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公开(公告)号:CN119879833A
公开(公告)日:2025-04-25
申请号:CN202510048252.X
申请日:2025-01-13
Applicant: 扬州大学
Abstract: 本发明公开了计算机视觉和图像处理技术领域内的一种基于双目视觉的火源测距方法,包括以下部分:S1、改进YOLOv5算法;S2、将火源数据集送入改进后的YOLO算法进行训练,获取模型权重;S3、采用ONNX方法对模型进行加速推理;S4、对双目相机进行标定,获取相机内参;S5、对双目相机采集到的照片进行畸变矫正与立体校正;S6、采用SGBM算法计算并生成视差图;S7、利用双目视觉的几何原理计算距离,本发明通过改进的YOLOv5算法和ONNX加速推理技术,实现对火源的快速检测,适应复杂环境下的火灾监测需求;利用双目视觉技术获取三维深度信息,结合精确的相机标定和图像畸变校正,确保在各种场景中都能准确测量火源的距离。
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公开(公告)号:CN117647996A
公开(公告)日:2024-03-05
申请号:CN202311726576.1
申请日:2023-12-15
Applicant: 扬州大学 , 沈阳飞机设计研究所扬州协同创新研究院有限公司
IPC: G05D1/46 , G05D1/495 , G05D101/15 , G05D109/20
Abstract: 本发明公开了一种基于强化学习的变后掠飞行器轨迹跟踪控制方法及系统,方法包括:根据飞行器相关系数和飞行器运动参考轨迹,建立不确定性变后掠飞行器增量模型;通过确定性策略梯度算法,设计变后掠飞行器的动作空间和状态空间;基于参考轨迹,根据变后掠飞行器设计稀疏奖励函数和非稀疏奖励函数相结合得到复合奖励函数;将LSTM融入强化学习算法,建立IDDPG算法对变后掠飞行器轨迹进行跟踪控制。本发明基于参考轨迹,得到的增量模型和动作空间,可以减小动作的探索空间,从而加快收敛速度;加入LSTM的IDDPG算法相对于传统DDPG算法能够更快地收敛到一个更大的平均奖励,结果更加稳定,并且避免在变掠角飞行器的爬升阶段进行不必要的探索。
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