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公开(公告)号：CN107895066A
公开(公告)日：2018-04-10
申请号：CN201711020967.6
申请日：2017-10-26
Applicant: 西北工业大学
Abstract: 本发明涉及一种基于改进混合蛙跳算法的四旋翼无人机参数辨识方法，以混合蛙跳算法为基础，通过对算法中蛙跳规则改进，提高了混合蛙跳算法的全局收敛速度，并根据四旋翼无人机参数特性，对适应度函数进行设计，减少算法的计算复杂度，提高对四旋翼无人机多参数辨识的效率。该方法具有一定的普适性，能够实现对大多数具有非线性和强耦合度系统的参数辨识。
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公开(公告)号：CN104933307B
公开(公告)日：2018-04-03
申请号：CN201510329951.8
申请日：2015-06-15
Applicant: 西北工业大学 , 中国西安卫星测控中心
IPC: G06F19/00
Abstract: 本发明公开了一种基于粒子群优化算法的太阳电池隐式方程参数辨识方法，用于解决现有太阳电池参数辨识方法辨识精度低的技术问题。技术方案是基于粒子群优化算法，针对太阳电池模型为隐式方程的特点，采用基于待辨识方程的适应度函数设计方法，通过辨识，能够高效的提取太阳电池模型的五个参数。在辨识的过程中无需进行等效方程的线性简化和参数小范围变化的缺省，使得辨识过程更具灵活性、适应性和鲁棒性，辨识结果精确度更高。同时，本发明方法还能用于解决除太阳电池模型外的其他隐式方程参数辨识问题，具有一定的普适性。
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公开(公告)号：CN107491080A
公开(公告)日：2017-12-19
申请号：CN201710564003.1
申请日：2017-07-12
Applicant: 西北工业大学
IPC: G05D1/08
Abstract: 本发明涉及一种基于非线性反馈和微分跟踪的飞行器姿态控制方法，采用基于最速控制综合函数的非线性反馈作为姿态控制器，在提高快速性控制指标3倍以上，控制精度指标50％以上的同时，相比背景技术大幅降低工程实现难度，且控制参数仍保持为4个。利用积分链式微分器设计不确定项补偿器，在保持控制器抗干扰能力的同时，仅需1个控制参数，而背景技术采用的补偿器需要7个参数。整个控制方案所需参数为5个，相比背景技术控制参数减少50％以上，大幅降低参数整定难度。利用萤火虫算法进行控制器参数的寻优整定，整定迭代次数相比背景技术减少10倍以上，具有更强的工程适用性。
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公开(公告)号：CN119625478A
公开(公告)日：2025-03-14
申请号：CN202510162058.4
申请日：2025-02-14
Applicant: 西北工业大学 , 中国船舶重工集团公司第七0五研究所
IPC: G06V10/80 , G06V10/77 , G06V10/44 , G06V10/771 , G06V10/82 , G06V10/764 , G06V10/766 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/0442 , G06N3/082 , G06N3/084 , G06N3/048
Abstract: 本发明为一种基于深度学习的数据融合方法及系统，涉及深度学习技术领域，包括根据设定的分类规则对获取无人系统中的多种传感器数据进行分类，获得分类数据；基于分类数据的基本属性分别进行预处理，获得预处理后分类数据；将预处理后的分类数据进行数据级融合，获得多个分类融合数据；基于深度递归神经网络DRNN，结合双向长短时记忆单元Bi‑LSTM和稀疏注意力机制，构建数据融合模型，通过模型剪枝对数据融合模型优化，获得优化后的数据融合模型；将多个分类融合数据输入至优化后的数据融合模型中进行二次融合，获得最终融合特征。充分挖掘多源信息的潜力，提高在复杂环境中决策的准确性和有效性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119582802A
公开(公告)日：2025-03-07
申请号：CN202510142604.8
申请日：2025-02-10
Applicant: 西北工业大学 , 中国船舶重工集团公司第七0五研究所
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的智能滤波方法及系统，涉及数据滤波技术领域。以解决使用智能优化算法进行滤波器参数寻优时，寻优性能和计算效率相互冲突这一技术问题。获得干扰控制指令数据；提取每个数据在寻优后期阶段所经过的个体；对数据分类后将同一类数据所对应的寻优后期个体组合获得各类子搜索空间；待滤波控制指令数据归类后调取该类子搜索空间进行滤波器参数寻优。本发明通过提取寻优后期个体聚焦于对干扰控制指令数据滤波效果接近最优的部分滤波参数；将寻优后期个体组合获得了独属于各类数据的子搜索空间，对待滤波控制指令数据进行处理时仅在对应的子搜索空间进行搜索，降低了搜索范围还提高了搜索性能。
