公开(公告)号：CN119779313A

公开(公告)日：2025-04-08

申请号：CN202510265753.3

申请日：2025-03-07

Applicant: 南京信息工程大学

Inventor： 卓若水 ,  刘云平 ,  侍经纬 ,  乔馨霆 ,  朱琪豪 ,  曾凡响 ,  刘佳 ,  臧强 ,  龚毅光 ,  许伟红 ,  张永宏 ,  方卫华 ,  贾伟力 ,  徐梁

IPC: G01C21/20 ,  G01C21/00 ,  G01C11/04 ,  G06T17/00 ,  G06Q10/047

Abstract: 本发明提供一种用于山体监测的多无人机协同路径规划方法，该方法通过设定的无人机集群编队采集待测山体的图像，利用Harris角点检测算法对待测山体进行特征点提取，标记出山顶特征点、山洼特征点及山脚特征点，并计算得到各特征点在世界坐标系下的坐标，进而得到待测山体三维模型，而后利用贪心算法进行将特征点作为任务检测点分配给无人机集群，利用待测山体三维模型，根据A‑Star算法对分配到检测任务的各无人机进行三维路径规划。本发明利用无人机自动编队协同采集待测山体图像，减少了人工的投入，同时可适应不同的地形和环境情况，数据采集覆盖范围更广，提高了工作效率，为山区自然灾害的监测提供了有力支持。

公开(公告)号：CN119414862B

公开(公告)日：2025-04-18

申请号：CN202510006823.3

申请日：2025-01-03

Applicant: 南京信息工程大学

Inventor： 朱琪豪 ,  刘云平 ,  翟马浩 ,  顾润 ,  曾凡响 ,  卓若水 ,  付景枝 ,  龚毅光 ,  臧强 ,  徐梁

IPC: G05D1/46 ,  G05D109/20

Abstract: 本发明公开了一种基于批处理先验知识树的无人机路径规划方法，通过在人工势场法的合势力函数中加入采样点范围控制参数，根据障碍物的密集程度动态调整采样点的生成范围，并定义阈值，当采样点的合势力函数小于阈值时，则保留该点，否则剔除。该过程大大减少随机生成采样点策略导致的冗余采样及计算资源的浪费；本发明在路径优化过程中,将一个椭圆采样集合转化为两个局部子集椭圆采样集合，减少采样面积，提高采样效率；并通过更新起始点到信标点的路径代价，增加第二个椭圆面积，从而增大障碍物间可通行区域在椭圆内部的概率；同时引入障碍物密集程度因子，增加信标点生成在障碍物旁边的概率以及路径通过复杂障碍物的可能性，优化路径。

公开(公告)号：CN119414862A

公开(公告)日：2025-02-11

申请号：CN202510006823.3

申请日：2025-01-03

Applicant: 南京信息工程大学

Inventor： 朱琪豪 ,  刘云平 ,  翟马浩 ,  顾润 ,  曾凡响 ,  卓若水 ,  付景枝 ,  龚毅光 ,  臧强 ,  徐梁

IPC: G05D1/46 ,  G05D109/20

Abstract: 本发明公开了一种基于批处理先验知识树的无人机路径规划方法，通过在人工势场法的合势力函数中加入采样点范围控制参数，根据障碍物的密集程度动态调整采样点的生成范围，并定义阈值，当采样点的合势力函数小于阈值时，则保留该点，否则剔除。该过程大大减少随机生成采样点策略导致的冗余采样及计算资源的浪费；本发明在路径优化过程中,将一个椭圆采样集合转化为两个局部子集椭圆采样集合，减少采样面积，提高采样效率；并通过更新起始点到信标点的路径代价，增加第二个椭圆面积，从而增大障碍物间可通行区域在椭圆内部的概率；同时引入障碍物密集程度因子，增加信标点生成在障碍物旁边的概率以及路径通过复杂障碍物的可能性，优化路径。

公开(公告)号：CN119806207A

公开(公告)日：2025-04-11

申请号：CN202510295862.X

申请日：2025-03-13

Applicant: 南京信息工程大学

Inventor： 刘佳 ,  刘云平 ,  陈鑫 ,  侍经纬 ,  顾润 ,  卓若水 ,  曾凡响 ,  臧强 ,  龚毅光 ,  贾伟力 ,  徐梁 ,  姜俊 ,  张婷婷

IPC: G05D1/695 ,  G05D109/20

Abstract: 本发明公开了一种面向多目标的无人机动态分配和同步围捕方法，基于AP98风致漂移模型，结合目标自身动力，进行无人机围捕中目标位置的预测，再通过改进算法实现精准目标分割与合理资源分配，还通过冲突解决机制及任务分配优化环节，能实时动态调整任务，有效应对复杂多变状况，大幅增强了任务分配的灵活性与有效性。针对多目标同步围捕问题，本发明采用改进的自主无人机群制导的两阶段算法，在第一阶段，使用一致性算法来就第二阶段制导的初始条件达成一致；在第二阶段，应用一种改进的比例制导算法动态调整加速度方向，确保无人机以最优路径接近目标，完成围捕任务。

公开(公告)号：CN118570740A

公开(公告)日：2024-08-30

申请号：CN202411056896.5

申请日：2024-08-02

Applicant: 南京信息工程大学

Inventor： 李嘉琦 ,  刘云平 ,  王富尧 ,  曾凡响 ,  刘佳 ,  郭秋鑫 ,  龚毅光 ,  张永宏

IPC: G06V20/52 ,  G06V10/82 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0464 ,  G06V10/764 ,  G06V10/776 ,  G06V20/40 ,  G06V40/10

Abstract: 本发明公开了一种基于改进YOLOV5的公交站台场景车辆行人检测方法，包括以下步骤：（1）在公交站台安装摄像头，采集视频数据，构建数据集；（2）基于YOLOV5框架，重构网络得到轻量化网络模型；（3）采用改进距离交并比非极大值抑制算法TDIOU‑NMS来优化冗余候选预测框；（4）训练构建的改进YOLOV5的公交站台场景车辆行人检测模型；（5）将训练好的改进YOLOV5的公交站台场景车辆行人检测模型对验证集进行目标识别，并对模型的检测效果进行评价；本发明优化后的神经网络模型具有更高的置信度和检测速度，能将摄像头视频捕捉的车辆行人实时准确的进行识别，并且精度高、速度快，满足实时检测需求。