-
公开(公告)号：CN119618205A
公开(公告)日：2025-03-14
申请号：CN202411889668.6
申请日：2024-12-20
Applicant: 南宁桂电电子科技研究院有限公司 , 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明提出一种基于MEMS IMU辅助搜索的COA(Coati Optimization Algorithm)姿态解算方法，所述方法包括一：在GNSS信号弱的城市街道采集IMU和BDS双天线数据；包括二：通过MEMS IMU输出数据计算俯仰角和偏航角，确定优化算法搜索边界；包括三：根据GNSS载波相位观测模和姿态观测模型，定义待优化的适应度函数；包括四：引入自适应动态参数调整机制，以加速算法的收敛过程并有效避免陷入局部最优解；包括五：针对解空间中跳跃性过大或收敛速度较慢的问题，提出了步长自适应调整机制，以提高优化过程的效率和精度；包括六：在惯性导航系统确定的空间范围内，应用改进的COA进行姿态搜索与优化，求解系统的精确姿态。
-
公开(公告)号：CN117975308A
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202410214348.4
申请日：2024-02-27
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G06V20/17 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及无人机技术领域，尤其涉及一种基于多模态图像融合的无人机夜视目标识别系统及方法，包括无人机数据采集模块、红外和微光图像融合模块、夜视与可见光图像融合模块以及目标识别模块，通过无人机数据采集模块采集形成初始数据集，再经红外和微光图像融合模块、夜视与可见光图像融合模块拼接融合获得多模态图像数据集，通过目标识别模块将生成的多模态图像数据集引入YOLOv8目标识别算法，进行图像标注并训练数据集，进而实现对目标物体的识别；最后形成的目标识别模型迁移至无人机中，能够使得无人机更快的产生响应，在终端显示出已经目标识别后的图像，提高夜视环境下的无人机目标识别准确度和效率。
-
公开(公告)号：CN117173577A
公开(公告)日：2023-12-05
申请号：CN202311211198.3
申请日：2023-09-19
Applicant: 桂林电子科技大学 , 南宁桂电电子科技研究院有限公司
IPC: G06V20/10 , G06V20/13 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06V10/764
Abstract: 本发明提出一种基于改进Swin Transformer的遥感影像建筑物变化检测方法，包括一：采集建筑物的遥感影响数据，对数据集中的遥感影像数据进行预处理，制作训练数据集；二：构建CNN模块与Swin Transformer模块，用于提取建筑物的全局‑局部特征；三：基于CNN‑Swin Transformer特征提取模块来设计特征提取编码器和多尺度特征融合解码器；四：基于CNN‑Swin Transformer特征提取编码器，以及解码器来构建改进的变化检测网络；五：将编码器所提取的特征输入到解码器中，得到二分类结果图。本发明有效提高了建筑物变化检测的准确率，分割结果形状规则且边缘细腻，基本没有检测到伪变化区域。实现对建筑物变化区域的准确检测，对比现有变化检测方法在应用于国土资源管理方面上更具优势。
-
公开(公告)号：CN106597492B
公开(公告)日：2023-09-05
申请号：CN201710066955.0
申请日：2017-02-06
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明适用于卫星导航领域，尤其涉及一种卫星导航接收机及其抗远近效应的方法和室内定位方法。卫星导航接收机包括依次相连的天线单元、射频单元、基带信号处理单元、控制与信息处理单元和人机交互单元，所述基带信号处理单元具有远近效应抑制单元，所述远近效应抑制单元包括信号重构模块、弱卫星信号跟踪模块和至少一个强卫星信号跟踪模块，强卫星信号跟踪模块包括第一自相关模块、第一互相关模块、第一减法器和第二减法器，弱卫星信号跟踪模块包括第二自相关模块、第二互相关模块、第三减法器和第四减法器。本发明能增强卫星导航接收机的抗远近效应能力。
-
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112113572B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202010987602.6
申请日：2020-09-18
