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公开(公告)号：CN107656545A
公开(公告)日：2018-02-02
申请号：CN201710818817.3
申请日：2017-09-12
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明提供的是一种面向无人机野外搜救的自主避障与导航方法，包括基于GPS信号的全局导航和基于双目视觉与超声波结合的自主避障与导航算法，无人机首先按照规划好的路径，在GPS信号的导航下进行搜索，发现目标后，采用基于双目视觉和超声波结合的自主避障与导航算法，其中双目相机获取含有深度信息的视差图，把视差图重投影到三维空间得到点云，根据点云建立代价地图，使用代价地图进行路径重规划以避障，在无GPS信号时，使用视觉惯性里程计(VIO)保证无人机按照规划的路径飞行，并采用超声波传感器以探测并躲避无人机下方的障碍，从而接近被救目标，实现了在野外搜救场景下的无人机自主避障与导航。
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公开(公告)号：CN107240063B
公开(公告)日：2020-05-26
申请号：CN201710539119.X
申请日：2017-07-04
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明提供一种面向移动平台的旋翼无人机自主起降方法。在无人机检测移动平台方面，机载处理器通过获取云台相机视频流，用棋盘格法对高清相机进行标定，利用图像处理方法检测移动平台上的AprilTags固定目标，再利用标定好的相机参数，结合图像中检测的AprilTags标志进行移动平台的相对定位。之后利用检测的标志引导无人机降落，降落过程中采用多段位置式PID控制，首先是水平方向上跟踪，当跟踪到一定范围内开始下降，下降过程中根据垂直距离加速水平追踪速度，接着切换到检测小的Apriltag，最后快速降落到移动的平台上。特别的，旋翼无人机可以降落在速度为3m/s的移动平台上。
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公开(公告)号：CN107563342B
公开(公告)日：2020-03-10
申请号：CN201710835495.3
申请日：2017-09-15
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明提供了一种面向无人机野外搜救的行人鲁棒跟踪方法，该方法包括：输入一帧图像，对模板和粒子集合进行初始化；对粒子集合中的采样粒子进行传播，使之满足一种已知的重要性概率分布；用多样性度量方法对粒子的权值进行更新；归一化粒子的权值，并估计目标状态；筛选粒子，并对粒子进行重采样。实验表明，与同类跟踪方法相比，本发明在实现有效跟踪的同时，跟踪的效率也大为提升，因此具备有广泛的应用价值。
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公开(公告)号：CN107240063A
公开(公告)日：2017-10-10
申请号：CN201710539119.X
申请日：2017-07-04
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明提供一种面向移动平台的旋翼无人机自主起降方法。在无人机检测移动平台方面，机载处理器通过获取云台相机视频流，用棋盘格法对高清相机进行标定，利用图像处理方法检测移动平台上的AprilTags固定目标，再利用标定好的相机参数，结合图像中检测的AprilTags标志进行移动平台的相对定位。之后利用检测的标志引导无人机降落，降落过程中采用多段位置式PID控制，首先是水平方向上跟踪，当跟踪到一定范围内开始下降，下降过程中根据垂直距离加速水平追踪速度，接着切换到检测小的Apriltag，最后快速降落到移动的平台上。特别的，旋翼无人机可以降落在速度为3m/s的移动平台上。
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公开(公告)号：CN107563342A
公开(公告)日：2018-01-09
申请号：CN201710835495.3
申请日：2017-09-15
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明提供了一种面向无人机野外搜救的行人鲁棒跟踪方法，该方法包括：输入一帧图像，对模板和粒子集合进行初始化；对粒子集合中的采样粒子进行传播，使之满足一种已知的重要性概率分布；用多样性度量方法对粒子的权值进行更新；归一化粒子的权值，并估计目标状态；筛选粒子，并对粒子进行重采样。实验表明，与同类跟踪方法相比，本发明在实现有效跟踪的同时，跟踪的效率也大为提升，因此具备有广泛的应用价值。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113378905A
