一种布线垂直度智能检测方法

    公开(公告)号:CN109741325B

    公开(公告)日:2022-08-16

    申请号:CN201910031483.4

    申请日:2019-01-14

    Abstract: 本发明公开了一种布线垂直度智能检测方法,包括正面检测和反面检测,正面检测包括LSD直线检测,线段筛选,根据斜率将线段进行区分;反面检测包括对图像像素进行筛选,并将图片转化为灰度图像;对转换后的图像进行直线检测,根据检测得到的数据进行DBSCAN聚类;对DBSCAN聚类后的点进行拟合,画出拟合线,计算斜率。本发明能够对布线进行垂直度的快速判别,在数字图像中,检测出电线,并求出电线竖直部分的垂直度,和水平部分的水平度,进而根据所求得的水平度、垂直度对布线进行评分。

    一种重点区域智能巡检与预警系统及方法

    公开(公告)号:CN114115296A

    公开(公告)日:2022-03-01

    申请号:CN202210073550.0

    申请日:2022-01-21

    Abstract: 本发明公开了一种重点区域智能巡检与预警系统及方法,平台包括无人巡检车、智能预警平台、远程监控系统;无人巡检车通过导航定位模块和控制模块实现路径规划并完成自动巡检;智能预警平台中图像处理模块采用轻量化卷积神经网络模型作为目标检测模型,将可见光与红外图像作为模型输入,进行目标的检测与识别;驱动伺服云台偏转使智能预警平台稳定跟踪目标;远程监控系统通过加解密通讯模块接收智能预警平台发送的预警信息,显示智能预警平台采集到的双光谱图像,并负责发送指令控制扬声喇叭报警与喊话,操纵智能预警平台的伺服云台对目标进行自动或手动跟踪。本发明实现了全天候复杂环境下对多目标的检测和识别,并能够对危险目标进行跟踪与预警。

    一种全天候便携式多功能仿生定位定姿观瞄系统及方法

    公开(公告)号:CN111652276A

    公开(公告)日:2020-09-11

    申请号:CN202010368325.0

    申请日:2020-04-30

    Abstract: 本发明公开了一种全天候便携式多功能仿生定位定姿观瞄系统及方法,该系统包括激光测距仪、可见光探测器、红外探测器、偏振光探测器、仿生偏振光导航传感器、航姿模块、北斗定位模块、智能图像处理板、小型显示屏、无线模块和电源模块,通过激光测距仪获得目标的距离信息;通过智能图像处理板融合可见光、红外、偏振光探测器的信息进行目标特征提取和目标智能检测;通过北斗定位模块、航姿模块和仿生偏振光导航传感器解算观瞄系统的位姿信息;通过显示器在线观察目标检测结果和定位测姿结果;通过无线模块可将目标检测结果和定位测姿结果传输至其它外部终端;电源模块用于给系统提供电源转换功能。

    一种大气偏振模式检测及航向解算系统及方法

    公开(公告)号:CN106651951B

    公开(公告)日:2020-04-17

    申请号:CN201611187816.5

    申请日:2016-12-20

    Abstract: 本发明公开了一种大气偏振模式检测及航向解算系统及方法。所述系统包括四通道偏振图像采集装置和数据处理计算机两部分,所述的四通道偏振图像采集装置包括四通道图像采集模块、图像监控模块、设备驱动及数据存储模块,其中四通道图像采集模块均通过路由与设备驱动及数据存储模块连接,设备驱动及数据存储模块分别与图像监控模块、数据处理计算机连接。方法为:数据处理计算机向设备驱动及数据存储模块发送指令,完成大气偏振图像的采集与存储工作;偏振信息检测模块采用Stokes矢量法从拍摄的大气偏振图像中提取每一点的偏振度和偏振方位角;航向角解算模块通过提取的偏振信息解算载体航向角。本发明系统结构简单、成本低,方便查看图像数据的处理过程及结果。

    一种相邻尺度权重分配特征融合的低小慢目标检测方法

    公开(公告)号:CN114926718A

    公开(公告)日:2022-08-19

    申请号:CN202210548741.8

    申请日:2022-05-20

    Abstract: 本发明公开了一种相邻尺度权重分配特征融合的低小慢目标检测方法,该方法包括以下步骤:建立包含目标类别、位置和尺寸标注的无人机数据集,并确定训练数据集;构建无人机类小目标的智能检测网络,该智能检测网络包含基于通道注意力机制的相邻尺度空间特征融合模块、基于膨胀卷积的感受野模块;将得到的训练数据集输入构建好的智能检测网络中,进行深度神经网络模型训练;使用训练好的深度神经网络模型对无人机类小目标的测试样本进行测试,获得待检测无人机类小目标的检测结果。本发明改善了目前无人机检测任务中,由于背景因素干扰、遮挡和目标尺寸较小而产生的难以检测的问题,有效的提升了小型无人机的检测精度。

