公开(公告)号：CN117387621A

公开(公告)日：2024-01-12

申请号：CN202311356772.4

申请日：2023-10-18

Applicant: 安徽大学

Inventor： 文梦阳 ,  郝喆 ,  范旭昊 ,  周思彤 ,  刘岳阳

IPC: G01C21/20 ,  G01C21/34 ,  G06Q10/047 ,  G06F18/23213

Abstract: 本发明提出了一种基于DMPC和天宇云盒M1 V3版本的路径规划系统与方法。目的是为了解决传统路径规划中的通信负担、时延问题以及提高抗干扰能力。首先，利用天宇云盒M1 V3版本的传感器，如LRF和IMU，收集与路径相关的数据，并进行预处理。接着，通过LRF建立本地时滞模型，减少时滞带来的误差。在DMPC中，结合LRF和IMU数据，实现路径规划，并根据实时环境变化进行调整。为了提高鲁棒性，定义了一个抗干扰指标，并通过MinMax方法进行归一化处理。最后，利用模拟退火算法对DMPC路径规划模型进行优化。此系统能够实时响应环境变化，提供经过优化的路径规划方案，具有较高的准确性和鲁棒性。本发明适用于无人驾驶、无人机导航等领域，为用户提供更安全、高效的导航服务。

公开(公告)号：CN117423031A

公开(公告)日：2024-01-19

申请号：CN202311356744.2

申请日：2023-10-18

Applicant: 安徽大学

Inventor： 郝喆 ,  王子寒 ,  夏明月 ,  文梦阳 ,  范旭昊 ,  周思彤

IPC: G06V20/40 ,  G06V10/32 ,  G06V10/56 ,  G06V10/74 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明涉及一种基于改进YOLOv7和DeepSORT的目标检测及跟踪系统，通过改进YOLOv7网络架构和训练策略，在损失函数中，坐标损失使用SIoU取代CIoU，考虑真实框与预测框向量角度，实现更准确的目标检测。系统融合DeepSORT算法，利用深度学习提取目标特征，引入加速度参数的卡尔曼滤波，实现持续跟踪和轨迹预测。系统可实时监测目标位置与行为，根据规则或模型进行实时预警，包括异常行为检测、碰撞风险预测等，早发现潜在安全问题或异常情况。工作流程包括：视频流数据读取与预处理；基于改进YOLOv7构建检测模型；基于改进DeepSORT构建跟踪模型；实时目标监测与异常预警。本系统是一种针对目标检测和跟踪领域的技术改进，具备准确检测、连续跟踪和实时预警功能，具有广泛的应用前景。