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公开(公告)号：CN115757857B
公开(公告)日：2023-05-23
申请号：CN202310024866.5
申请日：2023-01-09
Applicant: 吉林大学
IPC: G06F16/583 , G06F16/242 , G06F16/532 , G06V10/42 , G06V10/44 , G06V10/77 , G06V10/82 , G06V20/05 , G06V20/64
Abstract: 一种水下三维跨模态联合检索方法、存储介质和电子设备，涉及水下三维视觉技术领域，实现了水下目标生物的精准检索。S1、利用全局特征提取器和局部特征提取器分别对多模态水下目标数据进行特征提取，得到对应不同源域空间的全局特征描述子和局部特征描述子集合，并分别映射到高维语义空间；S2、针对映射到高维语义空间的局部特征描述子集合，使用双线性池化方法将局部特征描述子集合映射为局部特征集合紧致描述子；S3、隐式建模全局特征描述子与局部特征集合紧致描述子，生成统一的域间差异层次特征表达；S4、使用跨模态中心损失函数和平方差损失函数联合优化跨模态检索网络，最终获得在多个目标模态之间精确的检索结果。
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公开(公告)号：CN115935139A
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202310023122.1
申请日：2023-01-09
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明是一种海洋观测数据的空间场插补方法。本发明涉及海洋数据处理技术领域，本发明通过模糊区间规则对海洋浮标原始温盐场数据进行时段划分；使用滑动窗口构建深度学习训练集和标签；通过LSTM模型进行缺失数据点的检测；通过TCN对海洋浮标数据潜在时序性特征提取；利用多层TCN进行扩张卷积提取更多的历史信息；结合注意力机制进行插补特征关联特征的重要信息挖掘；经过多个Dense层信息还原输出插补的预测结果。通过本申请中的技术方案，通过兼具时空性的插值方法处理海洋观测数据集问题，更好的还原了真实的海洋浮标数据中的温盐空间场的稀疏和缺失值。
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公开(公告)号：CN115761905A
公开(公告)日：2023-03-07
申请号：CN202310024324.8
申请日：2023-01-09
Applicant: 吉林大学
IPC: G06V40/20 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V20/05 , G06N3/042
Abstract: 本发明是一种基于骨骼关节点的潜水员动作识别方法。本发明涉及图像处理技术领域，本发明通过水下摄影机获取RGB动作数据，经过姿态估计方法提取出人体骨骼数据；对姿态估计得到相关数据再进行处理得到本次实验数据；对于骨骼数据使用图卷积公式建立模型，按照运动特征将骨骼点划为三类；针对数据特征建立了时序‑通道聚合图卷积网络；网络模型结构最后经过一个全连接层得到潜水员动作的识别。通过本申请中的技术方案，实现了基于潜水员骨骼点的动作识别，提高了识别的精度，为实现水下作业人机交互应用提供了方法。
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公开(公告)号：CN115761472A
公开(公告)日：2023-03-07
申请号：CN202310024781.7
申请日：2023-01-09
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明是一种基于融合事件和RGB数据的水下暗光场景重建方法。本发明涉及水下机器视觉技术领域，本发明利用事件相机采集的水下暗光事件序列和弱曝光RGB帧构建基准数据集；针对事件序列的异步稀疏性，对每一场景事件序列采用体素网格方式进行分段化表征；利用特征编码网络对事件序列和RGB帧进行特征编码，利用基于特征金字塔的多级Transformer编码器，得到多尺度事件和RGB特征提取分支；利用多阶段残差学习，融合事件和RGB特征，利用逐级上采样特征解码器，最终输出清晰的水下重建场景。实现对事件数据和RGB数据的高效融合，并在水下暗光场景重建清晰的图像，为水下的检测、识别和追踪任务提供了鲁棒的视觉表达。
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公开(公告)号：CN111144666B
公开(公告)日：2022-11-29
申请号：CN202010000236.0
申请日：2020-01-02
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度时空残差网络的海洋温跃层预测方法，基于时空数据的特殊属性，本发明通过使用残差神经网络框架来模拟海洋温跃层演变的接近性，周期性和趋势性，针对每个属性，本发明设计了残余卷积单元的一个分支，每个单元内对海洋温度的空间属性进行建模，ST‑ResNet根据数据动态聚合三个残差神经网络的输出，为不同分支分配不同的权重以预测某一指定海域的最终温跃层情况，对经度95°W～115°W，纬度9.5°N～9.5°S海域的实验表明，所提出的ST‑ResNet相较于传统的SVM方法，在相同运行环境、不同的经度、纬度、深度的数据规格下，loss值分别降低了68、11、9倍，运行时间分别提升了3、35、53倍。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113222385B
