)日：2023-08-04
申请号：CN202310670926.0
申请日：2023-06-08
Applicant: 电子科技大学长三角研究院(衢州)
Abstract: 本发明公开一种基于共有信息构建与节点选择的对称密钥生成与交换方法，应用于通信网络安全领域，针对在通信网络中用DH密钥交换技术生成对称密钥时存在的中间人攻击问题，本发明的通信双方利用通信消息构建关于双方通信过程的共有信息，并以共有信息为基础进行密钥协商，安全且快速的生成对称密钥，然后选择网络中的部分节点作为共有信息节点进行共有信息构建和对称密钥协商，实现安全性和开销均衡的系统构建。
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公开(公告)号：CN116909734A
公开(公告)日：2023-10-20
申请号：CN202310856669.X
申请日：2023-07-13
Applicant: 电子科技大学长三角研究院(衢州)
Abstract: 本发明公开一种物联网中无人机辅助的深度神经网络分割训练技术，应用于基于人工智能的物联网领域，针对缺少地面边缘服务器的物联网场景中资源受限设备难以独立完成深度学习训练任务的问题，本发明将各IoTD的DNN模型从分割位置被分为本地模型和远端模型两部分，不同训练批次的计算和通信过程在流水线运行过程中并行，通过合理地选择DNN分割位置，尽可能减少流水线运行过程中各步骤的空闲时间，达到提高训练效率、减少训练耗时、降低UAV能耗的目标。
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公开(公告)号：CN118038445A
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202410030153.4
申请日：2024-01-09
Applicant: 浙江香满亭生物科技有限公司 , 电子科技大学长三角研究院(衢州)
IPC: G06V20/68 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06V10/764
Abstract: 本发明公开了一种基于多模态模型的花菇分级采摘方法及系统，该方法包括以下步骤：获取花菇图像数据，进行预处理以及数据集生成；搭建多模态的花菇分级模型，所述多模态的花菇分级模型包括花菇检测与区域提取模块、图像特征提取模块以及多模态特征融合分级模块；将摄像头、机械臂与多模态分级模型进行关联；通过摄像头采集并实时传输花菇采集数据至多模态分级模型中，生成花菇分级与定位信息；获取机械臂的位置信息，生成采摘运动轨迹信息；根据运动轨迹信息控制机械臂对花菇进行分级采摘。本发明结合花菇级别的评判标准，利用多模态特征融合的方法，实现花菇的图像文本多模态分级检测，并级联摄像头、机械臂等硬件，实现对不同级别花菇的自动分级、定位及采摘，能够保证较好的分级采摘准确性。
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公开(公告)号：CN117939478A
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202410093382.0
申请日：2024-01-23
Applicant: 电子科技大学长三角研究院(衢州) , 浙江香满亭生物科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种面向无人机网络的增强孪生资源匹配与切换方法，在无人机网络中引入增强孪生技术，提出面向无人机网络的增强孪生架构、基于初始资源分布的增强孪生资源匹配方法、基于动态轨迹的增强孪生切换机制，实现无人机间的高效、低开销协作。本发明的方法提升动态环境中增强孪生的适配能力，有效降低了无人机与增强孪生周期交互的时延开销，使得执行相关任务的无人机可以快速通过承载体进行频繁的协作通信、复杂的协作计算，大大降低了无人机的协作相关的通信开销，提高无人机协同决策的智能性，减少了无人机的计算负担，还大大提升了计算的效率，间接增强无人机的计算资源，对于增强无人机网络的整体任务执行能力与效率，具有重要的意义。
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公开(公告)号：CN116668354A
公开(公告)日：2023-08-29
申请号：CN202310520847.1
申请日：2023-05-10
Applicant: 电子科技大学长三角研究院(衢州)
Abstract: 本发明提供了一种基于数字孪生的SDN路由优化方法，包括物理空间和虚拟空间两种空间，其中由SDN的主机和交换机组成的数据平面与由控制器组成的控制平面存在于物理空间，利用数据平面中的主机、交换机、链路信息构建的数字孪生存在于虚拟空间；在物理空间中，控制平面负责完成网络流量转发控制，由控制器构建出执行DT‑DRL路由算法的代理，该代理记为DRL‑Agent，DRL‑Agent基于数字孪生提供的路由算法计算模型和网络状态信息，为每条网络流量规划合适的转发路径。本发明通过数字孪生感知、分析网络环境数据和优化路由算法，能够为控制器提供多维度的网络数据和自适应更新的路由策略。
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