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公开(公告)号：CN116298393A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310166734.6
申请日：2023-02-27
Applicant: 湘潭大学
IPC: G01P21/00
Abstract: 本发明公开了一种基于Frank‑Wolfe方法的加速度计标定方法，包括以下步骤：步骤S1，分析加速度计的误差形式，确定标定需要求解的加速度计参数，构建基于加速度计标定误差的标定误差模型；步骤S2，采用多位置旋转标定法对加速度计进行标定，通过静止时加速度与当地的重力加速度相等的原理来校准加速度计的误差，构造加速度计的误差模型，建立当MEMS加速度计输出N个数据样本时的辨识模型；步骤S3，采用六位置旋转标定法对加速度计进行标定，在六个不同位置下分别采集加速度计原始输出值的数据样本，带入误差模型；根据Frank‑Wolfe方法进行求解，得到一组使得标定模型的辨识误差最小的最优估计值；通过最优估计值得到加速度计补偿后的输出值，完成加速度计的标定。
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公开(公告)号：CN118736353A
公开(公告)日：2024-10-01
申请号：CN202411233630.3
申请日：2024-09-04
Applicant: 湘潭大学
IPC: G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06V10/764 , G06V20/70 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于动态密集堆栈特征金字塔的隧道裂缝识别算法，涉及隧道裂缝识别算法技术领域，具体为：S1，对获取的裂缝图像进行预处理；S2，构建多层块内自关注网络的主干网络和残差分支网络；S3，计算自注意力，使用残差思想融合多层块内自关注网络块输出；S4，通过动态密集堆栈特征金字塔提取特征值；步骤S4包括：主干网络为多路径带特征图，路径之间通过横向连接相互交织，形成并行的动态密集堆栈特征金字塔网格；对主干网络的特征层次结构进行降维处理，生成多个动态密集堆栈金字塔路径；采样特征融合输出特征图进行识别。本发明的识别算法，通过数据采集、预处理和深度学习网络的构建，提高隧道裂缝识别的精确度和实时性。
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公开(公告)号：CN117873159B
公开(公告)日：2024-06-04
申请号：CN202410263318.2
申请日：2024-03-08
Applicant: 湘潭大学
IPC: G05D1/495 , G05D1/46 , G05D101/10 , G05D109/20
Abstract: 本发明公开了一种多旋翼无人机的室内目标视觉定位方法，涉及多旋翼救援定位无人机技术领域，定位系统包括视觉模块、避障模块、飞行控制模块、信息处理模块、信息交互装置，视觉模块、避障模块、信息处理模块、信息交互装置均与飞行控制模块相连；所述视觉模块用于提取地面目标像素坐标，得到角度信息，通过AOA算法解算三位坐标；所述避障模块通过发射激光光束探测目标，并通过搜集反射回来的光束来形成点云和获取数据，以此来避开障碍物；所述飞行控制模块运行图像识别以及AOA定位算法，将定位数据进行处理后发布目标定位信息，以确保救援人员实时监控室内场景。
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公开(公告)号：CN116528355A
公开(公告)日：2023-08-01
申请号：CN202310293358.7
申请日：2023-03-23
Applicant: 湘潭大学
Abstract: 本发明提供一种室内定位方法、装置、系统以及存储介质，属于导航定位领域，方法包括：S1：从预先布置的蓝牙基站中获得原始角度数据，并根据原始角度数据构建目标节点特征矩阵和目标邻接矩阵；S2：构建训练模型，根据目标节点特征矩阵和目标邻接矩阵对训练模型进行训练得到预测坐标矩阵；S3：分析预测坐标矩阵与实际坐标数据的损失函数得到定位模型；S4：通过定位模型对待定位角度数据进行定位得到室内定位结果。本发明抑制了NLOS对定位的影响，也抑制因了非视距产生的噪声，同时具有定位精度高的优点。
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公开(公告)号：CN116476692A
公开(公告)日：2023-07-25
申请号：CN202310548530.9
申请日：2023-05-16
Applicant: 湘潭大学
IPC: B60L58/10
Abstract: 本发明提出了一种多电芯智能电源监测装置，涉及锂电池管理领域；包括主控芯片以及和主控芯片连接的辅助芯片，主控芯片，用于连接电动汽车的锂电池，接收温度数据和电流数据，并将温度数据和电流数据传输至辅助芯片；辅助芯片，连接电动汽车的上位机，接收温度数据和电流数据，以及接收电压数据和放电数据，并将温度数据、电流数据、电压数据和放电数据传输至上位机；上位机与辅助芯片之间进行通信，辅助芯片所监测和接收到的锂电池的状态信息、状态数据实时显示在上位机上，同时由于上位机与辅助芯片之间的通信，在上位机软件上可以修改电池相应的保护参数，如电压保护阈值、电流保护阈值及温度保护阈值等，达到更好的管理和保护锂电池的目的。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116399337A
公开(公告)日：2023-07-07