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G01C21/20 , G06F18/25 , G06F18/2415
Abstract: 本发明涉及一种解决分布式标签融合的多目标跟踪方法，解决的是标签不统一信息融合差的技术问题，通过采用步骤一，在各个局部传感器上单独运行标签多伯努利滤波器得到局部估计的LMB后验信息，对局部信息设置阈值进行LMB后验修剪截断操作以减少计算复杂度；步骤二，针对各传感器后验标签不一致进行标签匹配从而使得标签一致化；步骤三，共享各传感器与相邻传感器的信息，对共享信息按照标签的方式进行算术平均融合；步骤四，根据融合结果进行目标状态和目标航迹提取的技术方案，较好的解决了该问题，可用于分布式多传感器多目标检测与跟踪中。
-
公开(公告)号：CN109977686B
公开(公告)日：2023-03-31
申请号：CN201910257477.0
申请日：2019-04-01
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明适用于图像加密领域，提供了一种基于复合混沌系统的图像加密方法和图像处理设备。所述方法包括：将Sine映射、Tent映射和Logistic映射作为种子映射，利用级联操作和非线性组合扩展混沌范围，生成复合混沌系统；利用复合混沌系统产生混沌序列来对明文图像进行预加密，生成预加密图像；获取参考图像，将预加密图像和参考图像结合，利用离散小波变换DWT算法生成视觉上有意义的密文图像。本发明的方法具有更宽的混沌范围和更复杂的混沌行为，提高了加密性能；且由于生成视觉上有意义的密文图像，因此降低被攻击的概率，能够抵御选择明文攻击和穷举攻击，具有较好的加密性能。
-
公开(公告)号：CN115128656A
公开(公告)日：2022-09-30
申请号：CN202210802130.1
申请日：2022-07-07
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开一种RTK‑GNSS抗差滤波姿态解算方法。在主天线单点定位后，通过惯性导航单元与主天线组合导航提高主天线定位精度。通过对载波双差模型求模糊度固定解，得到整周模糊度解后利用最小二乘法求得基线观测量，得到更精准的基线向量。通过主天线组合导航后的位置和基线向量计算出从天线位置。通过直接法和主从天线最终位置求解出载体的三个姿态角信息。在组合导航定位滤波过程中使用抗差自适应卡尔曼滤波，降低整体滤波过程中GNSS观测粗差和运动状态变化导致的误差，提高整体的滤波性能。本发明能够在观测值出现较大粗差和载体运动状态突然变化的情况下改善系统抗差能力，提高姿态测量精度。并能够在LAMBDA算法求固定解失败时，快速地求解出模糊度固定解。
-
公开(公告)号：CN110262529B
公开(公告)日：2022-06-03
申请号：CN201910510327.6
申请日：2019-06-13
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明提出一种基于卷积神经网络的无人机监控方法，包括：采集视频序列，将所述视频序列输到图像处理器中；对采集的视频数据进行预处理，并通过链队列将预处理后的视频数据进行缓存；通过提前预训练好的卷积神经网络模型对链队列中存取的视频数据进行分析，分析后的输出结果为无人机的空间坐标，并将无人机空间坐标下发到监控终端；读取无人机的空间坐标，对所述空间坐标进行分析，计算出舵机转动量，将所述舵机转动量发送到舵机中，控制舵机转动。本发明将卷积神经网络模型应用于无人机监控，并采用多线程链队列等技术进一步优化性能。
-
公开(公告)号：CN113408347B
公开(公告)日：2022-03-15
申请号：CN202110526635.5
申请日：2021-05-14
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明涉及自然资源调查监测监管中的建筑物变化检测领域，并具体公开了一种监控摄像头远距离建筑物变化检测的方法，将前时相影像和后时相影像进行双线性插值处理，将前时相影像和后时相影像进行配准，生成高分辨率前时相影像和高分辨率后时相影像，检测高分辨率变化图像中的建筑物，得到高分辨率建筑物变化影像，将高分辨率前时相影像二值化，并对其进行形态学后处理去除斑点噪声，得到高分辨率前时相影像二值图，将其与高分辨率建筑物变化影像进行一比一的像素加权融合，得到建筑物变化区域结果图，通过将低分辨率的影像转为高分辨率的影像，提高目标建筑物的大小，再进行建筑物的变化检测，实现监控摄像头下建筑物的变化检测。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
217
records
(took 0.12 seconds)
