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公开(公告)号：CN111580538A
公开(公告)日：2020-08-25
申请号：CN202010525835.4
申请日：2020-06-10
Applicant: 中国兵器工业计算机应用技术研究所
Abstract: 本发明公开了一种无人平台障碍避障系统及方法，所述系统包括：搭载于无人平台上的飞行控制器、机载计算机和避障雷达，所述避障雷达与所述机载计算机通信连接，所述机载计算机与所述飞行控制器双向通信连接；其中，所述避障雷达探测障碍物并将采集到的雷达数据送入所述机载计算机；所述机载计算机对所述雷达数据进行处理，完成路径规划，并将规划好的路径发送至所述飞行控制器，以使所述飞行控制器按照所述规划好的路径对所述无人平台进行飞行控制。本发明的有益效果为：既保证了无人平台的飞行可靠性，又可以利用更加强大的硬件平台完成复杂多变的任务。
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公开(公告)号：CN109682373A
公开(公告)日：2019-04-26
申请号：CN201811627359.6
申请日：2018-12-28
Applicant: 中国兵器工业计算机应用技术研究所
Abstract: 本发明公开了一种无人平台的感知系统，包括：激光传感器，其获取激光数据并探测障碍物；激光算法模块，其包括第一前端位置估计模块和第一后端位置估计模块；视觉传感器，其获取图像数据；视觉算法模块，包括第二前端位置估计模块和第二后端位置估计模块；融合定位模块，其获取无人平台在室内环境中的位置和速度；卫星定位模块，其获取无人平台在室外环境中的位置和速度；室内外切换导航算法模块，其切换选择不同的定位方法，并将定位的无人平台的实时位置、速度发送给无人平台；环境地图构建算法模块，其建立地图，利用地图提取障碍物信息，并将障碍物信息发送给无人平台。本发明的有益效果：实现在室内外环境及室内外环境切换过程中的自主定位。
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公开(公告)号：CN117216624B
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202311049071.6
申请日：2023-08-18
Applicant: 中国兵器工业计算机应用技术研究所
IPC: G06F18/24 , A61B5/372 , G06F18/25 , G06F18/214
Abstract: 本公开实施例公开一种脑电信号分类方法、装置、电子设备及介质，该方法包括：获取待分类脑电信号的特征信息；获取训练后的脑电信号分类模型；利用训练后的第一脑电信号分类模型对时域特征进行处理，得到第一分类结果，利用训练后的第二脑电信号分类模型对频域特征进行处理，得到第二分类结果，以及，利用训练后的第三脑电信号分类模型对拓扑特征进行处理，得到第三分类结果；利用训练后的第四脑电信号分类模型对训练后的第一脑电信号分类模型的分类准确率及第一分类结果、训练后的第二脑电信号分类模型的分类准确率及第二分类结果，以及训练后的第三脑电信号分类模型的分类准确率及第三分类结果进行处理，获得待分类脑电信号的目标分类结果。
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公开(公告)号：CN114973039B
公开(公告)日：2025-03-07
申请号：CN202210708233.1
申请日：2022-06-21
Applicant: 中国兵器工业计算机应用技术研究所
Abstract: 本申请涉及一种无人机操控仿真模拟训练方法和电子设备，该仿真模拟训练方法包括获取图像序列集合，图像序列集合包括多个图像序列子集，图像序列子集包括多帧图像，图像包含有至少一个预设目标对象，同一图像序列子集的多帧图像所包含的预设目标对象的数量相等，不同图像序列子集的图像所包含的预设目标对象的数量不同；按照预设时间间隔和预设顺序依次显示多个图像序列子集的多帧图像；获取每个预设时间间隔内操控选手根据图像选择的实际目标对象；针对每一图像，判断操控选手选择的实际目标对象与对应图像的预设目标对象是否一致，并获取判断结果；根据判断结果，确定操控选手的训练得分。
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公开(公告)号：CN112596071B
公开(公告)日：2024-09-20
申请号：CN202011204006.2
申请日：2020-11-02
Applicant: 中国兵器工业计算机应用技术研究所
Abstract: 本公开提供了无人机自主定位方法、装置及无人机，该方法包括：根据无人机的二维激光雷达采集的数据，得到激光定位信息；根据无人机的惯性传感器、视觉里程计和深度相机分别采集的数据，得到视觉定位信息；根据无人机的定高雷达采集的数据，得到高度信息；根据激光定位信息、视觉定位信息和高度信息，得到无人机所处空间位置的定位信息。根据本实施例的方法，无需卫星信号即可实现无人机自主定位，该自主定位方式可适用于地下空间环境。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113591843B
公开(公告)日：2024-04-09
申请号：CN202110785155.0
