一种低功耗网络自适应仓库管理系统

    公开(公告)号:CN107330661B

    公开(公告)日:2023-05-12

    申请号:CN201710716800.7

    申请日:2017-08-21

    Abstract: 本发明涉及仓库管理领域,具体是一种低功耗网络自适应仓库管理系统,具有与仓库内物资匹配的电子标签、定位网关、仓库网关、动态管理云平台以及应用操作平台,所述定位网关与电子标签之间采用蓝牙通讯,且每个定位网关均匹配通讯有多个电子标签,所述定位网关与仓库网关之间采用LoRaWAN协议通讯,所述仓库网关与动态管理云平台之间采用有线网络或4G无线通讯,所述动态管理云平台具有物资数据库,物资数据库内存储有仓库内每一个物资的信息;本发明具有低功耗、定位精度高、方便布置等特点,采用全局自适应动态编码和全局最优主动握手定位方式,实现了定位网关与电子标签之间自动最优化识别和配对,大大降低了人工维护成本,具有极好的推广前景。

    一种低功耗网络自适应仓库管理系统

    公开(公告)号:CN107330661A

    公开(公告)日:2017-11-07

    申请号:CN201710716800.7

    申请日:2017-08-21

    CPC classification number: G06Q10/087 G06K17/0022 G06K2017/0051

    Abstract: 本发明涉及仓库管理领域,具体是一种低功耗网络自适应仓库管理系统,具有与仓库内物资匹配的电子标签、定位网关、仓库网关、动态管理云平台以及应用操作平台,所述定位网关与电子标签之间采用蓝牙通讯,且每个定位网关均匹配通讯有多个电子标签,所述定位网关与仓库网关之间采用LoRaWAN协议通讯,所述仓库网关与动态管理云平台之间采用有线网络或4G无线通讯,所述动态管理云平台具有物资数据库,物资数据库内存储有仓库内每一个物资的信息;本发明具有低功耗、定位精度高、方便布置等特点,采用全局自适应动态编码和全局最优主动握手定位方式,实现了定位网关与电子标签之间自动最优化识别和配对,大大降低了人工维护成本,具有极好的推广前景。

    一种船用AIS接力设备及增程方法

    公开(公告)号:CN109787917A

    公开(公告)日:2019-05-21

    申请号:CN201910266104.X

    申请日:2019-04-03

    Abstract: 本发明公开了一种船用AIS接力设备及增程方法,包括通信控制器、增程控制器、双工器、内置卫星定位接收机、船舶运动传感器接口和显示终端接口,通信控制器与增程控制器实现双向电性连接,通信控制器的输入端分别与VHF-TDMA发信机、VHF-TDMA接收机和VHF-DSC接收机的输出端电性连接,本发明涉及船用通讯设备技术领域。该船用AIS接力设备及增程方法,可以对数据进行存储和综合处理,保证了接受到数据的有效性,可以有效避免数据“扎堆”情况的出现,实现了对数据进行综合分析,划定各数据的优先级级别,并对优选级别高的数据进行优选处理,通过对数据的综合分析与处理,保障数据通讯的畅通性和有效性,增加船舶航行的安全性,提高数据的利用率。

    一种低功耗网络自适应仓库管理系统

    公开(公告)号:CN207281816U

    公开(公告)日:2018-04-27

    申请号:CN201721043803.0

    申请日:2017-08-21

    Abstract: 本实用新型涉及仓库管理领域,具体是一种低功耗网络自适应仓库管理系统,具有与仓库内物资匹配的电子标签、定位网关、仓库网关、动态管理云平台以及应用操作平台,所述定位网关与电子标签之间采用蓝牙通讯,且每个定位网关均匹配通讯有多个电子标签,所述定位网关与仓库网关之间采用LoRaWAN协议通讯,所述仓库网关与动态管理云平台之间采用有线网络或4G无线通讯,所述动态管理云平台具有物资数据库,物资数据库内存储有仓库内每一个物资的信息;本实用新型具有低功耗、定位精度高、方便布置等特点,采用全局自适应动态编码和全局最优主动握手定位方式,实现了定位网关与电子标签之间自动最优化识别和配对,大大降低了人工维护成本,具有极好的推广前景。(ESM)同样的发明创造已同日申请发明专利

    一种基于知识和数据双驱动的仓库设备定位方法及系统

    公开(公告)号:CN115388896B

    公开(公告)日:2024-09-06

    申请号:CN202211042184.9

    申请日:2022-08-29

    Abstract: 本发明提供一种基于知识和数据双驱动的仓库设备定位方法及系统,通过结合设备基本信息、仓库领域地图、入库规则,采用知识和数据双驱动的方式,基于欧式距离计算构件设备区域的推理网络的约束条件和规则,进一步构件推理网络结构,并根据置信度输出位置信息,最终得到设备的目标定位,通过有限数据的充分利用得到推理设备位置的参数修正,进而在内部进行精细化推理,识别出设备位置,从而实现对仓库内设备的高精度实时定位,提高对于室内环境复杂的建筑物中的设备定位精度。

