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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113867155A
公开(公告)日：2021-12-31
申请号：CN202111326300.5
申请日：2021-11-10
Applicant: 中国科学院光电技术研究所
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了一种适用于光电跟踪系统的扰动辨识和自适应补偿方法，在位置回路中，本方法采用扰动观测补偿结构，利用AR参数模型辨识法对Q滤波器前的扰动估计值进行频域辨识，可以实时、精确地获得窄带扰动的峰值频率，随后依据辨识结果，采用改进型陷波滤波器结构来构造和调节Q滤波器，以实现对扰动的自适应前馈补偿。本发明在保证稳定性的前提下，有效提升了光电跟踪系统对于时变窄带扰动的抑制能力，能使系统具有更高的跟踪精度。本发明突破了传统扰动观测补偿方法的局限，在扰动未知且变化的情况下，使用AR参数模型辨识的方法获得频谱信息，进而自适应地调节前馈结构对扰动进行补偿，能够有效提升光电跟踪系统在复杂环境下的稳定性。
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公开(公告)号：CN116774587A
公开(公告)日：2023-09-19
申请号：CN202310815933.5
申请日：2023-07-05
Applicant: 中国科学院光电技术研究所
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了一种基于自适应误差观测器的光电跟踪系统控制方法，主要用于提升系统对未知变化输入信号的跟踪能力和系统对未知时变窄带扰动的抑制能力，提高光电跟踪系统的跟踪精度。本发明通过先建立误差观测器结构观测输入与扰动的和信号，再从频域辨识观测信号，最后实时、在线地调整控制器参数，从而减小系统的跟踪误差。本发明可以同时解决系统的跟踪问题和抗扰问题，并且在输入和扰动未知且变化的条件下，对于观测信号进行频域辨识分析，进而自适应地改变控制器参数，提升系统对于运动目标的跟踪能力和对于复杂环境扰动的抑制能力。
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公开(公告)号：CN115063650B
公开(公告)日：2025-04-08
申请号：CN202210605558.7
申请日：2022-05-31
Applicant: 中国科学院光电技术研究所
IPC: G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/09 , G06V10/10
Abstract: 本发明提供一种轻量型实时目标检测方法，有效保证精度的同时实现了网络模型的轻量化，选择YOLOv5s为基准模型提出了改进的网络模型EGBNet，首先，为了帮助推理加速的同时有效提取特征，巧妙使用轻量化网络ShuffleNetv2的改进版本ESNet在骨干网络部分构建轻量特征提取网络，使用SPPF模块增加网络的感受野；然后，在颈部部分结合BiFPN的思想帮助多尺度的特征融合，还使用轻量化网络GhostNet对特征处理过渡以便于检测头的预测，并且过程中使用了CBAM双通道注意力机制帮助提升模型的性能；最后，在颈部部分使用了轻量级上采样算子CARAFE执行上采样的操作，基于输入内容结合特征图的语义信息在较大的感受野范围内进行上采样以减少信息的丢失，在提升精度的同时实现了模型的轻量化。
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公开(公告)号：CN115063650A
公开(公告)日：2022-09-16
申请号：CN202210605558.7
申请日：2022-05-31
Applicant: 中国科学院光电技术研究所
IPC: G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/08 , G06V10/10
Abstract: 本发明提供一种轻量型实时目标检测方法，有效保证精度的同时实现了网络模型的轻量化，选择YOLOv5s为基准模型提出了改进的网络模型EGBNet，首先，为了帮助推理加速的同时有效提取特征，巧妙使用轻量化网络ShuffleNetv2的改进版本ESNet在骨干网络部分构建轻量特征提取网络，使用SPPF模块增加网络的感受野；然后，在颈部部分结合BiFPN的思想帮助多尺度的特征融合，还使用轻量化网络GhostNet对特征处理过渡以便于检测头的预测，并且过程中使用了CBAM双通道注意力机制帮助提升模型的性能；最后，在颈部部分使用了轻量级上采样算子CARAFE执行上采样的操作，基于输入内容结合特征图的语义信息在较大的感受野范围内进行上采样以减少信息的丢失，在提升精度的同时实现了模型的轻量化。
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公开(公告)号：CN113867155B
公开(公告)日：2023-05-26
申请号：CN202111326300.5
申请日：2021-11-10
Applicant: 中国科学院光电技术研究所
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了一种适用于光电跟踪系统的扰动辨识和自适应补偿方法，在位置回路中，本方法采用扰动观测补偿结构，利用AR参数模型辨识法对Q滤波器前的扰动估计值进行频域辨识，可以实时、精确地获得窄带扰动的峰值频率，随后依据辨识结果，采用改进型陷波滤波器结构来构造和调节Q滤波器，以实现对扰动的自适应前馈补偿。本发明在保证稳定性的前提下，有效提升了光电跟踪系统对于时变窄带扰动的抑制能力，能使系统具有更高的跟踪精度。本发明突破了传统扰动观测补偿方法的局限，在扰动未知且变化的情况下，使用AR参数模型辨识的方法获得频谱信息，进而自适应地调节前馈结构对扰动进行补偿，能够有效提升光电跟踪系统在复杂环境下的稳定性。
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