-
公开(公告)号：CN117710429A
公开(公告)日：2024-03-15
申请号：CN202410025570.X
申请日：2024-01-08
Applicant: 辽宁工程技术大学
IPC: G06T7/50 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/0499 , G06N3/09
Abstract: 本发明提供一种融合CNN与Transformer改进的轻量化单目深度估计方法，所述方法包括以下步骤：第一步，采集连续帧单目相机数据作为网络的输入，进行图像卷积下采样及池化模块预处理；第二步，通过空洞卷积残差模块实现多尺度局部特征提取；第三步，结合改进的Transformer模块实现局部‑全局上下文信息交互；第四步，通过跳跃链接将编码器与解码器相连，并在解码器部分利用单层卷积融合特征；第五步，通过预测头输出不同分辨率的深度图像。本发明实现了一种轻量化实时的单目深度估计方法。
-
公开(公告)号：CN115183767A
公开(公告)日：2022-10-14
申请号：CN202210790610.0
申请日：2022-07-06
Applicant: 辽宁工程技术大学
Abstract: 本发明公开了一种基于ARKF的单目VIO/UWB室内组合定位方法，属于导航定位技术领域。所述方法包括以下步骤：第一步，利用ROS时间标签实现组合系统中不同传感器的时间同步，并通过四参数转换模型完成组合系统坐标系统一；第二步，获取IMU、相机和UWB的量测信息；第三步，进行单目VIO位置解算；第四步，构建单目VIO/UWB组合系统的状态模型和量测模型；第五步，构建单目VIO/UWB组合系统抗差模型；第六步，利用ARKF解算组合系统的定位结果。本发明能够在不依赖回环检测的情况下有效解决单目VIO易漂移和定位误差较大的问题，并降低UWB的非视距误差对组合系统的影响，实现室内高精度定位。
-
公开(公告)号：CN105678790B
公开(公告)日：2018-03-30
申请号：CN201610099677.4
申请日：2016-02-22
Applicant: 辽宁工程技术大学
Abstract: 本发明提供一种基于可变高斯混合模型的高分辨率遥感影像监督分割方法，对待分割的高分辨率遥感影像中的每个地物类别进行监督采样，计算每个像素的灰度值在对应的地物类别中出现的频率值；在高分辨率遥感影像的灰度测度空间对不同的地物类别建立可变高斯混合模型；融入空间关系，建立高分辨率遥感影像的目标函数；对高分辨率遥感影像的目标函数矩阵按最大概率测度原则进行划分。本发明能够精确拟合高分辨率遥感影像复杂的分布特征并且具有良好抗噪性。通过对同一地物类别自适应确定高斯分量数，实现了对高分辨遥感影像复杂的分布特征的精确拟合；融入空间关系后很好的克服了几何噪声和像素异常值对分割结果的影响，提高了分割精度。
-
公开(公告)号：CN105891864A
公开(公告)日：2016-08-24
申请号：CN201610279596.2
申请日：2016-04-29
Applicant: 辽宁工程技术大学
CPC classification number: G01S19/44 , G01S19/423
Abstract: 本发明提供一种BDS与GPS系统间混合双差模糊度固定方法，属于卫星定位系统和定位测量技术领域。通过将双差模糊度以单差模糊度之差的形式进行求解，然后再将以周为单位的单差模糊度投影为双差模糊度，以此消除BDS和GPS不同波长的影响。采用ISB参数估计方法，可实时对ISB的稳定性进行分析，在达到稳定条件后，将ISB作为校正参数对原始观测数据进行改正，使BDS和GPS系统间的任意双差模糊度均具有整数特性，实现BDS与GPS系统间混合双差模糊度固定。该方法可消除参考卫星单差模糊度精度对解算基线长度的限制，避免由于观测条件变化导致已有的ISB校正参数不可用现象，适合于工程实用。
-
公开(公告)号：CN103675858A
公开(公告)日：2014-03-26
申请号：CN201310744529.X
申请日：2013-12-30
Applicant: 辽宁工程技术大学
Abstract: 一种北斗系统B1与GPS系统L1载波相位混频差分方法，涉及卫星定位系统和定位测量技术领域。用户接收机接收到北斗系统和GPS系统双系统各自卫星播发给用户接收机的观测数据，通过载波相位观测方程分别确定北斗系统的B1频率载波相位整周模糊度和GPS系统L1频率的载波相位整周模糊度；恢复北斗系统B1和GPS系统L1载波相位星间差分模糊度参数的整数特性；确定用户北斗/GPS接收机到卫星距离。本发明能够避免北斗系统B1频率与GPS系统L1频率载波相位二者频率不同的影响，使混频星间差分的B1、L1载波相位模糊度参数恢复整数特性。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119984252A
公开(公告)日：2025-05-13
申请号：CN202510073489.3
申请日：2025-01-17
Applicant: 辽宁工程技术大学
