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公开(公告)号：CN110865650B
公开(公告)日：2022-12-20
申请号：CN201911133525.1
申请日：2019-11-19
Applicant: 武汉工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于主动视觉的无人机位姿自适应估计方法，至少包括：主动视觉检测，通过无人机机载视觉系统对降落合作目标进行连续观测，并对所有检测到的降落合作目标进行筛选，保留当前视野范围内检测精度较高的降落合作目标信息；无人机位姿计算，以视觉2D特征、惯性测量信息为输入，实时计算当前无人机相对合作目标的位姿；自适应位姿融合，根据相应的协方差信息对所有计算的无人机相对降落合作目标的位姿解进行基于联邦滤波的自适应融合，得到最优化的无人机位姿。本发明可以有效提高面向自主降落任务无人机视觉的有效测量精度和范围，也适用于机器人视觉感知与定位研究。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110865650A
公开(公告)日：2020-03-06
申请号：CN201911133525.1
申请日：2019-11-19
Applicant: 武汉工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于主动视觉的无人机位姿自适应估计方法，至少包括：主动视觉检测，通过无人机机载视觉系统对降落合作目标进行连续观测，并对所有检测到的降落合作目标进行筛选，保留当前视野范围内检测精度较高的降落合作目标信息；无人机位姿计算，以视觉2D特征、惯性测量信息为输入，实时计算当前无人机相对合作目标的位姿；自适应位姿融合，根据相应的协方差信息对所有计算的无人机相对降落合作目标的位姿解进行基于联邦滤波的自适应融合，得到最优化的无人机位姿。本发明可以有效提高面向自主降落任务无人机视觉的有效测量精度和范围，也适用于机器人视觉感知与定位研究。
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公开(公告)号：CN112924622B
公开(公告)日：2022-12-20
申请号：CN202110103494.6
申请日：2021-01-26
Applicant: 武汉工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于无人机机载气体传感与AIS信息矢量融合的船舶尾气追踪方法，实时采样、记录无人机附近的气体浓度，结合无人机位置信息计算短时间内的尾气中各种气体浓度分布梯度，引导无人机朝浓度值大的方向移动；利用不定期获得AIS动态或静态数据，对目标船舶的尾气排放分布(源位置、分布系数等)进行模拟，并提供一个粗略的导航信息，确保无人机始终朝监测目标飞行；处理实时测量的局部浓度梯度和AIS排放预测的全局分布之间的信息融合，产生船舶尾气追踪矢量，为无人机实施监测任务提供实时性决策。本发明利用无人机实现对在航船舶尾气全自主、在线采样、收集和分析，具有较强的抗局部气流干扰能力，非常适用于超大尺度的海事场景。
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公开(公告)号：CN112924622A
公开(公告)日：2021-06-08
申请号：CN202110103494.6
申请日：2021-01-26
Applicant: 武汉工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于无人机机载气体传感与AIS信息矢量融合的船舶尾气追踪方法，实时采样、记录无人机附近的气体浓度，结合无人机位置信息计算短时间内的尾气中各种气体浓度分布梯度，引导无人机朝浓度值大的方向移动；利用不定期获得AIS动态或静态数据，对目标船舶的尾气排放分布(源位置、分布系数等)进行模拟，并提供一个粗略的导航信息，确保无人机始终朝监测目标飞行；处理实时测量的局部浓度梯度和AIS排放预测的全局分布之间的信息融合，产生船舶尾气追踪矢量，为无人机实施监测任务提供实时性决策。本发明利用无人机实现对在航船舶尾气全自主、在线采样、收集和分析，具有较强的抗局部气流干扰能力，非常适用于超大尺度的海事场景。
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公开(公告)号：CN112906858A
公开(公告)日：2021-06-04
申请号：CN202110105142.4
申请日：2021-01-26
Applicant: 武汉工程大学
Abstract: 本发明公开了一种船舶运动轨迹实时预测方法，可以解决AIS数据的刷新率及其通信方式导致的延迟性问题，根据目标船舶在上一时段的AIS观测数据，对其未来时段内的运动轨迹进行实时预测，从而弥补AIS数据延迟的缺点。具体地，根据船舶运动学模型，对非结构化的AIS数据预处理，包括异常值滤除和插值补全，生成一串结构化、连续的轨迹数据；构建一种长短时记忆LSTM网络结构模型，以上一时段预处理后的AIS数据为输入，通过对船舶运动轨迹的训练学习，输出对船舶未来运动轨迹的预测。本发明可以有效提高AIS数据的实时性，也适用于船舶导航中的安全预警。
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公开(公告)号：CN117576530A
公开(公告)日：2024-02-20
申请号：CN202311456363.1
申请日：2023-11-01
Applicant: 武汉工程大学 , 武汉欣海远航科技研发有限公司
IPC: G06V10/80 , G06V10/82 , G06V10/766 , G06V10/40 , G06V10/52 , G06N3/0442 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于运动与外观特征自适应融合的多目标关联与跟踪方法，包括以下步骤：S1、通过时空特征聚合网络提取连续图像序列中目标外观特征向量和运动特征向量，并聚合生成多序列帧时空尺度特征图；S2、对当前图像帧中的目标进行关键点检测，根据目标在连续帧之间的关键点数量变化，识别目标被遮挡状态；S3、根据目标被遮挡状态确定运动特征向量和外观特征向量对目标特征表示的贡献度，自适应调整两者的权重，并进行特征融合，生成准确的特征描述向量；S4、根据各个目标生成的准确的特征描述向量进行多帧图像序列间的数据关联，实现多目标跟踪。本发明可解决目标受短时遮挡或者消失情形下呈现的特征不稳定问题。
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