公开(公告)号：CN118839419A

公开(公告)日：2024-10-25

申请号：CN202410833768.0

申请日：2024-06-26

Applicant: 贵州理工学院

Inventor： 高宏建 ,  陈霖周廷 ,  胡建兴 ,  王文举 ,  韩宇 ,  汪超 ,  张羽

IPC: G06F30/15 ,  G05B11/42 ,  G06F30/27 ,  G06N3/006 ,  G06N7/08 ,  G06F119/14

Abstract: 本发明公开一种无人机姿态控制参数优化方法、装置、介质及产品，涉及无人机控制技术领域。该方法包括：构建四旋翼无人机的动力学模型；根据动力学模型，确定四旋翼无人机姿态控制传递函数；四旋翼无人机姿态控制传递函数包括俯仰通道传递函数、滚转通道传递函数和偏航通道传递函数；应用改进的CPSO算法，对四旋翼无人机姿态控制传递函数的控制参数进行优化。本发明能够实现四旋翼无人机姿态控制参数快速优化。

公开(公告)号：CN116563734A

公开(公告)日：2023-08-08

申请号：CN202310535839.4

申请日：2023-05-12

Applicant: 贵州理工学院

Inventor： 苏小东 ,  陈霖周廷 ,  高宏建 ,  韩宇 ,  胡建兴 ,  汪超 ,  张羽 ,  太云东 ,  张宏辉

IPC: G06V20/17 ,  G06V10/25 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048 ,  G08B17/12

Abstract: 本发明涉及一种面向无人机平台的实时目标检测方法及系统。该方法包括：获取无人机图像数据集；对所述无人机图像数据集进行预处理和人工标注，得到无人机数据集；建立改进后的YOLOv3‑spp网络模型；利用所述无人机数据集对所述改进后的YOLOv3‑spp网络模型进行训练和验证，得到无人机火灾检测模型；将无人机图像测试数据集输入至所述无人机火灾检测模型，得到无人机火灾检测模型性能的测试结果和评估结果。本发明具有更强的特征提取能力和抗干扰能力，且实时性较好，能很好的完成无人机航拍图像目标检测任务。

公开(公告)号：CN117232509A

公开(公告)日：2023-12-15

申请号：CN202311198310.4

申请日：2023-09-18

Applicant: 贵州理工学院

Inventor： 王文举 ,  陈霖周廷 ,  谢雪峰 ,  刘杰 ,  胡建兴 ,  高宏建 ,  苏小东 ,  韩宇 ,  汪超 ,  张羽 ,  太云东 ,  张宏辉

IPC: G01C21/16 ,  H04W4/02 ,  H04W4/024

Abstract: 本发明涉及一种融合脉冲定位与惯性导航的采煤机定位定姿系统及方法。该系统包括高精度捷联惯导、厘米级脉冲定位收发器和组合控制器，所述高精度捷联惯导固定在采煤机机身上，所述组合控制器分别与所述高精度捷联惯导和所述厘米级脉冲定位收发器连接；所述组合控制器用于将所述厘米级脉冲定位收发器的原始测距信息和所述高精度捷联惯导得出的距离进行融合，得到采煤机定位定姿信息。本发明能够提高采煤机定位定姿准确度，减少劳动成本。

公开(公告)号：CN118018043A

公开(公告)日：2024-05-10

申请号：CN202410165607.9

申请日：2024-02-05

Applicant: 贵州理工学院

Inventor： 王文举 ,  陈霖周廷 ,  鲍翊平 ,  许凯 ,  谢雪峰 ,  刘杰 ,  高宏建 ,  苏小东 ,  韩宇 ,  张羽

IPC: H04B1/04 ,  H04B1/16 ,  H04L9/40

Abstract: 本发明公开一种基于超宽带射频通信的数据安全摆渡系统。该系统包括：超宽带射频通信发射机和超宽带射频通信接收机，所述超宽带射频通信发射机的输入端与低密网络的发送端主机连接，所述超宽带射频通信接收机的输出端与高密网络的接收端主机连接。本发明能够满足低密网络向高密网络的单向的、非接触式绝对物理隔离的数据安全摆渡需求。

公开(公告)号：CN116524378A

公开(公告)日：2023-08-01

申请号：CN202310373426.0

申请日：2023-04-10

Applicant: 贵州理工学院

Inventor： 苏小东 ,  陈霖周廷 ,  高宏建 ,  韩宇 ,  胡建兴 ,  汪超 ,  张羽 ,  太云东 ,  张宏辉

IPC: G06V20/17 ,  G06V10/774 ,  G06V10/776 ,  G06V10/82 ,  G06V10/20 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明涉及一种适用于无人机平台的火灾实时检测方法及系统。获取无人机火灾图像数据集；对无人机火灾图像数据集进行预处理，得到预处理后的无人机火灾图像数据集；建立改进后的YOLOv5网络模型；对预处理后的无人机火灾图像数据集进行训练，得到无人机火灾检测模型权重；根据无人机火灾检测模型权重，将预处理后的无人机火灾图像数据集输入至改进后的YOLOv5网络模型，得到火灾实时检测模型；对火灾实时检测模型的性能进行验证、测试和评估。本发明能够快速准确地针对无人机图像特点进行火灾实时检测。

公开(公告)号：CN116448104A

公开(公告)日：2023-07-18

申请号：CN202310378553.X

申请日：2023-04-11

Applicant: 贵州理工学院

Inventor： 陈霖周廷 ,  高宏建 ,  苏小东 ,  韩宇 ,  胡建兴 ,  汪超 ,  张羽 ,  太云东 ,  张宏辉

IPC: G01C21/16 ,  G01S19/49 ,  G06F17/18 ,  G06N3/0499 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明涉及一种惯性/卫星组合导航误差处理方法及系统。通过Hodrick‑Prescott滤波方法将惯性/卫星组合导航误差信息分解成趋势性成分序列和波动性成分序列；分别采集加速度计和陀螺仪三个轴向的测量值，作为混合预测模型的输入数据训练信息；将所述趋势性成分序列作为输出数据训练信息，建立多元线性回归预测模型；将所述波动性成分序列作为输出数据训练信息，建立径向基函数神经网络预测模型；根据所述输入数据训练信息、所述多元线性回归预测模型和所述径向基函数神经网络预测模型，得到测试集数据对应的惯性/卫星组合导航误差预测信息。本发明具有泛化能力好、预测精度高、计算复杂度低的优点。