一种复杂场景的未知异常障碍物识别方法及系统

    公开(公告)号:CN114926819B

    公开(公告)日:2024-06-21

    申请号:CN202210607410.7

    申请日:2022-05-31

    Applicant: 海南大学

    Abstract: 本发明涉及一种复杂场景的未知异常障碍物识别方法及系统,该系统包括:特征编码器模块:用以将输入图片编码为高维特征张量,提取输入特征;未知注意力生成模块,用以生成未知注意力权重图,该注意力图对不确定性高区域生成高权重,反之注意力图较低;注意力信息提示模块,用以对注意力高区域给予真值提示;语义分割结果预测模块,用以预测像素为各类别的概率。本发明通过训练模型将有效注意力放在不确定性区域高的区域来以此根据模型注意力权重值来预测是否为未知异常障碍物。与现有技术相比本发明具有应用性强、计算量小、普适性强等优点。

    一种基于AOA三维定位贡献度的协作节点选择方法及装置

    公开(公告)号:CN116782124A

    公开(公告)日:2023-09-19

    申请号:CN202310420651.5

    申请日:2023-04-19

    Applicant: 海南大学

    Abstract: 本发明涉及一种基于AOA三维定位贡献度的协作节点选择方法及装置,其中方法包括以下步骤:选定一个三维定位目标空间,并确定目标空间中的代理节点和锚节点;基于已知的锚节点初步估计代理节点的位置;根据已知的锚节点信息,计算每个代理节点关于位置的费歇尔信息矩阵,并计算其对应的AOA三维定位误差限;选定目标代理节点,遍历其通信范围内的其他代理节点,选出每一轮迭代中贡献度最高的代理节点作为协作节点,输出目标代理节点的协作节点集合,其中,贡献度定义为加入某一代理节点后,目标代理节点的AOA三维定位误差限的下降值。与现有技术相比,本发明可以在保持良好定位精度的基础上,大大降低协作定位的系统能耗和通信负载。

    一种复杂场景的未知异常障碍物识别方法及系统

    公开(公告)号:CN114926819A

    公开(公告)日:2022-08-19

    申请号:CN202210607410.7

    申请日:2022-05-31

    Applicant: 海南大学

    Abstract: 本发明涉及一种复杂场景的未知异常障碍物识别方法及系统,该系统包括:特征编码器模块:用以将输入图片编码为高维特征张量,提取输入特征;未知注意力生成模块,用以生成未知注意力权重图,该注意力图对不确定性高区域生成高权重,反之注意力图较低;注意力信息提示模块,用以对注意力高区域给予真值提示;语义分割结果预测模块,用以预测像素为各类别的概率。本发明通过训练模型将有效注意力放在不确定性区域高的区域来以此根据模型注意力权重值来预测是否为未知异常障碍物。与现有技术相比本发明具有应用性强、计算量小、普适性强等优点。

Patent Agency Ranking