申请日：2021-07-12
Applicant: 中国兵器工业计算机应用技术研究所
IPC: G06V10/25 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464
Abstract: 本申请实施例提供了一种仿初级视觉皮层的目标检测方法、装置及设备，仿初级视觉皮层的目标检测方法包括：获取图像；通过预设的仿初级视觉感知皮层模型对图像中的特征进行提取，得到第一特征图；仿初级视觉感知皮层模型反映图像与第一特征图的映射关系；仿初级视觉感知皮层模型包括VOneBlock层和第一卷积层；通过预设的目标检测模型在第一特征图中检测设定的目标对象，得到检测结果；其中，在第一特征图中存在目标对象的情况下，检测结果包括目标对象在图像中的位置信息和分类标签；目标检测模型反映第一特征图与检测结果的映射关系；根据检测结果执行对应操作。
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公开(公告)号：CN113721664B
公开(公告)日：2024-03-29
申请号：CN202010454343.0
申请日：2020-05-26
Applicant: 中国兵器工业计算机应用技术研究所
IPC: G05D1/686
Abstract: 本发明公开了一种空地协同无人系统，包括：M辆飞行类无人设备、N辆陆空两栖类无人设备及P辆行驶类无人设备；对于M辆飞行类无人设备、N辆陆空两栖类无人设备及P辆行驶类无人设备中的任意辆无人设备，用于根据目标任务生成前进路线，并按照前进路线执行前进操作；以及，在执行前进操作的情况下，还用于执行打击操作；其中，M、N及P分别为大于等于1的正整数，打击操作包括：识别采集到的图像中是否存在目标物；在存在的情况下，确定目标物的等级；在目标物的等级达到预设等级的情况下，根据无人设备的位置，确定目标物的位置；以及，根据目标物的位置，调用其他无人设备同时打击目标物。
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公开(公告)号：CN117216624A
公开(公告)日：2023-12-12
申请号：CN202311049071.6
申请日：2023-08-18
Applicant: 中国兵器工业计算机应用技术研究所
IPC: G06F18/24 , A61B5/372 , G06F18/25 , G06F18/214
Abstract: 本公开实施例公开一种脑电信号分类方法、装置、电子设备及介质，该方法包括：获取待分类脑电信号的特征信息；获取训练后的脑电信号分类模型；利用训练后的第一脑电信号分类模型对时域特征进行处理，得到第一分类结果，利用训练后的第二脑电信号分类模型对频域特征进行处理，得到第二分类结果，以及，利用训练后的第三脑电信号分类模型对拓扑特征进行处理，得到第三分类结果；利用训练后的第四脑电信号分类模型对训练后的第一脑电信号分类模型的分类准确率及第一分类结果、训练后的第二脑电信号分类模型的分类准确率及第二分类结果，以及训练后的第三脑电信号分类模型的分类准确率及第三分类结果进行处理，获得待分类脑电信号的目标分类结果。
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公开(公告)号：CN116403086A
公开(公告)日：2023-07-07
申请号：CN202310286272.1
申请日：2023-03-22
Applicant: 中国兵器工业计算机应用技术研究所
Abstract: 本发明提供一种基于初级视觉皮层卷积的目标检测方法及设备。其中检测方法包括：获取待检测图像；基于待检测图像依次进行多次初级视觉皮层机理的特征图尺寸压缩和特征提取，得到多个不同尺寸的骨干特征图；基于多个骨干特征图进行多次初级视觉皮层机理的卷积特征提取和通道聚合，得到多个尺寸的目标特征图；融合多个目标特征图得到目标检测结果。本发明改善了现有技术中的目标检测的方法容易受到噪声干扰，环境适应性差的问题。
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公开(公告)号：CN116402310A
公开(公告)日：2023-07-07
申请号：CN202310524598.3
申请日：2023-05-10
Applicant: 中国兵器工业计算机应用技术研究所
IPC: G06Q10/0631 , A61B5/318 , A61B5/369 , A61B5/389 , A61B5/16 , G06F18/241 , G06F18/25 , G06F18/2415
Abstract: 一种多无人机仿真控制人员的赋能方法，包括：提取多个控制人员执行不同规模的无人机仿真控制任务时的非疲劳状态和疲劳状态下的生理特征数据，将生理特征数据对应的疲劳和非疲劳状态作为标签，基于提取的生理特征数据和对应的标签进行模型训练得到疲劳检测模型；生理特征数据包括心电特征数据、脑电特征数据和肌电特征数据；基于疲劳检测模型根据多个控制人员执行不同规模的仿真控制任务时每个单位时刻的生理特征数据确定仿真控制任务的最佳规模；控制人员执行最佳规模仿真控制任务；根据控制人员每个时刻的生理特征数据基于疲劳检测模型预测控制人员当前时刻和未来时刻的状态，根据控制人员当前时刻和未来时刻的状态对控制人员进行赋能。
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