抗干扰飞行控制方法及装置

    公开(公告)号:CN107247459B

    公开(公告)日:2023-06-09

    申请号:CN201710605267.7

    申请日:2017-07-24

    Abstract: 本发明提出一种抗干扰飞行控制方法及装置,涉及无人机技术领域。本发明实施例提供的抗干扰飞行控制装置通过获取无人机的位置信息和姿态数据,并依据姿态数据解算出姿态角,依据该位置信息与设定的参考数据计算位置误差,依据该位置误差计算位置控制量,依据该位置控制量及姿态角得到期望姿态角,依据解算出的姿态角及期望姿态角计算角度误差,依据该角度误差计算姿态角的控制量,依据该位置控制量以及该姿态角的控制量控制无人机的位置及姿态。本发明提供的抗干扰飞行控制方法及装置可对外部确定性干扰和不确定性干扰进行算法抑制,进而提高控制精度,增强抗干扰能力,以使无人机的飞行快速到达稳定。

    一种缺血性脑卒中图像分割的方法

    公开(公告)号:CN109741349B

    公开(公告)日:2021-12-07

    申请号:CN201910067469.X

    申请日:2019-01-24

    Abstract: 本发明实施例提供了一种缺血性脑卒中图像分割方法,特别是医学图像处理领域。该方法包括:将缺血性脑卒中患者的DWI图像进行小波变化,获取小波能量图;计算所述小波能量图中各像素的贝叶斯概率,获取所述DWI图像的初始病灶图;将所述初始病灶图各像素的灰度特征与局部熵特征组成二维向量;根据所述二维向量构建目标函数,并通过使所述目标函数取得最小值,得到各所述像素的隶属度;获取所述初始病灶图的能量泛函;对所述能量泛函进行演化,获取最小能量泛函;根据所述最小能量泛函将所述DWI图像区分为病灶区与背景区。应用本发明实施例提供的方案,使所述DWI图像中脑梗死病灶区准确地分割出所述DWI图像中脑梗死病灶区。

    一种缺血性脑卒中图像分割的方法

    公开(公告)号:CN109741349A

    公开(公告)日:2019-05-10

    申请号:CN201910067469.X

    申请日:2019-01-24

    Abstract: 本发明实施例提供了一种缺血性脑卒中图像分割方法,特别是医学图像处理领域。该方法包括:将缺血性脑卒中患者的DWI图像进行小波变化,获取小波能量图;计算所述小波能量图中各像素的贝叶斯概率,获取所述DWI图像的初始病灶图;将所述初始病灶图各像素的灰度特征与局部熵特征组成二维向量;根据所述二维向量构建目标函数,并通过使所述目标函数取得最小值,得到各所述像素的隶属度;获取所述初始病灶图的能量泛函;对所述能量泛函进行演化,获取最小能量泛函;根据所述最小能量泛函将所述DWI图像区分为病灶区与背景区。应用本发明实施例提供的方案,使所述DWI图像中脑梗死病灶区准确地分割出所述DWI图像中脑梗死病灶区。

    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

    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

    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。

    一种基于鲁棒速度函数的胸膜接触性肺结节分割方法

    公开(公告)号:CN110136124A

    公开(公告)日:2019-08-16

    申请号:CN201910412792.6

    申请日:2019-05-17

    Abstract: 本发明提供了一种基于鲁棒速度函数的胸膜接触性肺结节分割方法,包括以下步骤:S1、将经过简单处理的肺CT图像结合小波能量特征和特征的F-KNN分类算法,计算鲁棒速度函数中的概率分数;S2、构造活动轮廓模型中的鲁棒速度函数;S3、计算活动轮廓模型的能量泛函且将其进行最小化计算处理;S4、对分割精度通过三个指标进行对比评价,本发明采用结合小波能量特征和局部二值模式即LBP特征的模糊F-KNN算法模型,计算鲁棒速度函数中的概率分数,用于加强肺结节与肺壁及其周围背景的区分,然后将鲁棒速度函数引入到活动轮廓模型中,使得鲁棒速度函数在肺结节的边界处趋近零,活动轮廓曲线停止演变,从而提高了肺壁粘连型肺结节的分割精度。

    抗干扰飞行控制方法及装置
    10.
    发明公开

    公开(公告)号:CN107247459A

    公开(公告)日:2017-10-13

    申请号:CN201710605267.7

    申请日:2017-07-24

    CPC classification number: G05D1/0816

    Abstract: 本发明提出一种抗干扰飞行控制方法及装置,涉及无人机技术领域。本发明实施例提供的抗干扰飞行控制装置通过获取无人机的位置信息和姿态数据,并依据姿态数据解算出姿态角,依据该位置信息与设定的参考数据计算位置误差,依据该位置误差计算位置控制量,依据该位置控制量及姿态角得到期望姿态角,依据解算出的姿态角及期望姿态角计算角度误差,依据该角度误差计算姿态角的控制量,依据该位置控制量以及该姿态角的控制量控制无人机的位置及姿态。本发明提供的抗干扰飞行控制方法及装置可对外部确定性干扰和不确定性干扰进行算法抑制,进而提高控制精度,增强抗干扰能力,以使无人机的飞行快速到达稳定。

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