    水上航行场景下的环境地图生成方法、装置及电子设备

    公开(公告)号:CN113989410B

    公开(公告)日:2024-10-15

    申请号:CN202111225742.0

    申请日:2021-10-21

    Abstract: 本发明涉及一种水上航行场景下的环境地图生成方法,所述方法包括:获取水面的静态信息和动态信息;根据所述静态信息和动态信息,分别确定静态信息对应的点语义信息和动态信息对应的点语义信息;根据所述静态信息对应的点语义信息和动态信息对应的点语义信息构建二维数组,以所述二维数组构建环境地图。本发明提供的水上航行场景下的环境地图生成方法,实现了在水上航行场景下较为准确的环境地图的生成。

    一种船桥碰撞事故预警与记录方法、装置及系统

    公开(公告)号:CN111710192A

    公开(公告)日:2020-09-25

    申请号:CN202010558517.8

    申请日:2020-06-18

    Abstract: 本发明涉及船桥碰撞预警记录技术领域,公开了一种船桥碰撞事故预警与记录方法,包括以下步骤:获取从桥体发射雷达波至船体后接收到的反射波信号、从桥体角度拍摄的船舶的图像信号,根据所述反射波信号以及图像信号计算船桥碰撞事故的碰撞概率,并根据所述碰撞概率进行碰撞预警;获取桥体受力信息,根据所述受力信息判断是否发生船桥碰撞事故,如果没有发生,则记录最近第一设定时间段内的反射波信号、图像信号以及受力信息,如果发生,则记录第二设定时间段内的反射波信号、图像信号以及受力信息,并获取当前位置信息,将所述当前位置信息发送至远程终端。本发明可以对水上环境中船桥碰撞事故进行检测预警以及记录上报。

    一种基于拓扑地图的无人艇路径搜索系统及方法

    公开(公告)号:CN108680163B

    公开(公告)日:2022-03-01

    申请号:CN201810376753.0

    申请日:2018-04-25

    Abstract: 本发明公开了一种基于拓扑地图的无人艇路径搜索系统及方法,该方法包括以下步骤:S1、获取无人艇搜索区域内的外界信息,包括起点、终点的位置数据、障碍物个数和障碍物边点集,根据外界信息进行路径信息分析,通过路径信息分析的结果构建无人艇航行的拓扑关系,根据拓扑关系建立空间拓扑地图;S2、根据建立的空间拓扑地图,基于Dijskra算法以及无人艇航行条件进行最优路径选择,求解得到最优路径后,根据该最优路径对无人艇进行航迹控制。本发明在满足无人艇实际航行要求的最优路径情况下,能降低算法复杂度,同时也能避免路径搜索陷入局部最优的问题。

    一种船舶航行环境视觉感知设备及方法

    公开(公告)号:CN113705375A

    公开(公告)日:2021-11-26

    申请号:CN202110918121.4

    申请日:2021-08-10

    Abstract: 本发明涉及一种船舶航行环境视觉感知设备及方法,该方法包括:获取多帧融合偏振图像、船舶航行环境的雷达数据图和RGB图像;将所述融合偏振图像、所述雷达数据图和所述RGB图像进行信息融合后,输入至改进条件生成式对抗网络进行数据增强,生成融合增强数据;将所述融合增强数据输入至多尺度卷积神经网络进行场景分割识别,生成场景分割图,识别船舶航行环境中的不同物体。本发明多尺度多模态地获取场景图像特征,捕捉水上不同场景的视觉特征,并基于雷达、视觉进行数据融合,来提高视觉检测结果的稳定性和准确性,并采用数据增强方法和多尺度卷积神经网络,保证网络识别分类的有效性,实现智能船舶的自主导航。

    一种水上视觉场景分割方法及装置

    公开(公告)号:CN113705371A

    公开(公告)日:2021-11-26

    申请号:CN202110914168.3

    申请日:2021-08-10

    Abstract: 本发明涉及一种水上视觉场景分割方法,包括以下步骤:采集水上场景的实景图像,采用预训练语义分割网络对实景图像进行语义分割,生成实景图像中每一像素的语义标签;采用特征聚类算法对实景图像进行分割,得到多个超像素区域;统计每一超像素区域中各类语义标签对应像素的比例,以比例最大的像素的语义标签作为相应超像素区域的语义标签,并根据比例计算相应超像素区域的语义标签的置信度权重;根据标记了语义标签以及置信度权重的实景图像建立实景训练样本集;通过实景训练样本集对深度卷积神经网络进行训练,得到语义分割网络;将待识别图像输入语义分割网络,得到语义分割结果。本发明能够自动生成语义分割网络的训练样本的语义标签。

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