-
公开(公告)号：CN112149505B
公开(公告)日：2023-01-13
申请号：CN202010863734.8
申请日：2020-08-25
Applicant: 合肥工业大学(CN)
Abstract: 本发明实施方式提供一种基于图像的无人机自主地面污染物定位方法及系统，属于无人机技术领域。该方法及系统能够使在确定了污染物在图像中的位置的情况下，进一步基于该位置获取该污染物在实际的地面坐标系中的位置，从而使得无人机在自动飞行的基础上可以自主完成巡检，返回巡检结果，能够大大提升无人机巡检效率。
-
公开(公告)号：CN112148028B
公开(公告)日：2022-06-14
申请号：CN202010888967.3
申请日：2020-08-28
Applicant: 合肥工业大学
IPC: G05D1/10
Abstract: 本发明提供了一种基于无人机拍摄图像的环境监测方法和系统，涉及环境监测技术领域。通过结合无人机信息，地理信息和污染物概率分布图进行飞行路径的预规划，配合图像检测算法、目标位置推理算法确定污染物的坐标信息，并基于污染物的坐标信息、无人机实时位置信息、地理信息对无人机飞行路径进行重决策，确定飞行路径，并在完成飞行后更新污染物概率分布图，实现了无人机自主、高效的污染物检测流程。
-
公开(公告)号：CN112149505A
公开(公告)日：2020-12-29
申请号：CN202010863734.8
申请日：2020-08-25
Applicant: 合肥工业大学
Abstract: 本发明实施方式提供一种基于图像的无人机自主地面污染物定位方法及系统，属于无人机技术领域。该方法及系统能够使在确定了污染物在图像中的位置的情况下，进一步基于该位置获取该污染物在实际的地面坐标系中的位置，从而使得无人机在自动飞行的基础上可以自主完成巡检，返回巡检结果，能够大大提升无人机巡检效率。
-
-
公开(公告)号：CN108319132A
公开(公告)日：2018-07-24
申请号：CN201810025736.2
申请日：2018-01-11
Applicant: 合肥工业大学
IPC: G05B13/04
CPC classification number: G05B13/042
Abstract: 本发明提供一种用于无人机空中对抗的决策系统及方法，属于无人机领域。决策方法包括：步骤S10：获取在预定时间段内蓝方无人机的第一状态和红方无人机的第二状态；步骤S20：采用LSTM网络根据第一状态预测蓝方无人机在未来预定时刻的第一预测状态；步骤S30：从与红方无人机相关联的机动动作库中选取机动动作；步骤S40：根据红方无人机的当前状态和选取的机动动作计算红方无人机在执行机动动作后的未来预定时刻的第二预测状态；步骤S50：根据第二预测状态与第一预测状态计算在未来预定时刻蓝方无人机对红方无人机的威胁系数；步骤S60：重复步骤S30至步骤S50直到计算出所述威胁系数；步骤S70：选取最小威胁系数；步骤S80：输出与最小威胁系数对应的机动动作。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112148028A
公开(公告)日：2020-12-29
申请号：CN202010888967.3
申请日：2020-08-28
Applicant: 合肥工业大学
IPC: G05D1/10
Abstract: 本发明提供了一种基于无人机拍摄图像的环境监测方法和系统，涉及环境监测技术领域。通过结合无人机信息，地理信息和污染物概率分布图进行飞行路径的预规划，配合图像检测算法、目标位置推理算法确定污染物的坐标信息，并基于污染物的坐标信息、无人机实时位置信息、地理信息对无人机飞行路径进行重决策，确定飞行路径，并在完成飞行后更新污染物概率分布图，实现了无人机自主、高效的污染物检测流程。
-
公开(公告)号：CN116797942A
公开(公告)日：2023-09-22
申请号：CN202210222725.X
申请日：2022-03-09
Applicant: 合肥工业大学
