-
公开(公告)号：CN118298262A
公开(公告)日：2024-07-05
申请号：CN202310007567.0
申请日：2023-01-04
Abstract: 本发明提供一种多传感器融合的稠密VSLAM方法，该方法采用将端侧设备的视觉、IMU、GPS等多传感器数据进行融合的方式，对现实场景中的端侧设备位姿实现精确估计，并使用深度估计网络在机载平台上实时运行获取视觉数据的深度特征，将深度特征和端侧设备运动轨迹以及周围环境结合，使VSLAM系统对端侧设备周围场景进行更加精确的构建，从而进行稠密建图，实现完整的VSLAM功能。通过本发明的方法，能够解决单目相机传感器的尺度缺失问题，VIO系统的累计误差问题，得到更加精确的位姿结果，同时能够对场景地图进行精准的稠密构建，得到全局信息，适合端侧设备在现实场景中执行运动任务。
-
公开(公告)号：CN116930112A
公开(公告)日：2023-10-24
申请号：CN202310878454.8
申请日：2023-07-17
Applicant: 复旦大学
Abstract: 本发明属于二氧化碳气体监测技术领域，具体为一种针对园区二氧化碳的天空地一体化实时监测系统及方法。本发明监测系统包括：天基平台、空基平台、地基平台以及园区碳排数据可视化平台；其中，天基平台利用低轨碳卫星遥感技术，获取园区范围的碳卫星观测数据；空基平台以无人机搭载碳传感器为监测手段，获取园区内二氧化碳三维立体分布数据；地基平台基于地表观测平台进行碳监测，设置地面传感器，对重点排放位置进行直接监测；园区碳排数据可视化平台包括园区碳排放数据总览以及时空碳轨迹分布图的展示功能。本发明利用天、空、地不同来源的碳排数据，构建针对园区的多维度碳分布地图，能够更正确、完整地反映园区多维度碳分布状况。
-
公开(公告)号：CN116820118A
公开(公告)日：2023-09-29
申请号：CN202210282013.7
申请日：2022-03-21
Applicant: 中移(成都)信息通信科技有限公司 , 中国移动通信集团有限公司 , 复旦大学
IPC: G05D1/10
Abstract: 本公开实施例提供的一种数据处理方法、装置、电子设备及存储介质。由飞行设备执行的数据处理方法可包括：获取所述飞行设备的图像采集器采集的视频流；确定所述飞行设备的飞行参数；将所述飞行参数添加到所述视频流的补充增强信息SEI中；向控制设备发送所述视频流，其中，所述视频流和飞行参数共同用于所述控制设备对所述飞行设备的飞行控制。这里将飞行参数添加到视频流的补充增强信息SEI中，可以将视频流和飞行参数一起传输给控制设备，飞行参数不容易丢失，提高了传输视频流和飞行参数的效率和准确性。根据视频流和飞行参数可以使控制设备实时显示视频流和飞行参数、提高实现实时路径规划和基于视觉的即时定位与地图构建VSLAM等飞行控制的效率。
-
公开(公告)号：CN115576327A
公开(公告)日：2023-01-06
申请号：CN202211398386.7
申请日：2022-11-09
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明提供了一种基于自动驾驶智能小车边缘计算与推理的自主学习方法，具有这样的特征，包括以下步骤：步骤S1，通过设置在现实小车和车道上的多个传感器，实时获得现实小车和车道的传感器数据；步骤S2，对第一观测数据和第二观测数据进行轻量级压缩蒸馏构建仿真环境；步骤S3，基于类增量的最近均值分类器得到仿真环境中的变化事件；步骤S4，基于变化事件对虚拟小车进行训练，训练结果作为增量数据集；步骤S5，结合增量数据集基于迭代权重更新现实小车的决策模型；步骤S6，根据第一观测数据结合决策模型得到最优策略并控制现实小车执行。本方法能够很好地解决路况观测数据局限性和实时部署最优响应的问题，具有极大的应用前景。
-
公开(公告)号：CN114963087A
公开(公告)日：2022-08-30
申请号：CN202210408741.8
申请日：2022-04-19
Applicant: 复旦大学 , 宁波燎原照明集团有限公司 , 中国计量大学
IPC: F21S8/08 , F21V33/00 , F21V23/04 , G01F23/2962 , G08B21/02 , G08B25/10 , F21W131/103 , F21Y115/10
Abstract: 本发明公开了一种路灯控制方法和智慧路灯设备，所述控制方法和设备通过采用超声波水位测量器进行水位探测，测量准确性高，不同的水位情况处理方式不同，且结合压力传感器，在低水位允许通行的前提下，保证夜间通行的可视度、从而提高通行者的安全性、并大大减少了电力资源的浪费。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114066931A
公开(公告)日：2022-02-18
