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公开(公告)号:CN119478732A
公开(公告)日:2025-02-18
申请号:CN202411497784.3
申请日:2024-10-25
Applicant: 昆明理工大学
Abstract: 本发明涉及基于DDANet的无人机隧道安全巡检位姿识别优化方法,属于隧道安全监控技术领域。本发明包括步骤:在传统DenseNet‑201的基础上引入多层级空洞卷积,构建出初始的网络架构;构建注意力机制模型CBAM,先将通道注意力机制与空间注意力机制顺序进行串联,再接入到网络中,最终得到新的网络架构DDANet;通过单目摄像机采集无人机隧道巡检的视频流,并将视频流数据传输给新的网络架构DDANet网络进行特征提取,得到相应的特征点;根据得到的特征点建立帧间匹配隧道特征点最小二乘模型,并采用奇异值分解方法获得无人机位姿旋转矩阵与平移矩阵的值。本发明改善了无人机在隧道巡检过程中的识别精度与响应速度。
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公开(公告)号:CN118999611A
公开(公告)日:2024-11-22
申请号:CN202411105706.4
申请日:2024-08-13
Applicant: 昆明理工大学
IPC: G01C21/34
Abstract: 本发明提供基于PPO‑CA的矿山机器人搜救路径自适应优化模型构建方法,属于矿山应急救援领域。本发明包含:首先,通过三维运动模型导航、三维声纳波形处理和三维视觉传感器图像分析三种技术的融合,构建矿山搜救机器人自主地形感知与避障模型;其次,依据马尔科夫决策模型,构建出一条包括系统状态、行为和奖励函数的运动轨迹,通过蒙特卡洛近似期望法得到梯度的近似值;然后,通过A2C算法优化梯度计算,引入重要性采样提高数据的利用率;最后,采用近端策略优化裁切的注意力机制算法(Proximal Policy Optimization Clip Attention,PPO‑CA),使目标函数的更新更加稳定,通过策略参数的不断迭代,最终得到矿山机器人搜救路径自适应优化模型,更好的满足实际应用场景。
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公开(公告)号:CN119600652A
公开(公告)日:2025-03-11
申请号:CN202411683134.8
申请日:2024-11-22
Applicant: 昆明理工大学
IPC: G06V40/10 , G06V10/52 , G06V10/80 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及基于R2Fusion的多模态隧道施工人体位姿检测与估计模型构建方法,属隧道安全监控领域。包括:进行RGB图像、深度图像和红外图像数据采集,通过对齐处理结合自适应权重网络实现多模态图像融合;通过HRNet检测人体关节点,WPNet捕捉人体非刚性形变,生成相应的特征图;通过融合AGCA和DLCA构建R2Fusion模型,对关键点进行描述,实现人体位姿的检测;采集IMU惯性测量数据,融合IMU得到的数据与视觉数据,通过构建关键点最小代价函数并求得旋转矩阵与平移矩阵,进一步进行姿态估计与校正,并保证实时监控与反馈。本发明提升对隧道复杂环境下人体的定位精度,使隧道安全巡检更加安全可靠。
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