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公开(公告)号:CN110519582A
公开(公告)日:2019-11-29
申请号:CN201910755993.6
申请日:2019-08-16
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: H04N13/246
Abstract: 本发明公开了一种巡检机器人数据采集系统及数据采集方法,主要完成机器人到达指定巡检位置点后,采用嵌入式深度学习图像处理技术,快速的识别周边场景,识别设备并进行配准,通过发送指令调整云台角度,进行设备图像的自主采集。所述发明的具体步骤为:通过双目摄像头采集图像信息,在处理器中对图形进行格式转换、分辨率调整以及平滑滤波等预处理,对预处理过的图像进行目标识别,再将识别数据上传云端,在云端对数据进行处理和分析,根据分析结果反馈给云台用于校正摄像头角度等。通过重复执行实现复杂环境设备识别、设备部件识别与图像采集、检修监控。
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公开(公告)号:CN110493742B
公开(公告)日:2020-12-04
申请号:CN201910803709.8
申请日:2019-08-28
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明公开一种用于超宽带的室内三维定位方法,属于通信领域。本发明包括:建立空间三维直角坐标系;使用基于TDOA量测距离分布的非视距误差鉴别法判定定位过程是否存在非视距误差;利用超宽带系统通过TDOA量测数据对标签三维位置做初步位置估计;将通过Chan算法估计所得的标签三维位置,做残值加权处理;将经过处理的标签三维位置,作为高斯‑牛顿迭代算法的初值,迭代运算,使用残差判别法,得到标签的三维空间位置。本发明为使用TDOA定位方式提供了具体的定位方案;本发明与Chan算法相比,定位精度要优于Chan算法;本发明具有良好的抗室内非视距误差干扰性能。
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公开(公告)号:CN110493742A
公开(公告)日:2019-11-22
申请号:CN201910803709.8
申请日:2019-08-28
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明公开一种用于超宽带的室内三维定位方法,属于通信领域。本发明包括:建立空间三维直角坐标系;使用基于TDOA量测距离分布的非视距误差鉴别法判定定位过程是否存在非视距误差;利用超宽带系统通过TDOA量测数据对标签三维位置做初步位置估计;将通过Chan算法估计所得的标签三维位置,做残值加权处理;将经过处理的标签三维位置,作为高斯-牛顿迭代算法的初值,迭代运算,使用残差判别法,得到标签的三维空间位置。本发明为使用TDOA定位方式提供了具体的定位方案;本发明与Chan算法相比,定位精度要优于Chan算法;本发明具有良好的抗室内非视距误差干扰性能。
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