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公开(公告)号：CN118778498A
公开(公告)日：2024-10-15
申请号：CN202410749605.4
申请日：2024-06-12
IPC: G05B19/042 , F41G1/06
Abstract: 本发明公开了一种基于STM32和姿态传感器控制虚拟现实平台瞄准器的瞄准装置。本发明的瞄准装置包括接口电路、电源电路、JY901S姿态传感器、微处理器电路和RS485通信电路。本发明通过JY901S姿态传感器采集瞄准装置初始姿态值，再使用STM32对初始姿态值进行四元数互补滤波解算姿态角和卡尔曼滤波算法，提升解算后的姿态角度精度，并根据串口协议将姿态角通过串口发送至虚拟现实平台，达到姿态角控制虚拟现实平台瞄准器的作用。本发明首先将带有JY901S姿态传感器的主控板固定于瞄准装置上，使用STM32读取JY901S姿态传感器初始姿态值；其次将获取的初始姿态值使用四元数互补滤波算法解算初始姿态角，再对其做卡尔曼滤波算法，获取姿态角的最优估计值；将最优的姿态角根据串口协议打包成串口数据发送至虚拟现实平台。本发明设计了将姿态角应用于虚拟现实平台。瞄准装置通过姿态角精准控制虚拟现实平台中的瞄准器。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118706126A
公开(公告)日：2024-09-27
申请号：CN202410814400.X
申请日：2024-06-24
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于改进PDR算法的室内行人定位方法。本发明首先设计了卡尔曼滤波器和FIR滤波器对传感器数据进行预处理；其次对传统的Weinberg步长计算模型进行改进，增加了新的变量作为步频检测和步长计算的联合参考；然后取合适的阈值作为行人零速判断，以修正步数以及行人位置；最后设计一个扩展卡尔曼滤波器EKF对行人的位置进行优化，其中，对于上下楼梯本发明提出了融合气压计的方法。本发明提高了步频检测精度，降低了步长累计误差，改善了航迹偏移问题。
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公开(公告)号：CN118944399A
公开(公告)日：2024-11-12
申请号：CN202411009981.6
申请日：2024-07-26
Abstract: 本发明涉及直流电源技术领域，尤其涉及一种低纹波两级联调直流稳压电源及其控制方法，包括开关电源、主控制器电路、功率转换电路和栅极驱动器，所述主控制器电路通过栅极驱动器与开关电源相连接，所述功率转换电路分别与主控制器电路和开关电源连接；方法包括：主控制器电路通过输出PWM信号驱动栅极驱动器，进而控制栅极驱动器的开关状态为导通状态；通过DAC接口输出一个调节信号，通过该调节信号控制所述功率转换电路输出得到实际输出电压；通过PID算法动态调整调节开关电源的输出电压，以降低实际输出电压与设定电压的误差；本发明能够在保持较高效率的前提下也能保持较低的纹波。
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公开(公告)号：CN118761955A
公开(公告)日：2024-10-11
申请号：CN202410721129.5
申请日：2024-06-05
IPC: G06T7/00 , G06V20/70 , G06V10/26 , G06V10/44 , G06V10/52 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/0499 , G06N3/048
Abstract: 本发明公开了一种基于多尺度上下文信息特征融合的铁路轨道表面缺陷检测方法。通过输入RGB‑2D相机采集得到轨道表面的图像，使其能够分割出缺陷样本的区域。本发明首先对输入的二维图像进行预处理，包括统一输入尺寸、特征标准化和数据增强；其次将预处理的图片按批量输入构建好的缺陷检测网络，输出对应的缺陷区域分割结果；缺陷检测网络包括特征提取主干网络、像素级多尺度特征注意力模块和特征金字塔融合模块。本发明设计了像素级多尺度特征注意力模块和特征金字塔融合模块。通过对少量缺陷进行人工标注，提供训练数据给缺陷检测网络进行训练。训练完成后，该网络能够快速、精确地分割大量缺陷，实现高效自动化的缺陷精确分割。
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公开(公告)号：CN118707608A
公开(公告)日：2024-09-27
申请号：CN202410784470.5
申请日：2024-06-18
Abstract: 本发明公开了一种基于旋翼无人机的地磁传感器误差校正方法。本发明首先对地磁数据进行采样，其中采样算法分为水平采样、中间采样和竖直采样，且采样过程为转且仅转旋翼无人机(Rotorcraft Unmanned Aerial Vehicle，简称RUAV)水平和竖直方向各一圈。然后使用高精度航姿测量系统(Attitude and Heading Reference System，简称AHRS)旋转四元数给圆上的样本点编号，这样不仅提高了空间采样点的分布均匀性，也减少了数据计算量，有利于获得更好的校正结果。其次针对地磁传感器自身的误差和RUAV本体的硬磁干扰，建立拟合校正模型。最后针对环境软磁干扰，利用GPS辅助检测技术，自动调节地磁航向修正权重，校正后的地磁场矢量强度标准差优于0.01高斯，同时表现出了较强的抗软磁干扰能力。
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公开(公告)号：CN118505672A
公开(公告)日：2024-08-16
申请号：CN202410721188.2
申请日：2024-06-05
IPC: G06T7/00 , G06V20/10 , G06V10/25 , G06V10/44 , G06V10/42 , G06V10/80 , G06V10/766 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/048
Abstract: 本发明公开了一种基于改进YOLOv8神经网络的输电线路绝缘子设备及其缺陷检测方法，包括步骤1：获取输电线路绝缘子设备及其缺陷图像；步骤2：对输电线路绝缘子设备及其缺陷图像进行预处理后输出YOLO格式的数据集；步骤3：将YOLO格式的数据集输入到已经训练好的改进YOLOv8神经网络中进行绝缘子设备及其缺陷检测；本发明利用大型选择性卷积核网络替换原主干网络，在SPPF模块中融合大型可分离核注意力，将颈部网络将部分传统卷积模块替换为GhostConv卷积模块,降低模型的参数和计算量，并在YOLOv8的颈部网络结构中加入SA注意力模块，利用注意力机制高效的捕捉全局信息，改进后的网络加强了对小目标检测的关注度，有效提升了模型的泛化能力。本发明在保证输电线路绝缘子设备及其缺陷检测精度提升同时，又能提升缺陷检测的回归率。
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