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公开(公告)号：CN112394356A
公开(公告)日：2021-02-23
申请号：CN202011055629.8
申请日：2020-09-30
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G01S13/933 , G01S13/89 , G01S13/04
Abstract: 本发明公开了一种基于U‑Net的小目标无人机检测系统，主要由云台控制模块、水平电机驱动单元、垂直电机驱动单元、摄像机固定支架、高清摄像机和计算机设备组成，满足了小目标无人机检测的必要条件。同时，本发明提供了一种基于U‑Net的小目标无人机检测方法，无论是在低分辨率图像还是在高分辨率的图像上，该检测方法都能充分提取目标的特征信息，对于小目标无人机而言，当距离较远时，无人机区域仅有几个像素，极易与鸟类混淆，利用U‑Net网络分割出无人机，再结合Yolov3‑tiny网络进行检测，将大大提高小目标无人机的检测准确率，减小误检、漏检的概率。该方法对于小目标检测具有参考意义。
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公开(公告)号：CN113822153B
公开(公告)日：2024-09-06
申请号：CN202110918288.0
申请日：2021-08-11
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于改进DeepSORT算法的无人机跟踪方法，通过融入通道注意力模块和Mish激活函数的ResNet50‑vd结构作为主干网络对无人机视频流进行特征提取，在此过程中，所述通道注意力模块使得网络关注输入的重要信息，排除其他信息干扰；此外还使用Mish激活函数替代ReLU函数，改善了训练过程中负梯度的信息流动，另外采用特征金字塔增加网络对小目标无人机的感知能力；在跟踪阶段，通过在DeepSORT算法的基础上对级联匹配过程中的外观描述部分进行改进，采用ResNet50替代原有的网络架构，并引入损失函数MarginLoss，改善了跟踪效果，解决了现有技术中因检测精度和跟踪速度无法较好地平衡而导致的ID跳变、跟踪“丢帧”问题。
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公开(公告)号：CN112017229B
公开(公告)日：2023-06-27
申请号：CN202010925216.4
申请日：2020-09-06
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明提供了一种相机相对位姿求解方法，包括通过相机采集被测物体的图像；获取所述相机的加速度和角速度以及姿态角；估算所述相机在高度方向的运动，获取所述相机在高度方向上的高度值；估算所述相机在当前的所述高度值上的姿态，获取所述相机在二维平面上的二维位姿；将所述姿态角、所述高度值和所述二维位姿进行融合计算，获得所述相机的三维位姿，针对结构化的环境，比如走廊，将一个三维空间的位置估计问题转化为一个一维和二维位置估计问题，有效减少需要处理数据量的大小。相比于传统方法，大大提高计算机的效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113822153A
公开(公告)日：2021-12-21
申请号：CN202110918288.0
申请日：2021-08-11
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于改进DeepSORT算法的无人机跟踪方法，通过融入通道注意力模块和Mish激活函数的ResNet50‑vd结构作为主干网络对无人机视频流进行特征提取，在此过程中，所述通道注意力模块使得网络关注输入的重要信息，排除其他信息干扰；此外还使用Mish激活函数替代ReLU函数，改善了训练过程中负梯度的信息流动，另外采用特征金字塔增加网络对小目标无人机的感知能力；在跟踪阶段，通过在DeepSORT算法的基础上对级联匹配过程中的外观描述部分进行改进，采用ResNet50替代原有的网络架构，并引入损失函数MarginLoss，改善了跟踪效果，解决了现有技术中因检测精度和跟踪速度无法较好地平衡而导致的ID跳变、跟踪“丢帧”问题。
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公开(公告)号：CN112394356B
公开(公告)日：2024-04-02
申请号：CN202011055629.8
申请日：2020-09-30
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G01S13/933 , G01S13/89 , G01S13/04
Abstract: 本发明公开了一种基于U‑Net的小目标无人机检测系统，主要由云台控制模块、水平电机驱动单元、垂直电机驱动单元、摄像机固定支架、高清摄像机和计算机设备组成，满足了小目标无人机检测的必要条件。同时，本发明提供了一种基于U‑Net的小目标无人机检测方法，无论是在低分辨率图像还是在高分辨率的图像上，该检测方法都能充分提取目标的特征信息，对于小目标无人机而言，当距离较远时，无人机区域仅有几个像素，极易与鸟类混淆，利用U‑Net网络分割出无人机，再结合Yolov3‑tiny网络进行检测，将大大提高小目标无人机的检测准确率，减小误检、漏检的概率。该方法对于小目标检测具有参考意义。
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公开(公告)号：CN112862854A
公开(公告)日：2021-05-28
申请号：CN202110181449.2
申请日：2021-02-08
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种改进KCF算法的多无人机跟踪方法，结合了帧间差分法和ViBe算法的运动目标检测算法，以PP‑YOLO为主体结构的分类检测网络和改善了更新策略的KCF跟踪算法。利用帧间差分法和ViBe算法结合，不仅避免了帧差法无法适应相机抖动的问题，并且预先对噪点进行去除，从而使运动目标的检测更加准确，而基于PP‑YOLO网络间隔固定的时间更新KCF滤波器的方法，能够有效改善多目标跟踪过程中丢失和偏移的问题，解决了现有技术中的运用传统KCF算法跟踪无人机目标时出现较为明显偏移的技术问题。
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公开(公告)号：CN112017229A
公开(公告)日：2020-12-01
申请号：CN202010925216.4
申请日：2020-09-06
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明提供了一种相机相对位姿求解方法，包括通过相机采集被测物体的图像；获取所述相机的加速度和角速度以及姿态角；估算所述相机在高度方向的运动，获取所述相机在高度方向上的高度值；估算所述相机在当前的所述高度值上的姿态，获取所述相机在二维平面上的二维位姿；将所述姿态角、所述高度值和所述二维位姿进行融合计算，获得所述相机的三维位姿，针对结构化的环境，比如走廊，将一个三维空间的位置估计问题转化为一个一维和二维位置估计问题，有效减少需要处理数据量的大小。相比于传统方法，大大提高计算机的效率。
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公开(公告)号：CN213067563U
公开(公告)日：2021-04-27
申请号：CN202022204318.5
申请日：2020-09-30
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本实用新型公开了一种基于U‑Net的小目标无人机检测装置，每组所述水平固定架上分别开设有滑动槽，每组所述活动支架呈倒U字形结构，每组所述活动支架的两端均设置有滑动轮，所述滑动轮位于所述滑动槽内，所述雨布套设在所述活动支架上，通过可拆卸的所述防雨罩进行临时防雨，使用方便快捷，如果使用者不想移除所述防雨罩，可以推动所述活动支架，此时所述滑动轮沿所述滑动槽滑动，所述雨布跟随所述活动支架活动并折叠，最终所有的所述活动支架可以收纳在所述水平固定架的一侧，解决了现有技术中的无人机检测装置临时防雨措施不足的技术问题。
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