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公开(公告)号：CN109087336B
公开(公告)日：2020-10-02
申请号：CN201810993991.6
申请日：2018-08-29
Abstract: 本申请涉及一种球体旋转姿态检测方法、装置、存储介质及计算机设备，获取包含待测球体的连续图像，连续图像包括待测球体至少一个旋转周期的所有图像；对连续图像中的每张图像进行圆形检测，得到每张图像中包含的待测球体的轮廓；获取每张图像中待测球体的轮廓内部包含的特征像素点的数量；根据连续图像中所有图像包含的特征像素点的数量，得到待测球体的旋转频率。由于待测球体的运动过程可以近似认为是规律周期性运动，其球体轮廓内包含的特征点的数量也呈现周期性变化，通过分析图像中特征点的数量即可得到待测球体的旋转频率信息，在降低计算难度的同时也能提高检测准确度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107481270B
公开(公告)日：2020-05-19
申请号：CN201710682442.2
申请日：2017-08-10
Abstract: 本发明涉及一种乒乓球目标跟踪和轨迹预测方法、装置、存储介质和计算机设备。获取两台摄像机在同一时刻分别对跟踪目标拍摄的一帧图像，从图像中提取出跟踪目标对应的候选区域。将候选区域输入预设跟踪模型进行处理得到跟踪目标对应的包围盒。获取两台摄像机在同一时刻分别拍摄的跟踪目标对应的包围盒中心的二维坐标，再根据摄像机投影矩阵计算出包围盒中心的三维坐标。获取连续时刻的包围盒的三维坐标构成连续的坐标序列，将连续的坐标序列输入递归神经网络LSTM中进行计算生成后续的坐标序列，根据上述坐标序列得到跟踪目标的轨迹。采用预设跟踪模型对目标位置进行跟踪，再结合LSTM能够有效地分析时序特征的优势，就能够实现对跟踪目标运动轨迹的准确预测。
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公开(公告)号：CN107104274A
公开(公告)日：2017-08-29
申请号：CN201710221915.9
申请日：2017-04-06
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 本发明提供了一种低剖面的宽带的宽角阵列波束扫描圆极化阵列天线，包括：金属地板和设置在金属地板上的多个辐射单元；辐射单元为圆极化正交偶极子单元；所述多个辐射单元分布形成相互同心的圆环子阵列；辐射单元与阵面法向之间具有倾角，以使辐射单元的主波束偏离阵面法向。与现有的宽角阵列波束扫描天线阵列技术相比，本发明由于采用了全新的布局方式，通过圆极化单元的倾斜并结合涟漪状的金属地板使得阵列具有宽带的圆极化宽角阵列波束扫描的特性。同时，由于阵列采用涟漪状的布局，阵列相比于传统的阵列还有剖面低、占据空间小等优点。
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公开(公告)号：CN107181050B
公开(公告)日：2020-01-07
申请号：CN201710221235.7
申请日：2017-04-06
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 本发明提供了一种碗形高阻抗反射器的高增益圆极化阵列天线，包括：正交偶极子单元、碗形金属反射器、金属环、微波介质板；正交偶极子单元的正交偶极子印刷在微波介质板上；正交偶极子单元设置在碗形金属反射器的底面；碗形金属反射器的内侧壁设置有金属环。本发明具有21％的‑15dB阻抗带宽，且本发明所用的高阻抗碗形反射器相比于具有相同口径尺寸的内壁无高阻抗表面的碗形反射器及平面反射器，使得天线增益最大分别提高了3.1dB和4.2dB。此外，该阵列天线的副瓣电平比同口径的平面反射器阵列天线低约5dB。该增益提高方法亦适用于提高其他形式的天线增益。
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公开(公告)号：CN107104274B
公开(公告)日：2020-01-07
申请号：CN201710221915.9
申请日：2017-04-06
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 本发明提供了一种低剖面的宽带的宽角阵列波束扫描圆极化阵列天线，包括：金属地板和设置在金属地板上的多个辐射单元；辐射单元为圆极化正交偶极子单元；所述多个辐射单元分布形成相互同心的圆环子阵列；辐射单元与阵面法向之间具有倾角，以使辐射单元的主波束偏离阵面法向。与现有的宽角阵列波束扫描天线阵列技术相比，本发明由于采用了全新的布局方式，通过圆极化单元的倾斜并结合涟漪状的金属地板使得阵列具有宽带的圆极化宽角阵列波束扫描的特性。同时，由于阵列采用涟漪状的布局，阵列相比于传统的阵列还有剖面低、占据空间小等优点。
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公开(公告)号：CN109087336A
公开(公告)日：2018-12-25
申请号：CN201810993991.6
申请日：2018-08-29
Abstract: 本申请涉及一种球体旋转姿态检测方法、装置、存储介质及计算机设备，获取包含待测球体的连续图像，连续图像包括待测球体至少一个旋转周期的所有图像；对连续图像中的每张图像进行圆形检测，得到每张图像中包含的待测球体的轮廓；获取每张图像中待测球体的轮廓内部包含的特征像素点的数量；根据连续图像中所有图像包含的特征像素点的数量，得到待测球体的旋转频率。由于待测球体的运动过程可以近似认为是规律周期性运动，其球体轮廓内包含的特征点的数量也呈现周期性变化，通过分析图像中特征点的数量即可得到待测球体的旋转频率信息，在降低计算难度的同时也能提高检测准确度。
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