公开(公告)号：CN115035599A

公开(公告)日：2022-09-09

申请号：CN202210641120.4

申请日：2022-06-08

Applicant: 中国兵器工业计算机应用技术研究所

Inventor： 赵小川 ,  董忆雪 ,  徐凯 ,  王子彻 ,  樊迪 ,  邵佳星 ,  何云峰

IPC: G06V40/20 ,  G06V20/52 ,  G06V20/40 ,  G06V10/762 ,  G06V10/764 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06V10/34 ,  G06V10/25 ,  G06V10/80 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 一种融合装备与行为特征的武装人员识别方法和系统，方法包括以下步骤：获取装备检测数据集，基于所述装备检测数据集训练装备检测模型；获取武装人员行为视频流数据，基于所述视频流数据构建武装人员行为识别训练样本集；基于所述武装人员行为识别训练样本集训练武装人员行为识别模型；提取待识别视频流中的每帧图像输入训练好的装备检测模型，得到每帧图像的装备检测结果；提取待识别视频流中每帧图像的骨骼关节点数据；将所述骨骼关节点数据输入训练好的武装人员行为识别模型，得到视频流中每帧图像的人员行为识别结果；基于所述装备检测结果和行为识别结果，计算每帧图像人员的危险系数，若危险系数高于预设阈值，则判断该人员为武装人员。

公开(公告)号：CN115857545B

公开(公告)日：2025-05-09

申请号：CN202211479536.7

申请日：2022-11-24

Applicant: 中国兵器工业计算机应用技术研究所

Inventor： 赵小川 ,  董忆雪 ,  李陈 ,  燕琦 ,  张少群 ,  史津竹 ,  王子彻 ,  樊迪 ,  彭阳 ,  何云峰 ,  邵佳星

IPC: G05D1/46 ,  G05D1/246 ,  G05D1/65 ,  G05D1/633 ,  G05D1/644 ,  G05D109/20

Abstract: 本发明涉及一种结合遍历搜索的无人机轨迹规划方法及装置；其中方法包括：将无人机逐帧输出的动态场景深度图转换为动态的三维障碍空间点云；建立由动态数组构成的概率占据地图，并根据逐帧获取的三维障碍空间点云对概率占据地图中各单位元素的当前状态进行更新；搜索概率占据地图中各元素当前状态找出用于区分地图未知和已知区域的边界集合；确定出对边界集合中每一条边界进行观测时，观测效率最大化的观测点位置；对各条边界的观测点位置进行全局代价排序，选出一个观测点位置作为无人机路径规划的下一个目标点；根据所述目标点进行路径规划生成连续性期望轨迹输出到无人机。本发明实现无人机在室内复杂环境下的空间搜索和飞行轨迹规划。

公开(公告)号：CN115857545A

公开(公告)日：2023-03-28

申请号：CN202211479536.7

申请日：2022-11-24

Applicant: 中国兵器工业计算机应用技术研究所

Inventor： 赵小川 ,  董忆雪 ,  李陈 ,  燕琦 ,  张少群 ,  史津竹 ,  王子彻 ,  樊迪 ,  彭阳 ,  何云峰 ,  邵佳星

IPC: G05D1/10

Abstract: 本发明涉及一种结合遍历搜索的无人机轨迹规划方法及装置；其中方法包括：将无人机逐帧输出的动态场景深度图转换为动态的三维障碍空间点云；建立由动态数组构成的概率占据地图，并根据逐帧获取的三维障碍空间点云对概率占据地图中各单位元素的当前状态进行更新；搜索概率占据地图中各元素当前状态找出用于区分地图未知和已知区域的边界集合；确定出对边界集合中每一条边界进行观测时，观测效率最大化的观测点位置；对各条边界的观测点位置进行全局代价排序，选出一个观测点位置作为无人机路径规划的下一个目标点；根据所述目标点进行路径规划生成连续性期望轨迹输出到无人机。本发明实现无人机在室内复杂环境下的空间搜索和飞行轨迹规划。

公开(公告)号：CN115019096A

公开(公告)日：2022-09-06

申请号：CN202210642402.6

申请日：2022-06-08

Applicant: 中国兵器工业计算机应用技术研究所

Inventor： 赵小川 ,  董忆雪 ,  王子彻 ,  樊迪 ,  徐凯 ,  邵佳星 ,  何云峰

IPC: G06V10/764 ,  G06V10/774 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06V10/762 ,  G06V10/25 ,  G06V40/10 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06N3/12 ,  G06K9/62

Abstract: 一种基于动态神经网络的武装人员装备检测方法和系统，方法包括以下步骤：采用可变焦的高分辨率相机采集不同距离下的武装人员图像，对各图像进行人员和装备标注，形成装备检测数据集；构建动态神经网络模型，所述动态神经网络模型包括第一子网络和第二子网络，所述第一子网络用于检测图像中的人类；当所述第一子网络检测图像中包含人类时，提取人类ROI传输至第二子网络；所述第二子网络用于根据图像的不同分辨率采用不同网络深度处的分类器进行装备检测；基于所述装备检测数据集训练所述动态神经网络模型，得到训练好的武装人员装备检测模型；将待检测图像输入所述武装人员装备检测模型，得到待检测图像的武装人员装备检测结果。

公开(公告)号：CN114882595A

公开(公告)日：2022-08-09

申请号：CN202210642398.3

申请日：2022-06-08

Applicant: 中国兵器工业计算机应用技术研究所

Inventor： 赵小川 ,  董忆雪 ,  樊迪 ,  王子彻 ,  徐凯 ,  邵佳星 ,  何云峰

IPC: G06V40/20 ,  G06V20/40 ,  G06V10/34 ,  G06V10/62 ,  G06V10/764 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明涉及一种武装人员行为识别方法和系统，方法包括以下步骤：获取武装人员行为视频流数据，基于所述视频流数据构建武装人员行为识别初始训练样本集；所述初始样本集包括骨骼关节点数据和行为标签；对所述初始样本集中的行为标签进行标签平滑，得到最终训练样本集；基于时空图卷积网络构建武装人员行为识别模型；基于所述武装人员行为识别训练样本集对所述武装人员行为识别模型进行训练，得到训练好的武装人员行为识别模型；提取待识别视频流中每帧图像的骨骼关节点数据；将所述骨骼关节点数据输入训练好的武装人员行为识别模型中，对武装人员行为进行识别。