    无人机三维场景路径导航平台及其三维改进路径规划方法

    公开(公告)号:CN108204814B

    公开(公告)日:2021-06-22

    申请号:CN201611186956.0

    申请日:2016-12-20

    Abstract: 本发明公开了一种无人机三维场景路径导航平台及其三维改进路径规划方法,该平台基于Unity3d加载DEM地图数据,进行三维场景的显示;通过VS2010C++编程,实现了基于DEM的三维改进路径规划算法,获取无人机可飞行安全路径,并通过Matlab2012a绘制规划得到的路径检测规划效果;导入无人机模型,结合miniAHRS姿态传感器,获取当前无人机导航信息;融合路径规划算法到三维场景中,对无人机飞行状态和避障过程进行实时三维显示。所述三维改进路径规划方法,通过基于DEM的改进A*算法获取初始路径;结合Bresenham直线生成算法对所得到的初步规划路径进行直线化;再对直线化后的路径进行Bézier曲线平滑优化。本发明路径规划耗时短,能够实时显示飞行状态,动态三维显示路径规划和避障过程。

    一种高分辨率遥感图像目标在轨轻量化快速检测方法

    公开(公告)号:CN111797676A

    公开(公告)日:2020-10-20

    申请号:CN202010368406.0

    申请日:2020-04-30

    Abstract: 本发明公开了一种高分辨率遥感图像目标在轨轻量化快速检测方法,包含以下步骤:获取原始高分辨率可见光遥感图像,建立包含目标位置、大小、类别和航向角信息的遥感图像数据集;搭建轻量化深度学习网络模型;在深度学习框架下训练并评估搭建的轻量化深度学习网络模型;使用训练完成的轻量化深度学习网络模型在测试集上进行测试。该方法在Combricon 1H8、NVIDIA Jetson TX2等嵌入式平台下具有网络规模小、模型参数少、检测精度高、推理速度快等优点,适用于在资源受限的嵌入式平台上的部署,为遥感平台上的在轨目标检测与识别任务提供一种有效的解决方案。

    一种软边缘支持向量机仿生偏振光航向解算系统及方法

    公开(公告)号:CN111539413A

    公开(公告)日:2020-08-14

    申请号:CN202010329354.6

    申请日:2020-04-23

    Abstract: 本发明公开了一种软边缘支持向量机仿生偏振光航向解算系统及方法,系统包括水平仪、像素级偏振相机、数据处理计算机、锂电池和安装架,通过水平仪保证安装架上的像素级偏振相机正对天顶点;通过像素级偏振相机实时采集大气偏振模式得到偏振度和偏振角图像;通过数据处理计算机进行航向解算;该方法步骤为:对偏振相机采集的偏振图片进行阈值分割得到两区域图像;对两区域图像进行连通域检测得到三区域图像;对三区域图像的偏振角取反得到可分类的偏振图像;对可分类的偏振角图像利用软边缘支持向量机进行航向解算得到航向角。本发明将航向解算问题转化为二分类问题并利用软边缘支持向量机求解,抗干扰性强,可在多云和阴天条件下进行航向解算。

    一种微纳导航制导与控制系统及方法

    公开(公告)号:CN110207713A

    公开(公告)日:2019-09-06

    申请号:CN201910488826.X

    申请日:2019-06-06

    Abstract: 本发明公开了一种微纳导航制导与控制系统及方法,该系统包括用于敏感目标反射的激光信号的激光探测器模块;用于采集激光探测器模块的电压信号并转换为数字信号后传输至微处理器的AD转换模块;用于获取导航信息的卫星导航模块及惯性测量单元;用于为系统提供精确的导航信息、求取目标相对角位置,通过制导控制运算获得控制指令,并发送至动力机构的微处理器模块;用于实现微处理器模块与地面监控站的远距离通讯的无线通讯模块;用于存储由微处理器获得的导航信息和控制指令的数据记录模块,用于接收控制指令并驱动系统运动的动力机构。本发明的系统结构简单、实现方便、通用性强、应用范围广,在导航制导与控制系统及方法设计应用领域上前景广阔。

    基于人工智能的光学遥感图像目标在线快速检测方法

    公开(公告)号:CN110189304A

    公开(公告)日:2019-08-30

    申请号:CN201910377070.1

    申请日:2019-05-07

    Abstract: 本发明公开了一种基于人工智能的光学遥感图像目标在线快速检测方法,包括以下步骤:获取原始光学遥感图像,建立光学遥感图像目标数据集;搭建图像特征提取网络,并结合解码器共同构建目标快速检测网络模型;利用所述光学遥感图像目标数据集对目标快速检测网络模型进行训练和评估;利用训练后的目标快速检测网络模型对待测光学遥感图像进行目标检测。本发明基于人工智能的光学遥感图像目标在线快速检测方法可应对复杂的外界干扰,具有检测精度高、检测速度快、占用内存小、低成本、低功耗等优点,适用于嵌入式等移动平台,并在嵌入式平台上能取得实时的检测速度和较高的检测精度,可用于无人机机载平台或卫星平台等移动端的遥感目标检测。

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