基于车载4D雷达点云的深度学习网络

    公开(公告)号:CN115761432A

    公开(公告)日:2023-03-07

    申请号:CN202211176530.2

    申请日:2022-09-26

    Abstract: 本发明提出了一种基于车载4D雷达点云的深度学习网络,包含以下步骤:S1、采集场景数据以形成4D雷达点云数据集,并划分为训练集、验证集及测试集;S2、将训练集中场景点云数据划分为多个空间区域,并通过密度感知PointRCNN网络学习不同空间区域内的点云分布特征;S3、逐点学习点的全局语义特征,搜索遍历空间区域后从输入点云中分割出前景点,并生成3D提议框,以估计车辆目标位置与尺寸;S4、通过局部坐标转换学习局部特征,优化3D提议框的位置和方向,从而生成检测车辆目标的3D边界框;S5、设置网络损失函数,并结合验证集训练密度感知PointRCNN网络模型直至其收敛。本发明可以获得更稳健的网络模型和更强的目标检测能力。

    一种轨交列车运动状态高精度感知设备及感知方法

    公开(公告)号:CN113511236B

    公开(公告)日:2023-02-28

    申请号:CN202110918662.7

    申请日:2021-08-11

    Abstract: 本发明涉及一种轨交列车运动状态高精度感知设备,包括:壳体、面板、运动状态监测传感器和中央数据处理器,通过中央数据处理器将各运动状态监测传感器的多源数据融合处理,在不依赖轨交地面测量系统和车载信号系统的情况下,可以自主获取列车运行方向、实时速度、位移信息、实时位置和加速度等信息。本发明还涉及一种实现轨交列车高精度位移测量的方法,采用雷达测速和激光测距联合测量的方法实现列车位移信息的获取,可以实现各类轨交条件下的高精度位移测量。本发明还涉及一种实现轨交列车实时自主定位的方法,通过融合处理列车位移信息和运行方向信息,结合轨交地图即能实现列车实时位置感知,且精度高、实时性好。

    基于隐马尔可夫模型的低慢小目标航迹威胁识别方法

    公开(公告)号:CN114676743A

    公开(公告)日:2022-06-28

    申请号:CN202111496076.4

    申请日:2021-12-09

    Abstract: 本发明提供了一种基于隐马尔可夫模型的低慢小目标航迹威胁识别方法,包括如下步骤:S1、将低慢小目标对于保护区的威胁度分为低、中、高三个等级,建立具有三个隐状态的隐马尔可夫模型,并初始化隐马尔可夫模的参数;S2、构建观测序列,作为隐马尔可夫模型的输入,观测序列的输入为低慢小目标的航迹信息;S3、对隐马尔可夫模型进行训练和参数优化,输出最优的状态转移概率矩阵和发射状态概率矩阵;S4、基于最优的状态转移概率矩阵和发射状态概率矩阵得到最优的隐马尔可夫模型。该方法基于隐马尔可夫模型可实现动态评估的优良特性,简单且准确地刻画目标航迹与威胁等级之间的动态关系,在低慢小目标的威胁评估领域有很强的可应用性和高效性。

    一种加速度辅助机车雷达测速滤波方法

    公开(公告)号:CN113608221A

    公开(公告)日:2021-11-05

    申请号:CN202110868586.3

    申请日:2021-07-29

    Abstract: 本发明涉及一种加速度辅助机车雷达测速滤波方法,其包括如下步骤:步骤S1、根据测速精度和测速实时性要求,选定滤波长度N;步骤S2、利用第N时刻以及之前的N‑1个时刻,共计N个时刻的雷达初始测量速度和加速度测量值计算得到N个速度估计值;步骤S3、对步骤S2得到的N个速度估计值进行均值滤波处理。本发明利用雷达初始测量速度和加速度计测量值得到多个估计速度,并对估计速度进行均值滤波得到最终的速度输出值,达到了减小雷达测速误差、提高测速精度的目的,本发明适用于减小非理想因素引起的雷达测速误差和提高雷达测速精度。

    一种轨交列车运动状态高精度感知设备及感知方法

    公开(公告)号:CN113511236A

    公开(公告)日:2021-10-19

    申请号:CN202110918662.7

    申请日:2021-08-11

    Abstract: 本发明涉及一种轨交列车运动状态高精度感知设备,包括:壳体、面板、运动状态监测传感器和中央数据处理器,通过中央数据处理器将各运动状态监测传感器的多源数据融合处理,在不依赖轨交地面测量系统和车载信号系统的情况下,可以自主获取列车运行方向、实时速度、位移信息、实时位置和加速度等信息。本发明还涉及一种实现轨交列车高精度位移测量的方法,采用雷达测速和激光测距联合测量的方法实现列车位移信息的获取,可以实现各类轨交条件下的高精度位移测量。本发明还涉及一种实现轨交列车实时自主定位的方法,通过融合处理列车位移信息和运行方向信息,结合轨交地图即能实现列车实时位置感知,且精度高、实时性好。

    一种基于电磁散射模型的大角度SAR超分辨成像方法

    公开(公告)号:CN109633638B

    公开(公告)日:2020-11-03

    申请号:CN201811375129.5

    申请日:2018-11-19

    Abstract: 一种基于电磁散射模型的大角度SAR超分辨成像方法,对雷达回波进行子孔径划分,子孔径之间保留重叠区域用于转角估计;基于电磁散射模型对每个子孔径进行参数估计;利用估计得到的参数集,对当前子孔径的频率和角度范围进行外推,并进行重构得到高分辨率的子孔径图像;对所有校正旋转后的子孔径图像进行融合,获得高分辨率的融合图像。本发明提升了大视角条件下的SAR成像分辨率,保证了目标部件的整体连续性,提高了低信噪比条件下的算法鲁棒性。

    基于后向投影的太赫兹ISAR三维成像方法

    公开(公告)号:CN109633643A

    公开(公告)日:2019-04-16

    申请号:CN201811513068.4

    申请日:2018-12-11

    Abstract: 本发明涉及一种基于后向投影的太赫兹ISAR三维成像方法,包含:S1、由四个设置在同一平面内的天线形成正交基线结构,包括发射天线O和接收天线A、B、C;S2、计算参考距离;S3、对回波信号进行Dechirp处理和脉冲压缩处理;S4、计算目标的距离分辨率和方位分辨率;S5、计算每一个成像空间内的采样点在每个方位时刻到各个接收天线的斜距;S6、对接收天线A、B、C进行相位补偿,得到BP成像结果;S7、对BP成像结果提取强散射点;S8、对强散射点进行干涉相位的提取;S9、反算各个散射点在三维空间的三维坐标,得到三维成像结果。本发明能够有效提高对未知非合作目标的精细化识别和解译能力。

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