一种适用于小型伺服回转平台的柔性印制板布线方法

    公开(公告)号:CN111331576A

    公开(公告)日:2020-06-26

    申请号:CN201811545787.4

    申请日:2018-12-18

    Abstract: 本发明公开了一种适用于小型伺服回转平台的柔性印制板布线方法,其特征在于,包括如下:步骤一,柔性印制板在伺服平台相对旋转部件中间布置,分动态单元、静态单元,其中动态单元为弧状“U字形”,距离回转实体轴外侧5mm~10mm为动态线缆内轨半径,以伺服搜索角度加10°~20°的角度量为动态柔性印制板的版图的圆弧角度;步骤二,柔性印刷板线缆一端通过连接器连接动态的伺服平台载荷,另一端通过另一个连接器连接静态的电子电路部分。上述方法有效解决了普通线缆连接造成的伺服回转阻力大,维修、装配困难等问题,适用各种尺寸制导设备的两轴式伺服平台,特别适用于空间紧凑的小型伺服平台。

    一种基于AR技术的无人机智能侦察处理系统及方法

    公开(公告)号:CN108257145B

    公开(公告)日:2021-07-02

    申请号:CN201711325353.9

    申请日:2017-12-13

    Abstract: 本发明涉及一种基于AR技术的无人机智能侦察处理系统及方法,所述无人机智能侦察处理系统包括无人机侦察设备、地面采集控制设备和AR显控设备。本发明通过无人机搭载云台和光电探测器进行远距离的实时图像采集,加大的了单兵侦察的范围;在采用AR显控设备对实时传输的图像进行显示的同时,通过操作人员的头部转动,手势截获实现对无人机、云台的控制以及对目标的截获和跟踪,增强了单兵侦查的可视化与智能化能力;使用的设备体积小易于携带,使用时人机交互感强、操作便捷,增强了单兵侦查的便携性与灵活性。

    一种基于FPGA的cml接口相机测试平台

    公开(公告)号:CN112689144A

    公开(公告)日:2021-04-20

    申请号:CN201910990808.1

    申请日:2019-10-18

    Abstract: 本发明公开了一种基于FPGA的cml接口相机测试平台,包括带有GTX接口的FPGA芯片、FT602芯片和USB接口;FPGA内部编写逻辑实现IIC接口功能,实现FPGA与FT602间的IIC接口通信;FPGA按照FT602配置指令将相机输出的高速串行数据转换为并行数据,并进行解析提取数据,写入FIFO;FT602芯片控制FPGA将图像数据读出,按照UVC协议添加帧头帧尾,送给FT602芯片,FT602芯片通过USB接口输出。本发明具有使用简单方便,提高了测试效率,方便PC端对相机输出图像进行进一步分析。

    一种基于USB接口的同步RS422数据接收设备

    公开(公告)号:CN111324566A

    公开(公告)日:2020-06-23

    申请号:CN201811543240.0

    申请日:2018-12-17

    Abstract: 一种基于USB接口的同步RS422数据接收设备,包括电平转换模块将RS422电平信号转换为LVTTL信号,并将LVTTL信号输出给FPGA进行处理;可编程逻辑器件(FPGA)用于数据接收,通过移位进行同步码检测,完成bit流到Byte数据的转化,将Byte数据存入到FPGA内部FIFO,将FPGA内部FIFO的数据转移到USB接口芯片端点FIFO;USB接口根据计算机接口的USB读取请求,将端点FIFO内的数据通过USB总线传输到计算机;电源供电模块,从USB接口取得5V直流电源。本发明的目的是为了满足具有同步RS422接口数据输出设备的测试需求。

    一种基于AR技术的无人机智能侦察处理系统及方法

    公开(公告)号:CN108257145A

    公开(公告)日:2018-07-06

    申请号:CN201711325353.9

    申请日:2017-12-13

    Abstract: 本发明涉及一种基于AR技术的无人机智能侦察处理系统及方法,所述无人机智能侦察处理系统包括无人机侦察设备、地面采集控制设备和AR显控设备。本发明通过无人机搭载云台和光电探测器进行远距离的实时图像采集,加大的了单兵侦察的范围;在采用AR显控设备对实时传输的图像进行显示的同时,通过操作人员的头部转动,手势截获实现对无人机、云台的控制以及对目标的截获和跟踪,增强了单兵侦查的可视化与智能化能力;使用的设备体积小易于携带,使用时人机交互感强、操作便捷,增强了单兵侦查的便携性与灵活性。

    一种应对长尾问题的目标检测模型训练方法

    公开(公告)号:CN119360151A

    公开(公告)日:2025-01-24

    申请号:CN202310909393.7

    申请日:2023-07-24

    Abstract: 本发明涉及一种应对长尾问题的目标检测模型训练方法,涉及目标检测技术领域,解决了现有方式难以使目标检测模型达到理想的分类效果的问题。该方法包括:获取符合长尾分布的初始训练样本集;其中,初始训练样本集包括多个目标样本图像及其标签,每一目标样本图像的标签包括该目标样本图像中每一目标的类别和目标框位置;利用预设的背景图对初始训练样本集中的目标样本图像进行图像数据增广,得到更新后的训练样本集;基于更新后的训练样本集,进行目标检测模型的训练。该方法针对现有目标检测模型训练过程中存在的问题,提出了样本集数据增强、解耦重构检测头以及优化自适应损失函数相结合的优化方法,有效提升了检测效果。

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