公开(公告)日：2022-08-16
申请号：CN202110488106.0
申请日：2021-05-06
Applicant: 吉林大学
IPC: G06Q10/06
Abstract: 本发明公开了一种电动汽车行驶工况构建与评价方法，包括以下步骤：对汽车行驶路径数据进行收集及异常数据筛选与剔除，并对处理后的数据进行运动学特征参数提取；基于不同车速与加速度区间，使用自组织特征映射神经网络将运动学片段进行微行程划分；通过电子地图与交通流对运动学片段特征进行识别划分，获取各个微行程片段所在的道路类型；基于加速度状态的统计分析，为属于某种道路类型的微行程片段分别构建状态转移矩阵，根据其道路类型的权值，建立一个全类型状态转移矩阵，然后通过马尔科夫过程构建出多条备选工况；对选取的运动学参数重要度排序，建立基于能耗的工况构建结果评价指标，对步骤三构建的备选工况进行评价。
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公开(公告)号：CN110341939A
公开(公告)日：2019-10-18
申请号：CN201910810970.0
申请日：2019-08-30
Applicant: 吉林大学
Abstract: 一种H型可变桨距四旋翼植保无人机属农业机械技术领域，本发明由底架部分、喷头组、可调桨距机构组、旋翼机构组、龙骨部分、减速器部分、中架部分、近减速器传动组、近旋翼传动组、发动机部分、控制器对、油箱、水泵、油泵、联轴器、导流罩、药箱组成，近减速器传动组、近旋翼传动组呈H型安装组成本机的传动部分，动力由DLE120航模燃油发动机提供，从而大幅度提高有效载药量，实现长时间的飞行喷洒作业，该机采用变桨距机构，相比于传统的电动多旋翼无人机，其响应速度更迅速，控制成本和设备损耗较少，安全性能更高。本发明能更好地提高药物的喷洒效率，更有效避免药物喷洒过程中，药物对作业人员的伤害，进而加快农业生产自动化的进程。
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公开(公告)号：CN115237158B
公开(公告)日：2024-11-19
申请号：CN202210987758.3
申请日：2022-08-17
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明公开了多旋翼无人机自主跟踪与着陆控制系统及控制方法，由内外两层二维码组成的地标，通过单目相机采集并输送至机载处理器，实现无人机相对于地标的位姿估计，无人机自身姿态通过视觉定位相机采集并输出至机载处理器，通过机载处理器生成控制指令输送至飞行控制器，进而控制无人机执行跟踪或着陆任务。本发明所述多旋翼无人机自主跟踪与着陆控制方法使无人机在执行任务时，在没有人为指导的情况下，只需要依靠视觉信息即可实现高精度且稳定性良好地自主寻找地标、跟踪地标并实现对地标的着陆。
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公开(公告)号：CN118276591A
公开(公告)日：2024-07-02
申请号：CN202410685425.4
申请日：2024-05-30
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明提出了一种面向机动目标的水下自主航行器跟踪控制方法，属于动态目标跟踪技术领域，利用历史海洋生物数据生成水下机动目标的运动模型，根据水下航行器数据构建航行器动态目标跟踪仿真模型，设计多因素状态应对目标的机动性能，通过智能体从模拟环境中获取当前的状态信息，输入到行动者网络从而实现对智能体的控制，并将过程中使用及生成的数据存储到重放缓冲器中，智能体从重放缓冲器中读取数据，并将每一条数据中的智能体状态及生成的控制量动作输入到评论家网络，得到该条数据中动作的价值，并通过计算损失更新行动者和评论家网络。
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公开(公告)号：CN118276449A
公开(公告)日：2024-07-02
申请号：CN202410685421.6
申请日：2024-05-30
Applicant: 吉林大学
IPC: G05B13/04 , G06N3/092 , G06N3/0985
Abstract: 本发明提出了一种自主水下机器人的洋流自适应控制方法，属于水下机器人技术领域，通过在仿真环境中模拟多种洋流条件对AUV的影响，对控制算法进行深入训练，构建一个元学习模型，基于深层次洞察来迅速调整其控制参数，以适应实际遇到的特定洋流条件；本发明利用元强化学习方法，提供了一种有效的机制，使AUV能在面对动态海洋环境时展现出更高的适应性和灵活性；这不仅增强了AUV在复杂海洋任务中的性能和可靠性，也为水下机器人的智能控制领域带来了新的技术突破。
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