申请号：CN202010756648.7
申请日：2020-07-31
Applicant: 复旦大学
Abstract: 本发明提供了一种利用目标跟踪序列的图像增强方法，由于通过目标检测模型对待标框图像帧进行检测得到感兴趣目标，因此可以确定待标框图像帧中的有用信息并将该有用信息突出表现出来。又由于通过目标跟踪算法对所有感兴趣目标跟踪，因此可以区分同一类别下的每个感兴趣目标，还可以防止目标检测的遗漏检测，提高检测准确率。还由于根据跟踪框对待标框图像帧进行裁剪，因此剔除了无用信息，只保留了感兴趣目标信息，从而使得算力集中在感兴趣目标上，节省计算消耗，占用较低显存，加快神经网络速度。又由于通过图像增强模型对待增强图像序列进行图像增强，因此可以根据前后帧之间的时间以及空间信息进行融合从而加强图像增强效果。
-
公开(公告)号：CN109711281A
公开(公告)日：2019-05-03
申请号：CN201811501491.2
申请日：2018-12-10
Applicant: 复旦大学
Abstract: 本发明属于计算机视觉与人工智能技术领域，具体为一种基于深度学习的行人重识别与特征识别融合方法。本发明通过设计并训练一个神经网络，将行人重识别与特征识别相融合，自动判断两幅图像中的行人是否为同一个人，并且预测出图像中行人的多种特征；其中，所述的神经网络，以不同视角下的行人图像作为训练样本，以行人的编号以及行人特征作为训练标签，对网络进行训练；训练得到的网络，可以同时进行行人重识别与特征识别。对于输入两幅摄像头拍摄到的行人图像，可以自动判断是否为同一个人，同时会自动提取出行人的性别、年龄、衣着等12种特征。在公开数据集上的实验结果证明本发明方法的有效性。
-
公开(公告)号：CN104506224B
公开(公告)日：2018-04-03
申请号：CN201510012718.7
申请日：2015-01-11
Applicant: 复旦大学
IPC: H04B7/0413 , H04B7/06
Abstract: 本发明属于通信技术领域，具体为一种基于角度域变换的低复杂度3D波束成形算法。本发明针对单小区MU‑MIMO下行广播信道场景，将3D波束成形问题建模为最小化基站发射功率的优化模型；然后将原问题通过角度域变换转换为角度域上的等价优化问题；再利用3D‑MIMO信道的角度域稀疏特性对该问题进行降维放松，从而降低求解的计算复杂度，并使得算法复杂度不再随基站天线数目的增加而增大。仿真结果表明，角度域降维优化算法能够很好地逼近原空间全维度优化算法。
-
公开(公告)号：CN106709647A
公开(公告)日：2017-05-24
申请号：CN201611211938.3
申请日：2016-12-25
Applicant: 复旦大学
CPC classification number: G06Q10/0631 , G06Q30/0283 , G06Q30/08
Abstract: 本发明属于通信技术领域，具体为一种基于用户观测质量在线学习的群智感知激励方法。本发明方法是在连续时间感知任务场景下，利用逆向拍卖框架，采用多臂老虎机模型进行用户感知质量在线学习，得到用户质量信息，并在每个感知周期，根据用户的当前出价和学习的感知质量进行感知用户的选择，优化目标为在任务感知时间内获得最大的系统感知总收益。本发明提出CMAB‑DC算法进行在线学习，每个感知周期内，利用算法给出当前观测质量估计进行用户选择，能有效处理用户出价的动态变化。本发明方法所产生的用户选择策略和理论最优策略之间系统收益损失的上限为，其中为总观测周期数。仿真结果表明本机制所提出的算法相对于对比算法有着明显的性能提升。
-
公开(公告)号：CN103078714B
公开(公告)日：2016-03-30
申请号：CN201310029807.3
申请日：2013-01-28
Applicant: 复旦大学
CPC classification number: Y02D70/122
Abstract: 本发明属于通信技术领域，具体为一种基于协作决策和自适应功率分配的下行协作多点传输方法。协作多点传输的主要目的是提升小区边缘用户的性能。为了减少用户对信道状态信息的反馈以及提升基站的功率分配效率，本发明提出了该方法。本方法中协作多点传输是由边缘用户发起的：若边缘用户通信质量较差，需要协作传输，则其给相邻基站反馈信道状态信息，各个基站根据这些信息进行协作决策；否则，边缘用户不反馈信息，相邻基站也不做协作决策。当相邻基站决定协作后，它仍然依据这些信道状态信息对不同用户进行自适应的功率分配，并进行预编码设计。仿真结果表明，本方法能够在维持整体系统信道容量不变的基础上，较大提升了边缘用户的性能。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
158
records
(took 0.245 seconds)