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公开(公告)号：CN114743124B
公开(公告)日：2024-09-10
申请号：CN202210099550.8
申请日：2022-01-27
Applicant: 西北工业大学
IPC: G06V20/40 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/09
Abstract: 本发明提供了一种弹载平台实时目标跟踪方法，属于图像处理领域，包括：步骤1、目标跟踪器根据第一帧的目标位置，提取当前图像帧的搜索区域；步骤2、再对第一帧提取的搜索区域进行特征提取，使用样本及特征训练分类器，并生成初始的位置滤波器；步骤3、在后续图像帧中，目标跟踪器根据前一帧的目标位置，进行区域循环采样获得正负样本，提取样本特征以更新滤波器参数；步骤4、将滤波器和新输入的图像帧进行相关性计算，响应最大值的区域即为目标位置。该方法采用以跟踪为主、检测为辅的方法将改进相关滤波算法和上述改进单阶段检测算法进行融合得到一个优良的长时跟踪系统，大幅提升算法表现力。
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公开(公告)号：CN113470001B
公开(公告)日：2024-01-09
申请号：CN202110830767.7
申请日：2021-07-22
Applicant: 西北工业大学
Abstract: 进行实时准确搜索。本发明提供了一种用于红外图像的目标搜索方法，属于图像处理领域，包括：获取红外图像，并对其进行图像增强预处理，得到图像特征金字塔的首层；在红外图像上手动标出目标位置，即给定第一帧的目标框；在红外图像上利用特征金字塔算法提取目标框中不同层次的图像：在各个层利用SSDA模板匹配算法进行目标搜索，框选出目标的最大可能位置，同时记录置信度和目标移动位置信息，获得搜索目标。本发明利用图像特征金字塔算法，加快了搜索速度，提高帧(56)对比文件丁文.红外图像拼接技术研究.中国优秀硕士学位论文全文数据库 信息科技辑.2010,摘要，第1-5章.王利颖 等.一种自适应红外图像增强新算法《.信号处理》.2009,第25卷(第12期),第1836-1839页.吴娜娜.基于机器学习的红外目标跟踪算法研究《.中国优秀硕士学位论文全文数据库信息科技辑》.2020,第2020年卷(第02期),第I135-87页.丁文.红外图像拼接技术研究《.中国优秀硕士学位论文全文数据库信息科技辑》.2010,第2010年卷(第08期),摘要，第1-5章.F.MEMON 等.Model based FPGA design ofhistogram equalization《.SindhUniv. Res.Jour.》.2016,第48卷(第2期),第435-440页.
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公开(公告)号：CN117353410A
公开(公告)日：2024-01-05
申请号：CN202311193101.0
申请日：2023-09-15
Applicant: 西北工业大学
Abstract: 本申请提供一种基于深度学习的移动机器人自主充电方法和系统，所述方法包括获取移动机器人的电池电量；在电池电量低于电量阈值时，控制移动机器人移动至预充电点；对移动机器人的视觉传感器获取的可见光图像，检测确定当前图像中是否存在充电桩；对处理后的图像进行颜色特征提取，提取充电桩上的人工特征；利用可见光图像中提取的特征和对应的深度图像，计算得到人工特征在现实世界中的位置；分别获取充电桩中心的位置和方向；控制移动机器人的充电口与充电桩对齐；获取电池的充电电压和电流阶跃信息；在电池的充电电压和电流阶跃信息发生变化后，机器人停止运动；通过该方法提升移动机器人的自主充电方法的鲁棒性、检测精度以及充电成功率。
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公开(公告)号：CN114743124A
公开(公告)日：2022-07-12
申请号：CN202210099550.8
申请日：2022-01-27
Applicant: 西北工业大学
Abstract: 本发明提供了一种弹载平台实时目标跟踪方法，属于图像处理领域，包括：步骤1、目标跟踪器根据第一帧的目标位置，提取当前图像帧的搜索区域；步骤2、再对第一帧提取的搜索区域进行特征提取，使用样本及特征训练分类器，并生成初始的位置滤波器；步骤3、在后续图像帧中，目标跟踪器根据前一帧的目标位置，进行区域循环采样获得正负样本，提取样本特征以更新滤波器参数；步骤4、将滤波器和新输入的图像帧进行相关性计算，响应最大值的区域即为目标位置。该方法采用以跟踪为主、检测为辅的方法将改进相关滤波算法和上述改进单阶段检测算法进行融合得到一个优良的长时跟踪系统，大幅提升算法表现力。
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