公开(公告)日：2021-09-10
申请号：CN202110623154.6
申请日：2021-06-04
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明提供了一种基于分布距离的小目标检测方法。本发明构建小目标检测图像数据集；人工标注所述小目标检测数据集中每幅图像的目标标记框以及目标类别；构建基于分布距离的小目标检测网络，将小目标检测数据集作为输入数据，结合小目标检测训练集中的目标类型，构建基于分布距离的小目标检测网络损失函数，通过随机梯度下降算法训练得到优化后的基于分布距离的小目标检测网络，使用优化后的网络检测图片中的小目标。本发明在目标较小的时候，检测性能得到了提升。
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公开(公告)号：CN107589758A
公开(公告)日：2018-01-16
申请号：CN201710766051.9
申请日：2017-08-30
Applicant: 武汉大学
IPC: G05D1/12
Abstract: 本发明提供的是一个基于双源视频分析的智能化野外无人机搜救方法及系统，包括以下过程：利用红外图像进行候选目标以及感兴趣区域ROI提取；使用改进的深度卷积神经网络目标检测框架Single-shot Multi-box Detector对目标区域进行光学目标检测，从而定位待搜救人员；在定位待救援人员之后可以精准投递急救物品；在飞行过程中使用LiDAR进行自主避障；基于AprilTag标志的检测进行精准自主降落。红外和光学视频分析的相互辅助可以有效克服光照、遮挡等因素，使得本发明可以全天时工作，从而保证搜救效率。
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公开(公告)号：CN107358623A
公开(公告)日：2017-11-17
申请号：CN201710567682.8
申请日：2017-07-12
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明涉及一种基于显著性检测和鲁棒性尺度估计的相关滤波跟踪算法，包括滤波器训练，利用目标先验信息构建循环矩阵训练滤波器；显著性检测，将原始的正则化岭回归问题中l2正则化约束化转为l2、1约束，然后利用boolean map saliency(BMS)对候选区域提取显著性区域；目标位置预测，将含有显著性信息的样本进行相关滤波，滤波器响应图中最大值所对应的就是目标的位置，然后更新滤波器的参数；鲁棒性尺度估计，通过一个二维尺度滤波器得到目标在长和宽两个维度的尺度变化。本发明在相关滤波器的框架下引入显著性检测，并采用一种二维尺度滤波器得到目标的尺度变化，提高了跟踪的准确率和成功率。
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公开(公告)号：CN113378905B
公开(公告)日：2022-06-03
申请号：CN202110623154.6
申请日：2021-06-04
Applicant: 武汉大学
IPC: G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/22 , G06K9/62
Abstract: 本发明提供了一种基于分布距离的小目标检测方法。本发明构建小目标检测图像数据集；人工标注所述小目标检测数据集中每幅图像的目标标记框以及目标类别；构建基于分布距离的小目标检测网络，将小目标检测数据集作为输入数据，结合小目标检测训练集中的目标类型，构建基于分布距离的小目标检测网络损失函数，通过随机梯度下降算法训练得到优化后的基于分布距离的小目标检测网络，使用优化后的网络检测图片中的小目标。本发明在目标较小的时候，检测性能得到了提升。
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公开(公告)号：CN107358623B
公开(公告)日：2020-01-07
申请号：CN201710567682.8
申请日：2017-07-12
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明涉及一种基于显著性检测和鲁棒性尺度估计的相关滤波跟踪算法，包括滤波器训练，利用目标先验信息构建循环矩阵训练滤波器；显著性检测，将原始的正则化岭回归问题中l2正则化约束化转为l2、1约束，然后利用boolean map saliency(BMS)对候选区域提取显著性区域；目标位置预测，将含有显著性信息的样本进行相关滤波，滤波器响应图中最大值所对应的就是目标的位置，然后更新滤波器的参数；鲁棒性尺度估计，通过一个二维尺度滤波器得到目标在长和宽两个维度的尺度变化。本发明在相关滤波器的框架下引入显著性检测，并采用一种二维尺度滤波器得到目标的尺度变化，提高了跟踪的准确率和成功率。
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