一种基于深度学习的WiFi室内定位系统
- 国民经济行业: 科学研究和技术服务业／研究和试验发展／工程和技术研究和试验发展, 信息传输、软件和信息技术服务业／电信、广播电视和卫星传输服务
- 权利人: 上海交通大学
- 意向合作模式:
- 知识产权简介:
本发明属于室内定位技术领域，更具体地，涉及一种基于深度学习的WiFi室内定位系统。它包括依次连接的离线数据获取模块(100)、粗指纹库建立模块(200)、特征指纹库提取模块(300)、在线数据融合模块(400)和目标位置输出模块(500)。该系统解决室内接收信号强度信号在时空阈中，由于多径效应、信号衰落及其他噪声干扰引起的信号波动性问题，通过深度置信网络探究信号内部的环境属性，提取特征指纹进行最终的目标定位，并且有效地达到当前定位技术不能达到的定位精度。
基于褶皱形成原理的石墨烯力学性能同步表征实现方法
- 国民经济行业: 科学研究和技术服务业／研究和试验发展／工程和技术研究和试验发展, 制造业／仪器仪表制造业
- 权利人: 上海交通大学
- 意向合作模式:
- 知识产权简介:
一种基于褶皱形成原理的石墨烯力学性能同步表征实现方法，通过分别制作两个相同的PMMA/石墨烯组合薄膜，通过干法石墨烯转移技术等技术，将组合薄膜中的石墨烯分别置于测试基底和目标基底上，经相同条件下的冷却处理后，基于测试基底与目标基底和石墨烯的热膨胀系数不同，导致应力不匹配而产生褶皱，最后通过测量石墨烯褶皱的波长和幅值来评估石墨烯的石墨烯力学特性；本发明能够与石墨烯工艺同步进行，从而简单快速地表征出石墨烯的弹性模量、表面应力和层数等力学特性。
用于获得并网逆变型分布式电源的暂态稳定性的方法
- 国民经济行业: 电力、热力、燃气及水生产和供应业／电力、热力生产和供应业／电力供应, 制造业／电气机械和器材制造业
- 权利人: 上海交通大学
- 意向合作模式: 转让
- 知识产权简介:
一种用于获得并网逆变型分布式电源的暂态稳定性的方法，首先通过并网逆变型分布式电源的控制系统的参数和连接电网参数，计算IIDG的初始输出功率，然后根据暂态事件信息，采用基于时域的迭代算法，计算暂态事件后的功角与输出功率的变化轨迹，并根据当前时刻的功角判断IIDG的暂态稳定性；本发明能够离线实现对并网逆变型分布式电源的暂态稳定性预测与判断，为配电网中的分布式电源的稳定运行提供依据，为配电网的调度人员与管理人员提供稳定运行的条件。
含岸电的微电网系统及其电能调控方法
- 国民经济行业: 电力、热力、燃气及水生产和供应业／电力、热力生产和供应业／电力供应, 制造业／电气机械和器材制造业
- 权利人: 上海交通大学
- 意向合作模式: 转让
- 知识产权简介:
一种含岸电的微电网系统及其电能调控方法，该微电网系统，包括：港口变电站、公共连接点(PCC)、岸电系统通讯中心、微电网能量管理系统、若干并联的储能单元、光伏单元以及风电单元，微电网能量管理系统收集储能单元的荷电状态、风电单元和光伏单元的发电预测信息，经过综合后将相应的调度指令发送至储能单元、风电单元和光伏单元从而调整发电量。本发明利用岸电系统附近的新能源，在储能设备的支持下实现岸电系统的自给自足与优质供电；并且微电网的能量管理系统具备多目标运行规划能力，使得微电网能够在无船状态、船舶停靠准备状态、船舶停靠状态与船舶离港准备状态进行切换，调度微电网内部的可再生能源。
一种基于点云平面轮廓匹配的货物托盘检测方法及系统
- 国民经济行业: 交通运输、仓储和邮政业／仓储业／其他仓储业, 制造业／计算机、通信和其他电子设备制造业
- 权利人: 上海交通大学
- 意向合作模式: 转让, 许可, 入股
- 知识产权简介:
本发明提供一种基于点云平面轮廓匹配的货物托盘检测方法及系统，所述方法步骤包括：步骤1、原始点云滤波；步骤2、点云平面分割；步骤3、投影生成栅格图；步骤4、轮廓提取；步骤5、轮廓匹配；步骤6、获取相对位姿。所述系统包括：原始点云滤波模块，点云平面分割模块，投影生成栅格图模块，轮廓提取模块，轮廓匹配模块，获取相对位姿模块。本发明成本低廉，检测精度高，基本不受光照影响；不要进行敷设标签等操作，不需要对仓储环境进行改造；适用于各种颜色、规格的货物托盘，具有精度高、价格低、鲁棒性强等优点。
基于RGB通道叠加方法的肺结节图像深度学习识别系统及其方法
- 国民经济行业: 信息传输、软件和信息技术服务业／软件和信息技术服务业／其他信息技术服务业／数字内容服务, 制造业／计算机、通信和其他电子设备制造业
- 权利人: 上海交通大学
- 意向合作模式: 转让, 许可, 入股
- 知识产权简介:
一种基于RGB通道叠加方法的肺结节图像深度学习识别系统及其方法，包括：数据读取模块、肺实质提取模块、肺结节提取模块、RGB通道叠加模块、样本训练模块和预测模块，本发明通过对原始数据进行RGB通道叠加等预处理操作，再通过深度学习方法对大量训练集数据进行训练，并通过训练后的预测模型实现图像的精确识别。
