一种基于多空洞卷积和SE注意力残差的无人机检测方法

    公开(公告)号:CN116310273A

    公开(公告)日:2023-06-23

    申请号:CN202310032053.0

    申请日:2023-01-10

    Abstract: 本发明提供一种基于多空洞卷积和SE注意力残差的无人机检测方法,包括:获取无人机图像样本集,将所述样本集分为训练集和验证集,并对所述训练集中的图像样本进行预处理;对目标检测模型YOLOv5进行改进,获得无人机目标检测模型,具体包括:在目标检测模型YOLOv5的主干网络的SPP结构后,引入SE注意力残差网络模块;在目标检测模型YOLOv5的特征融合网络的PANet结构中,每一个卷积层后均引入一个多空洞卷积融合模块;构建GPU训练环境和设置训练参数;将所述训练集和所述验证集输入到改进的无人机目标检测模型中进行训练和验证,得到训练好的无人机目标检测模型;获取待识别无人机目标图像,输入到所述训练好的无人机目标检测模型中进行检测,得到无人机目标检测结果。

    一种基于自主导航与ZigBee约束的应急救援人员协同定位方法

    公开(公告)号:CN116907484A

    公开(公告)日:2023-10-20

    申请号:CN202310862667.1

    申请日:2023-07-13

    Abstract: 本发明提供一种基于自主导航与ZigBee约束的应急救援人员协同定位方法,包括以下步骤:使用INS、GPS分别获取应急救援人员的初始估计位置坐标和指挥人员的位置坐标;通过ZigBee定位系统获取TDOA测量值,建立方程式组,将方程式组用Taylor级数法展开,得到目标应急救援人员的估计位置坐标;使用气压计和磁力计分别对目标应急救援人员的高度和航向角进行修正;将目标应急救援人员的估计位置坐标与目标应急救援人员的初始估计位置坐标之差、气压计输出的高度与INS捷联解算后的高度之差、磁力计解算出来的航向角与INS捷联解算后的航向角之差送入卡尔曼滤波,通过卡尔曼滤波估计出状态误差值,通过闭环反馈对INS进行校正,得到目标应急救援人员准确的位置、速度和姿态信息。

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