IPC: G06V20/17 , G06V10/22 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/0442 , G06N3/084
Abstract: 本发明实施例提供一种基于多传感器的无人机铁路巡检的定位方法及定位系统，属于无人机铁路巡检技术领域。所述定位方法包括获取多个传感器监测到的特征集合；根据所述特征集合获取特征数据并形成训练数据集合；构建门控降噪自编码器、BiGRU神经网络模型和多头自注意力机制模型。本发明通过对多个传感器监测到的特征集合进行处理，并获得正则特征数据，将该训练数据集合依次沿着门控降噪自编码器、BiGRU神经网络模型以及多头自注意力机制模型中进行训练，以获得预测结果，并根据预测结果不断优化模型。本发明能够自适应地判别出蕴含更多重要信息的传感器，进而大幅提升预测精度，且能够在部分传感器故障时正常工作。
-
公开(公告)号：CN110442908B
公开(公告)日：2022-09-27
申请号：CN201910587668.3
申请日：2019-07-02
Applicant: 合肥工业大学
Abstract: 本发明实施方式提供一种用于评估航空器轨迹风险的方法、系统及存储介质，属于航空器的控制算法技术领域。所述方法包括：获取飞行环境中的威胁源信息、航空器的属性信息以及待评估的航空器的轨迹信息，其中，所述威胁源信息包括多类威胁源信息，每类所述威胁源信息包括多个威胁源的信息；采用LSTM网络从所述轨迹信息中提取出轨迹特征向量；将所述轨迹特征向量、所述属性信息分别与每个所述威胁源的信息合并为一个第一向量；将同类的所述威胁源的所有的所述第一向量输入一个第一多层感知机中以形成第二向量；累加所有的所述第二向量以形成第三向量；将所述第三向量输入第二多层感知机中以计算出所述航空器在执行所述轨迹信息时的生存概率。
-
公开(公告)号：CN108319132B
公开(公告)日：2021-01-26
申请号：CN201810025736.2
申请日：2018-01-11
Applicant: 合肥工业大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明提供一种用于无人机空中对抗的决策系统及方法，属于无人机领域。决策方法包括：步骤S10：获取在预定时间段内蓝方无人机的第一状态和红方无人机的第二状态；步骤S20：采用LSTM网络根据第一状态预测蓝方无人机在未来预定时刻的第一预测状态；步骤S30：从与红方无人机相关联的机动动作库中选取机动动作；步骤S40：根据红方无人机的当前状态和选取的机动动作计算红方无人机在执行机动动作后的未来预定时刻的第二预测状态；步骤S50：根据第二预测状态与第一预测状态计算在未来预定时刻蓝方无人机对红方无人机的威胁系数；步骤S60：重复步骤S30至步骤S50直到计算出所述威胁系数；步骤S70：选取最小威胁系数；步骤S80：输出与最小威胁系数对应的机动动作。
-
公开(公告)号：CN110442908A
公开(公告)日：2019-11-12
申请号：CN201910587668.3
申请日：2019-07-02
Applicant: 合肥工业大学
Abstract: 本发明实施方式提供一种用于评估航空器轨迹风险的方法、系统及存储介质，属于航空器的控制算法技术领域。所述方法包括：获取飞行环境中的威胁源信息、航空器的属性信息以及待评估的航空器的轨迹信息，其中，所述威胁源信息包括多类威胁源信息，每类所述威胁源信息包括多个威胁源的信息；采用LSTM网络从所述轨迹信息中提取出轨迹特征向量；将所述轨迹特征向量、所述属性信息分别与每个所述威胁源的信息合并为一个第一向量；将同类的所述威胁源的所有的所述第一向量输入一个第一多层感知机中以形成第二向量；累加所有的所述第二向量以形成第三向量；将所述第三向量输入第二多层感知机中以计算出所述航空器在执行所述轨迹信息时的生存概率。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
11
records
(took 0.018 seconds)
