-
公开(公告)号：CN1235037C
公开(公告)日：2006-01-04
申请号：CN200310109070.2
申请日：2003-12-04
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 一种红外目标检测跟踪与识别系统，包括红外成像、红外图像接收、红外图像处理以及图像与结果显示四部分，红外图像首先通过红外成像仪得到，通过数字输出差分端口以及差分转单端电路，将数字图像数据以及输出控制信号送到红外图像接收部分，图像的接收部分采用现场可编程门阵列FPGA接收14位差分信号，再通过令牌总线将数据送到红外图像处理部分双数字信号处理器DSP板卡系统，对红外图像进行目标检测跟踪和识别，处理结果以及原始图像数据通过主机的总线送到显示器上显示。本发明具有探测范围广、定位精度高、识别能力强、作用距离远等优点，对于应用系统的后续处理工作具有重要意义和实用价值。
-
公开(公告)号：CN119884974A
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202411949041.5
申请日：2024-12-27
Applicant: 上海交通大学 , 中国商用飞机有限责任公司上海飞机设计研究院
IPC: G06F18/2431 , B64D45/00 , G06F18/213 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/09 , G06N3/096
Abstract: 一种变工况场景下基于特征锚点对齐的民机故障诊断方法，根据神经网络瓶颈层前的全连接层输出，计算作为源域的具有标注的民机运行数据与作为目标域的无标注的民机运行数据的边缘分布的最大均值差异，使得源域与目标域边缘分布对齐；再采用基于特征锚点辅助跨域条件分布对齐，以规避由于变工况故障数据非平衡产生故障特征混淆的现象，从而消除负迁移；最后利用所有工况下的所有故障数据生成不同类型故障的初始特征锚点并基于统计度量的方法迭代特征锚点的分布来增强其判别性，通过优化后平衡的特征锚点辅助网络进行跨域迁移。本发明能够缓解故障数据不平衡导致的非频发故障特征判别性的不足，提高偶发故障与频发故障的判别性，有效保障民机全航程的飞行安全性和任务可靠性。
-
公开(公告)号：CN107665325B
公开(公告)日：2020-09-29
申请号：CN201610602700.7
申请日：2016-07-28
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 一种基于原子特征袋模型的视频异常事件检测方法及系统，首先对视频进行采样，将视频划分为若干作为视频事件的时空体，再将每个时空体划分为时空块，而后从时空块中提取GCM描述子以及相邻时空块之间的STCV描述子，然后使用BoAF模型得到每个视频事件BoAF表示，最后采用K‐SVD算法，学习正常事件BoAF表示的过完备字典，计算每个事件的BoAF表示在这个字典下的稀疏重建代价，以稀疏重建代价大于经验阀值的视频事件为异常事件，本发明能够检测场景中的异常行为，且能够有效检测由于事件结构上下文引起的异常事件，在复杂拥挤的场景中取得了更高的检测率。
-
公开(公告)号：CN107358620B
公开(公告)日：2020-07-10
申请号：CN201610303631.X
申请日：2016-05-10
Applicant: 上海交通大学
IPC: G06T7/246
Abstract: 一种基于混成系统的全遮挡行人跟踪方法，根据行人运动特点以及在跟踪中需要学习的行人特征，构建相应的跟踪模型和辨识模型，行人未被遮挡时，跟踪模型跟踪行人的同时学习行人特征，行人被遮挡时通过模型转移规则的感知条件感知行人被遮挡并切换为辨识模型；辨识模型利用学习到的行人特征从检测结果中根据模型转移规则的辨识条件不断辨识失跟行人；在辨识模型辨识到失跟行人时，通过模型转移规则的重置条件重置跟踪行人的状态并切换到跟踪模型继续跟踪，实现存在全遮挡情况下的行人跟踪；本发明设计合理，将模型驱动和数据驱动算法利用混成系统的思想整合在一起解决了这个实际问题，大大提高了跟踪的准确度和成功率。
-
公开(公告)号：CN106055818B
公开(公告)日：2019-05-14
申请号：CN201610406881.6
申请日：2016-06-12
Applicant: 上海交通大学
IPC: G06F17/50
Abstract: 本发明公开了一种基于变几何桁架微分运动学模型定位方法，步骤1，在操作空间范围内，初始化参数θ0，L0，X0；步骤2，设计主动杆长度微分变量dL；步骤3，根据变几何桁架结构约束方程获取微分映射表达式步骤4，计算依赖于角度的微分仿射类似的得到关于节点Q的仿射步骤5，根据微分链式法则确定结构末端中心的微分映射步骤6，提取闭合速度雅克比矩阵，建立变几何桁架结构微分运动学方程，离散化结构微分运动学系统；步骤7，参考机械臂平台的测量装置提供的数据进行量测节点过程跟踪，获取该变几何桁架结构的量测模型。步骤8，通过设定间隙误差函数，综合该结构微分模型与量测模型，实现目标期望位姿误差对消的精确定位。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108629330A