Abstract: 本发明公开了一种利用归一化互相关(NCC)动态调整协方差的VIO定位方法，该方法通过构建一种新的观测模型，在像素值上引入特征点的跟踪误差，将NCC作为量化特征点之间匹配质量的指标，通过计算特征点匹配的NCC反映特征点的跟踪误差，从而动态调整观测噪声项的协方差矩阵，以适应特征点匹配质量的变化，该方法能够在特征点匹配质量差异显著的复杂环境中，获得更准确鲁棒的匹配结果。
-
公开(公告)号：CN119579879A
公开(公告)日：2025-03-07
申请号：CN202311150481.X
申请日：2023-09-07
Applicant: 辽宁工程技术大学
IPC: G06V10/26 , G06V20/70 , G06V20/00 , G06V20/64 , G06V10/764 , G06V10/44 , G06V10/80 , G06V10/774 , G06V10/776 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/084
Abstract: 本发明了提供一种改进RandLA‑Net网络的点云语义分割方法，所述方法包括以下步骤：第一步，数据预处理网格下采样；第二步，局部曲面拟合法计算点云法向量；第三步，进行局部多维特征融合，捕获局部几何信息；第四步，利用自注意模块和注意池化自动学习和聚合重要特征；第五步，通过跳跃连接将上采样结果与编码层的中间特征级联；第六步，利用全连接层对语义标签进行预测。本发明实现了大规模室外场景下高精度、高效率的自动化点云语义分割。
-
公开(公告)号：CN118091724A
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202311810642.3
申请日：2023-12-26
Applicant: 辽宁工程技术大学
Abstract: 本发明设计一种BDS‑2/BDS‑3参考站间多频载波相位整周模糊度固定方法，属于卫星定位系统和定位测量技术领域；包括：将BDS卫星分成GEO+IGSO和MEO卫星集合进行分块处理；利用伪距观测值和载波相位观测值的线性组合计算固定GEO+IGSO卫星集合双差超宽巷整周模糊度；利用双差超宽巷组合观测值及整周模糊度之间的线性关系计算固定GEO+IGSO卫星集合双差宽巷整周模糊度，利用双差消电离层组合计算固定GEO+IGSO卫星集合双差整周模糊度；根据GEO+IGSO卫星集合双差载波相位观测值建立双差电离层延迟误差模型；利用双差电离层延迟误差模型计算固定MEO卫星集合双差超宽巷和宽巷整周模糊度，将GEO+IGSO卫星集合双差消电离层组合观测值作为距离约束条件，利用双差消电离层组合计算固定MEO卫星集合双差整周模糊度。
-
公开(公告)号：CN117835149A
公开(公告)日：2024-04-05
申请号：CN202410047514.6
申请日：2024-01-12
Applicant: 辽宁工程技术大学
Abstract: 本发明提供一种信道特征二元假设和改进UWB定位RAIM方法，所述方法包括以下步骤：第一步，获取UWB原始数据，逐历元进行读取UWB基准站坐标和移动站初始位置；第二步，对SNR进行二元假设，初步识别剔除异常测距值，实现原始数据预处理；第三步，利用预处理后的观测数据，对UWB标签进行最小二乘位置估计，结合UWB基站坐标反算距离计算残差矢量；第四步，通过残差矢量构建统计检验问题，完成全局检验和故障识别，存在故障的历元找出相应异常测距值并剔除；第五步，结合滑窗理论对UWB定位自主完好性监测出现漏检情况进行抑制再KF定位解算，得到UWB定位解算轨迹。本发明能够对UWB原始数据中包含的NLOS等误差进行有效识别剔除，提高UWB定位精度和可靠性。
-
公开(公告)号：CN116385292A
公开(公告)日：2023-07-04
申请号：CN202310297076.4
申请日：2023-03-24
Applicant: 辽宁工程技术大学
IPC: G06T5/00 , G06V10/26 , G06V10/762 , G06N7/02
Abstract: 本发明提供一种IMU辅助的LiDAR动态点云剔除方法，所述方法包括以下步骤：第一步，采集LiDAR和IMU数据进行时间同步和坐标系相对空间转换参数标定；第二步，利用IMU信息进行初步点云处理，通过一种地面点云提取和点云聚类分割方法进行点云簇分割；第三步，建立帧间点云簇的配对关系，计算配对点云簇特征数据；第四步，构建点云运动状态多层次模糊综合评价模型，输入配对点云簇特征数据来评价点云簇的运动状态；第五步，基于模型评价结果，将动态点云簇从原始点云数据中剔除。本发明以LiDAR点云和IMU量测值为数据，利用IMU信息辅助剔除点云运动畸变和统一点云坐标系，基于点云簇聚类结果，采用多层次模糊综合评价模型判定各点云簇的运动状态，从而剔除动态点云。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
31
records
(took 0.023 seconds)