申请号：CN202310300378.2
申请日：2023-03-23
Applicant: 湘潭大学
Abstract: 本发明提供一种时空配准方法、装置、系统以及存储介质，属于导航定位领域，方法包括：通过误差数据以及采样时间进行估计值计算得到先验误差状态估计值，通过设定误差值以及先验误差状态估计值进行协方差计算得到先验误差状态协方差；通过采样时间、蓝牙传感器坐标、蓝牙传感器速度、惯导速度、惯导坐标以及加速度计测量值构建量测量；根据量测量对先验误差状态估计值以及先验误差状态协方差进行估计值计算得到后验误差状态估计值。本发明简化了扩展卡尔曼滤波器的预测和校正环节，能极大程度的降低IMU零偏对定位性能的影响，实现了实时的时空配准，同时，能够满足实时性好、实用性强、易于实现等条件，符合当前的需求。
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公开(公告)号：CN119439045B
公开(公告)日：2025-05-02
申请号：CN202510045659.7
申请日：2025-01-13
Applicant: 湘潭大学
Abstract: 本发明公开了一种基于HMM的室内外无缝定位的切换方法，涉及导航定位技术领域，定位切换方法，包括以下步骤：步骤S1，部署室外定位系统和室内定位系统；步骤S2，将日常活动场景划分为室内、室内外混合区和室外三种场景，即为HMM要求的最佳的隐藏状态；步骤S3，建立HMM模型；步骤S4，利用Bayesian Inference计算每个隐藏状态在每个时间步的后验概率分布，概率最大为最佳的隐藏状态，即场景状态识别；步骤S5，在检测到场景切换时，采用状态保持机制和运动轨迹单向性约束的方法，通过陀螺仪传感器提供的角速度数据进行辅助约束，达到室内外无缝定位的实时和高精度；步骤S6，确定是否触发网络切换。
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公开(公告)号：CN119608555A
公开(公告)日：2025-03-14
申请号：CN202411650149.4
申请日：2024-11-19
Applicant: 湘潭大学 , 湖南韶峰应用数学研究院
IPC: B05D7/26 , B05D1/02 , B05D5/00 , B05B12/12 , G08G5/72 , G08G5/80 , G08G5/30 , H04N23/60 , H04N23/695 , H04N23/45 , H04N23/57 , G06F17/16 , G06F17/10 , G06N3/0464 , G06T7/00
Abstract: 本发明公开了一种基于多旋翼无人机的高空自主喷漆方法，涉及高空喷漆技术领域，所述多旋翼无人机设有双目摄像头和喷涂设备，所述自主喷漆方法包括以下步骤：步骤S1，无人机自检；步骤S2，自检合格后按设定的喷漆任务路线进行初步喷涂工作，飞行途中避开障碍物，并收集图像信息；步骤S3，无人机飞行回到喷漆作业开始的起始点，重复一遍原路线，加入搭载Yolov5神经网络的机器视觉，对初次喷漆工作时出现的喷漆缺陷进行排查；步骤S4，根据缺陷类型选择喷涂系数，进行区域喷漆缺陷的改善；步骤S5，无人机沿着历史路径自主返回。本发明的基于多旋翼无人机的高空自主喷漆方法，能够对喷漆效果进行实时评估和反馈，优化喷漆效果，保证作业完成的质量和效果。
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公开(公告)号：CN119439045A
公开(公告)日：2025-02-14
申请号：CN202510045659.7
申请日：2025-01-13
Applicant: 湘潭大学
Abstract: 本发明公开了一种基于HMM的室内外无缝定位的切换方法，涉及导航定位技术领域，定位切换方法，包括以下步骤：步骤S1，部署室外定位系统和室内定位系统；步骤S2，将日常活动场景划分为室内、室内外混合区和室外三种场景，即为HMM要求的最佳的隐藏状态；步骤S3，建立HMM模型；步骤S4，利用Bayesian Inference计算每个隐藏状态在每个时间步的后验概率分布，概率最大为最佳的隐藏状态，即场景状态识别；步骤S5，在检测到场景切换时，采用状态保持机制和运动轨迹单向性约束的方法，通过陀螺仪传感器提供的角速度数据进行辅助约束，达到室内外无缝定位的实时和高精度；步骤S6，确定是否触发网络切换。
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公开(公告)号：CN119151910A
公开(公告)日：2024-12-17
申请号：CN202411612584.8
申请日：2024-11-13
Applicant: 湘潭大学
IPC: G06T7/00 , G06V10/82 , G06T7/269 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种受电弓升降弓时间测试方法，涉及受电弓检测技术领域，包括如下步骤：步骤S1，选取不同受电弓位置的图片数据集进行扩充，并对受电弓弓头进行标记，标注后进行训练；步骤S2，将训练后的图像数据输入YOLOv8神经网络，将输入图像转换为特征图，并进行划分网格，在每个网格中预测受电弓弓头的边界框位置和大小，根据预测结果生成目标检测结果；步骤S3，基于连续帧间差分法结合光流法，帧间差分法检测图像中的运动区域获得初步的运动掩码，光流法在YOLOv8检测到的目标区域和帧间差分法检测的运动区域内计算光流，获取运动矢量。本发明的受电弓升降弓时间测试方法，能够在不损失弓头识别精度的情况下检测速度更快。
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