一种3D目标检测方法、计算机程序产品及终端

    公开(公告)号:CN119600264A

    公开(公告)日:2025-03-11

    申请号:CN202411673089.8

    申请日:2024-11-21

    Inventor: 张宁

    Abstract: 本发明公开了一种3D目标检测方法、计算机程序产品及终端,属于图像处理技术领域,联合标定激光雷达和图像采集装置;使用变换核将点云全局特征映射至图像特征图上,构造稀疏矩阵,并将图像特征图平坦化为矩阵;将稀疏矩阵、矩阵进行批处理归一化处理后进行连接处理,得到图像与点云的融合特征;利用融合特征进行区域提议,生成候选目标区域;对候选区域进行分类和边界框回归,确定目标的类别和位置,得到3D目标检测结果。利用稀疏点云构建点云与单目图像之间的映射关系,确保了只有共享相同点的图像像素点坐标和点云坐标对才会被配对,从而实现了特征的准确对齐,提高了目标检测的准确性,以此保证3D目标检测的精度。

    基于MPC算法的导航路径规划小车姿态控制方法、电子设备和存储介质

    公开(公告)号:CN119536257A

    公开(公告)日:2025-02-28

    申请号:CN202411583668.3

    申请日:2024-11-07

    Inventor: 张宁

    Abstract: 本发明公开了基于MPC算法的导航路径规划小车姿态控制方法、电子设备和存储介质,针对于每一控制周期,方法包括以下步骤:搭建经过线性化处理的小车的阿克曼小车状态空间模型,空间模型的输出值为下一状态,空间模型的输入值包括当前状态和当前控制输入;获取通过传感器测量或状态观测器得到的小车的当前状态;构建MPC优化问题;利用FGM求解所述优化问题,得到优选的控制输入;输出所述优选的控制输入的控制信号。本发明在通过引入快速梯度法,硬件友好型MPC能够以较低的计算代价和较小的内存占用,在嵌入式系统中实现实时控制,适应计算资源有限的硬件平台,从而实现高度非线性的阿克曼小车模型低资源情况下高效处理。

    一种基于WebSocket的CTF平台动态容器流量穿透方法

    公开(公告)号:CN117596236A

    公开(公告)日:2024-02-23

    申请号:CN202311667085.4

    申请日:2023-12-06

    Inventor: 张宁 徐升 张博文

    Abstract: 本发明提供了一种基于WebSocket的CTF平台动态容器流量穿透方法,使用WebSocket技术进行TCP流量转发,配合一个在用户端使用的连接器与CTF平台对TCP流量负载进行透传,并利用WebSocket在应用层的优势来实现HTTPS加密和CDN防护。本发明在WebSocket流量路由中精细控制了每一条WebSocket连接能够访问的内网目标IP地址与端口,用户只能通过申请得到的WebSocket连接进行内网穿透连接,并访问到特定地址的一个端口,在用户端无法直接向未授权的地址进行穿透,由此保证了比赛进程中选手的做题环境不受外界因素干扰,本发明的方法可以应用在单一的设备上,降低了选手使用与平台运维的成本。

    一种基于双分支区域建议网络的小样本目标检测方法

    公开(公告)号:CN114743045B

    公开(公告)日:2023-09-26

    申请号:CN202210340717.5

    申请日:2022-03-31

    Inventor: 董乐 张宁 何腾洋

    Abstract: 本发明公开了一种基于双分支区域建议网络的小样本目标检测方法,涉及模式识别与信息处理技术领域,将数据集划分为基类图像和新类图像,构建finetune集;将基础特征图送入到双分支区域建议网络中,上分支提取图像内可能包含物体的极值特征、下分支提取图像内可能包含物体的主要类别特征,然后进行聚合后与原输入基础特征图进行残差连接,获取到图像的聚合语义特征,送入边界框回归网络和前背景判定网络以获得前景建议框的位置;并利用建议框池化将不同大小的建议框基础特征池化为同样大小的建议框特征图,送入边界框精修网络和类别判定网络以获得物体的精确位置和类别;利用Finetune集进行微调;能够提取到高维语义信息。

    一种数据稀疏场景下特征语义引导的目标检测系统及方法

    公开(公告)号:CN116630635A

    公开(公告)日:2023-08-22

    申请号:CN202310359769.1

    申请日:2023-04-06

    Inventor: 董乐 张宁 何腾洋

    Abstract: 本发明公开了一种数据稀疏场景下特征语义引导的目标检测系统及方法,属于模式识别与信息处理技术领域,包括主干特征提取模块、获取前景建议区域的区域建议模块、区域建议池化模块、以及输出目标类别和位置的类别目标精修模块,主干特征提取模块包括顺次连接的前端主干网络、用于获取图像类别敏感特征的第一特征映射器,区域建议模块包括用于获取图像极值敏感特征的第二特征映射器。本发明采用共享的主干低级特征提取模块实现图像低维语义特征的获取,降低了模型计算量;通过分别添加两个特征映射器对不同任务的特征实现了多任务解耦,避免了多任务间的表征冲突。

    基于多项式零点组合的线阵低副瓣双波束泰勒综合方法

    公开(公告)号:CN114297863B

    公开(公告)日:2023-03-10

    申请号:CN202111661432.3

    申请日:2021-12-30

    Abstract: 本发明公开一种基于多项式零点组合的线阵低副瓣双波束泰勒综合方法。该方法基于传统泰勒综合法,包括以下步骤:依据综合目标给定线阵的阵元数目、阵元间距、工作频率、副瓣参考电平和期望的双波束指向;利用切比雪夫多项式得到期望波束指向的理想空间因子零点;分别保留其主瓣区零点来构成双波束主瓣,使用辛格函数零点替换其副瓣区零点来构成双波束副瓣;调整波瓣展宽因子同时对部分零点位置进行修正,最终得到组合零点多项式即双波束泰勒空间因子;使用离散傅里叶变换法综合出该阵列的激励分布。该方法突破了传统单波束泰勒综合法的适用局限,相较于优化算法提供了激励的解析解,具有更高的综合效率。

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