公开(公告)号：CN108769569B

公开(公告)日：2021-04-13

申请号：CN201810314065.1

申请日：2018-04-10

Applicant: 昆山微电子技术研究院

Inventor： 晁涌耀 ,  梁艳菊 ,  常嘉义

IPC: H04N7/18 ,  H04N5/232 ,  G06T3/40 ,  G06T5/50 ,  G06T7/80

Abstract: 一种用于无人机的360度立体全景观测系统，包括：观测子系统与处理子系统，其中，所述观测子系统由观测无人机所处空间6个方向的多个摄像头组成，所述处理子系统与所述观测子系统进行通信。与现有技术相比，可对无人机所在高度上四周的环境信息、无人机高度上方的环境图像信息进行观测，具备覆盖水平360°和垂直360°全方位的视野的能力。此外，本发明加入了高程感知模块，兼容北斗/GPS卫星信息与惯性传感器信息，使得本发明对无人机观测环境中的位置和高程信息的探测更准确。采用2D和3D建模对图像对进行观测，高度信息融合环境图像信息，对环境的描述更精确。

公开(公告)号：CN108830131B

公开(公告)日：2021-05-04

申请号：CN201810314076.X

申请日：2018-04-10

Applicant: 昆山微电子技术研究院

Inventor： 晁涌耀 ,  梁艳菊 ,  常嘉义

IPC: G06K9/00 ,  G06K9/62

Abstract: 本发明公开了基于深度学习的交通目标检测与测距方法，包括：算法模型训练步骤，选择车辆附近的图像区域样本，对图像增加样本，对增加的样本改变像素使其成为具有相等强度的图像，最后进行深度学习训练得到模型；算法模型预测步骤，基于训练得到的模型，选择车辆附近的图像区域样本，对图像区域样本对比度归一化，再进行深度卷积神经网络预测，输出图像数据。本发明使用深度学习方法将目标的识别与测距统一在单一的网络模型下，完成对交通目标的检测与测距，使系统达到了性能和效率的平衡，速度方面极佳，完全满足实时性要求。