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公开(公告)号：CN114872028B
公开(公告)日：2023-07-14
申请号：CN202210389135.6
申请日：2022-04-13
Applicant: 中国兵器工业计算机应用技术研究所
IPC: B25J9/08 , B25J9/16 , B25J15/08 , G06V10/764 , G06V10/774
Abstract: 本发明公开了一种操控手训练方法及设备，该方法包括：获取操控手基于当前训练方案操控目标对象期间的第一脑电数据和第一近红外脑数据；其中，第一脑电数据包括第一脑电信号和对应于第一脑电信号的第一脑电图像，第一近红外脑数据包括第一近红外脑信号和对应于第一近红外脑信号的第一近红外脑图像；分别提取两种信号的信号特征，得到第一信号特征向量，及分别提取两种图像的图像特征，得到第一图像特征向量；将包括第一信号特征向量和第一图像特征向量的第一特征向量输入至预置的分级模型，得到操控手的当前操控级别；获取与当前操控级别相匹配的训练方案；以及，将当前训练方案更新为该相匹配的训练方案。
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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
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。
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公开(公告)号：CN109582038B
公开(公告)日：2021-08-27
申请号：CN201811627334.6
申请日：2018-12-28
Applicant: 中国兵器工业计算机应用技术研究所
Abstract: 本发明公开了一种无人机路径规划方法，包括：步骤1，设定目标点1，计算无人机到目标点1的目标偏航角θ，使无人机沿指定目标偏航角θ向前运动；步骤2，判断前方有无障碍物：若有则无人机避障后沿当前方向前行；若无则判断实际偏航角与目标偏航角θ的角度差；步骤3，判断是否达到目标点1：若未达目标点1，则回步骤1；否则到步骤4；步骤4，利用激光识别门后判断是否达到目标点2：若到达则无人机向正前方前行；否则判断是否识别到门：若识别到门，则重复前述步骤直到到达目标点2；否则在当前置位搜索门直至识别到门。本发明的有益效果：在航线上探测到障碍物后重新规划新航线，并避开障碍物区域。
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公开(公告)号：CN112596071A
公开(公告)日：2021-04-02
申请号：CN202011204006.2
申请日：2020-11-02
Applicant: 中国兵器工业计算机应用技术研究所
Abstract: 本公开提供了无人机自主定位方法、装置及无人机，该方法包括：根据无人机的二维激光雷达采集的数据，得到激光定位信息；根据无人机的惯性传感器、视觉里程计和深度相机分别采集的数据，得到视觉定位信息；根据无人机的定高雷达采集的数据，得到高度信息；根据激光定位信息、视觉定位信息和高度信息，得到无人机所处空间位置的定位信息。根据本实施例的方法，无需卫星信号即可实现无人机自主定位，该自主定位方式可适用于地下空间环境。
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公开(公告)号：CN112379681A
公开(公告)日：2021-02-19
申请号：CN202011204019.X
申请日：2020-11-02
Applicant: 中国兵器工业计算机应用技术研究所
Abstract: 本公开提供了无人机避障飞行方法、装置及无人机，该方法包括：构建无人机所处空间环境的第一地图；根据第一地图规划全局路径；确定全局路径中的无人机所在节点的下一个节点；控制无人机向下一个节点处飞行，并在控制无人机向下一个节点处飞行的过程中，确定是否存在障碍物；在存在障碍物的情况下，更新全局路径，并执行确定全局路径中的无人机所在节点的下一个节点。根据本实施例的方法，能够适用于无人机在地下立体空间中避障飞行的应用场景。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114973039B
公开(公告)日：2025-03-07
申请号：CN202210708233.1
申请日：2022-06-21
Applicant: 中国兵器工业计算机应用技术研究所
Abstract: 本申请涉及一种无人机操控仿真模拟训练方法和电子设备，该仿真模拟训练方法包括获取图像序列集合，图像序列集合包括多个图像序列子集，图像序列子集包括多帧图像，图像包含有至少一个预设目标对象，同一图像序列子集的多帧图像所包含的预设目标对象的数量相等，不同图像序列子集的图像所包含的预设目标对象的数量不同；按照预设时间间隔和预设顺序依次显示多个图像序列子集的多帧图像；获取每个预设时间间隔内操控选手根据图像选择的实际目标对象；针对每一图像，判断操控选手选择的实际目标对象与对应图像的预设目标对象是否一致，并获取判断结果；根据判断结果，确定操控选手的训练得分。
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公开(公告)号：CN112596071B
公开(公告)日：2024-09-20
申请号：CN202011204006.2
申请日：2020-11-02
Applicant: 中国兵器工业计算机应用技术研究所
Abstract: 本公开提供了无人机自主定位方法、装置及无人机，该方法包括：根据无人机的二维激光雷达采集的数据，得到激光定位信息；根据无人机的惯性传感器、视觉里程计和深度相机分别采集的数据，得到视觉定位信息；根据无人机的定高雷达采集的数据，得到高度信息；根据激光定位信息、视觉定位信息和高度信息，得到无人机所处空间位置的定位信息。根据本实施例的方法，无需卫星信号即可实现无人机自主定位，该自主定位方式可适用于地下空间环境。
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公开(公告)号：CN115903544A
公开(公告)日：2023-04-04
申请号：CN202211484137.X
申请日：2022-11-24
Applicant: 中国兵器工业计算机应用技术研究所
IPC: G05B17/02
Abstract: 本发明涉及一种无人机非线性仿真控制器、仿真无人机及仿真系统；其中，仿真控制器包括：轨迹解算器将输入的无人机期望轨迹仿真数据转化为当前时刻的系统期望状态量；位置环控制器进行位置环控制输出位速控制总误差；非线性角度转换器对位速控制总误差进行空间角度转换得到空间期望旋转矩阵；非线性姿态映射器将当前的空间期望旋转矩阵和测量旋转矩阵进行非线性姿态映射输出姿态控制误差；混合控制器根据姿态控制误差和位速控制总误差，进行电机转速控制输出电机转速到仿真电机模拟无人机的受力情况。本发明为无人机自主控制领域提供了实现高机动飞行轨迹的底层仿真的非线性仿真控制器、仿真无人机及仿真系统以方便对无人机上层规划的研究。
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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
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。
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公开(公告)号：CN114872028A
公开(公告)日：2022-08-09
申请号：CN202210389135.6
申请日：2022-04-13
Applicant: 中国兵器工业计算机应用技术研究所
IPC: B25J9/08 , B25J9/16 , B25J15/08 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06K9/00 , G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种操控手训练方法及设备，该方法包括：获取操控手基于当前训练方案操控目标对象期间的第一脑电数据和第一近红外脑数据；其中，第一脑电数据包括第一脑电信号和对应于第一脑电信号的第一脑电图像，第一近红外脑数据包括第一近红外脑信号和对应于第一近红外脑信号的第一近红外脑图像；分别提取两种信号的信号特征，得到第一信号特征向量，及分别提取两种图像的图像特征，得到第一图像特征向量；将包括第一信号特征向量和第一图像特征向量的第一特征向量输入至预置的分级模型，得到操控手的当前操控级别；获取与当前操控级别相匹配的训练方案；以及，将当前训练方案更新为该相匹配的训练方案。
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