公开(公告)日：2018-10-09
申请号：CN201810492576.2
申请日：2018-05-22
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 一种基于多级联分类器的人脸动态捕捉与快速识别方法及系统，使用高速的多级联分类器提取视频中的人脸信息，利用漏斗状的级联分类器作为人脸检测算法和利用训练的深度神经网络来进行人脸识别，并用ROS系统将这两种算法合成一个整体，并且本发明基于GPU技术，对人脸的朝向和光照的变化都有一定的抗干扰性，人脸的识别正确率在99％左右并且速度达到每秒30帧。
-
公开(公告)号：CN107665325A
公开(公告)日：2018-02-06
申请号：CN201610602700.7
申请日：2016-07-28
Applicant: 上海交通大学
CPC classification number: G06K9/00771 , G06K9/4604
Abstract: 一种基于原子特征袋模型的视频异常事件检测方法及系统，首先对视频进行采样，将视频划分为若干作为视频事件的时空体，再将每个时空体划分为时空块，而后从时空块中提取GCM描述子以及相邻时空块之间的STCV描述子，然后使用BoAF模型得到每个视频事件BoAF表示，最后采用K‐SVD算法，学习正常事件BoAF表示的过完备字典，计算每个事件的BoAF表示在这个字典下的稀疏重建代价，以稀疏重建代价大于经验阀值的视频事件为异常事件，本发明能够检测场景中的异常行为，且能够有效检测由于事件结构上下文引起的异常事件，在复杂拥挤的场景中取得了更高的检测率。
-
公开(公告)号：CN105539889B
公开(公告)日：2017-12-29
申请号：CN201511009602.4
申请日：2015-12-29
Applicant: 上海交通大学
IPC: B64G7/00
Abstract: 本发明提供了一种悬吊式无重力模拟试验床，包括主动跟踪子系统、多个被动跟踪子系统和多个悬吊系统，所述主动跟踪子系统包括第一导轨和沿所述第一导轨移动的多个主动移动平台，所述的多个被动跟踪子系统分别固定安装于所述的多个主动移动平台，所述被动跟踪子系统包括第二导轨和被动移动平台，所述的多个悬吊系统分别固定安装于多个被动移动平台。本发明的有益技术效果为：本发明的无重力试验床采用主被动混合跟踪模式并具有断电保护功能，可用于需要多点悬吊的复杂运动机构的无重力模拟试验。本发明还提供了一种悬吊式无重力模拟试验床的使用方法。
-
公开(公告)号：CN107358620A
公开(公告)日：2017-11-17
申请号：CN201610303631.X
申请日：2016-05-10
Applicant: 上海交通大学
IPC: G06T7/246
Abstract: 一种基于混成系统的全遮挡行人跟踪方法，根据行人运动特点以及在跟踪中需要学习的行人特征，构建相应的跟踪模型和辨识模型，行人未被遮挡时，跟踪模型跟踪行人的同时学习行人特征，行人被遮挡时通过模型转移规则的感知条件感知行人被遮挡并切换为辨识模型；辨识模型利用学习到的行人特征从检测结果中根据模型转移规则的辨识条件不断辨识失跟行人；在辨识模型辨识到失跟行人时，通过模型转移规则的重置条件重置跟踪行人的状态并切换到跟踪模型继续跟踪，实现存在全遮挡情况下的行人跟踪；本发明设计合理，将模型驱动和数据驱动算法利用混成系统的思想整合在一起解决了这个实际问题，大大提高了跟踪的准确度和成功率。
-
公开(公告)号：CN106444369A
公开(公告)日：2017-02-22
申请号：CN201610356852.3
申请日：2016-05-25
Applicant: 上海交通大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明涉及一种基于非对称变结构的操作臂前向运动学定位方法，包括：步骤1，在操作空间范围内，初始化参数；步骤2，将多个非对称单模块并联而成的操作臂运动扩展分成多个非对称单模块平移旋转的叠加操作；步骤3，设计参数Li,θi之间的关系；步骤4，根据前向运动学约束方程，展开为超越方程，利用角度参数的变换，获得致密的多项式方程；步骤5，根据代数对消方法，利用参数迭代的方式求解最终的多项式方程；步骤6，计算角度表达式中的关键节点；步骤7，根据变几何桁架操作臂的运动末端位姿向量表达式，计算期望位置X，方向n；步骤8，实现目标位姿的初步定位。与现有技术相比，本发明能提高本发明构建系统的测量精度和计算的数值稳定性。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
59
records
(took 0.023 seconds)
