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公开(公告)号：CN116772892A
公开(公告)日：2023-09-19
申请号：CN202310790584.6
申请日：2023-06-29
Applicant: 北京理工大学 , 青岛新松机器人自动化有限公司 , 山东黄金集团有限公司
Abstract: 本发明公开了一种应用于空间网络结构中的无人机激光惯性里程计方法，包括以下步骤：在空间网格结构中激光雷达采集的点云上提取网架线特征点；在空间网格结构中激光雷达采集的点云上提取网壳曲面特征点；根据提取到的特征点设置激光雷达里程计，获取无人机位姿，进行无人机的定位和导航。本发明公开的应用于空间网络结构中的无人机激光惯性里程计方法，提高了无人机位姿的估计准确度，尤其提高了空间网格结构中无人机激光惯性里程计的准确度。
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公开(公告)号：CN113156450A
公开(公告)日：2021-07-23
申请号：CN202110287557.8
申请日：2021-03-17
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种无人机上的主动旋转激光雷达系统及其控制方法，该系统及方法中设置能够旋转的激光雷达，在激光雷达主动旋转的过程中，因为IMU短期的高精准性，可以用IMU的姿态数据暂时代替激光雷达的里程计结果，在激光雷达采集到约束足够的数据时，选择使用激光雷达的里程计结果，具体来说，实时解算并判断激光雷达获得的数据图像是否可靠，在不可靠的情况下，主动旋转该激光雷达，以使得下一帧数据图像的可靠性提高，另外，通过设置特异性的非线性方程来处理激光雷达获得的数据图像，从而得到无人机的位姿，进而据此对无人机进行控制。
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公开(公告)号：CN117115684A
公开(公告)日：2023-11-24
申请号：CN202310910333.7
申请日：2023-07-24
Applicant: 中国人民解放军总医院第八医学中心 , 北京理工大学
IPC: G06V20/17 , G06V10/25 , G06V10/28 , G06V10/46 , G06V10/766 , G06V10/82 , G06T7/73 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/048
Abstract: 本发明公开了一种救援无人机自动识别抓取AED装置的控制方法，该方法中，在无人机中灌装两个改进的YOLOv5模型，分别针对大图像和小图像进行AED装置的识别工作，以便于兼顾准确度和降低运效率，并且根据具体情况实时切换使用两种模型；为了减小无人机上的运算量，降低AED装置布置角度的判断难度，将AED装置统一设置为比较规则的长方体结构，在此基础上，对目标外接矩形区域图像进行自适应二值化，再对二值化后的图像拟合最小面积外接矩形，读取该矩形边框的倾斜角度即可作为该外接矩形及AED装置的布置角度，从而完成对无人机的控制，实现无人机自动识别并抓取AED装置。
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公开(公告)号：CN116501084A
公开(公告)日：2023-07-28
申请号：CN202310388297.2
申请日：2023-04-12
Applicant: 北京理工大学
IPC: G05D1/10
Abstract: 本发明公开了一种无人机集群多视场条件下对多目标无人机跟踪方法，包括以下步骤：对无人机群中的无人机进行编号，其中一个无人机为主机，其余无人机设置为从机；每个无人机对目标群进行视频拍摄，并对拍摄的视频片段进行目标检测；主机和从机分别对目标进行跟踪。本发明公开的无人机集群多视场条件下对多目标无人机跟踪方法，充分利用多架无人机获取的视觉信息，用其他无人机的视觉信息给当前跟踪无人机的跟踪性能进行补充，从而提高多目标跟踪的精准度以及跟踪速率性能。
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公开(公告)号：CN112199984B
公开(公告)日：2023-05-12
申请号：CN202010664095.2
申请日：2020-07-10
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06V20/13 , G06V10/25 , G06V10/40 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种大尺度遥感图像的目标快速检测方法，所述方法基于深度学习，采用一种区域密集型预估与分块检测相融合的目标检测策略，对大尺度高分辨率图像进行快速精确的多目标检测分类。本发明提供的大尺度遥感图像的目标快速检测方法，能够同时实现大尺度目标和密集区域小目标的精准检测，检测效率高。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113139594B
公开(公告)日：2023-05-02
申请号：CN202110418915.4
申请日：2021-04-19
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06V20/17 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/047 , G06N3/0895 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种机载图像无人机目标自适应检测方法，通过设置领域自适应模型对单阶段检测器进行半监督训练，获得目标检测模型，进而利用目标检测模型对无人机拍摄的图像进行检测。根据本发明提供的机载图像无人机目标自适应检测方法，显著提高检测速度，可以实现在机载低算力设备的实时运行，并且无需接触源域训练数据，实现在缺失目标域标注时的无人机目标检测，提高了迁移性和自适应能力。
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公开(公告)号：CN113139985B
公开(公告)日：2022-09-16
申请号：CN202110280687.9
申请日：2021-03-16
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种消除无人机与地面站通信延迟影响的跟踪目标框选方法，该方法中，在无人机上添加存储单元，机载计算机从光电传感器获取到图像后，先给图像加入ID，然后存入存储单元，由数据链同步发送给地面站，地面站框选目标后，再由数据链把目标在像素坐标系的边框信息和图像的ID信息发送到机载计算机，机载计算机根据ID信息从存储单元中读取图像，结合边框信息确定目标，然后，跟踪算法以大于光电传感器工作频率的频率从存储单元读取图像并处理，计算出视差角给导航控制算法，直到处理的图像ID等于当前光电传感器读取图像的ID；之后，跟踪算法直接从光电传感器读取图像，进入稳定追踪阶段。
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公开(公告)号：CN113156450B
公开(公告)日：2024-02-27
申请号：CN202110287557.8
申请日：2021-03-17
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种无人机上的主动旋转激光雷达系统及其控制方法，该系统及方法中设置能够旋转的激光雷达，在激光雷达主动旋转的过程中，因为IMU短期的高精准性，可以用IMU的姿态数据暂时代替激光雷达的里程计结果，在激光雷达采集到约束足够的数据时，选择使用激光雷达的里程计结果，具体来说，实时解算并判断激光雷达获得的数据图像是否可靠，在不可靠的情况下，主动旋转该激光雷达，以使得下一帧数据图像的可靠性提高，另外，通过设置特异性的非线性方程来处理激光雷达获得的数据图像，从而得到无人机的位姿，进而据此对无人机进行控制。
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公开(公告)号：CN115578653A
公开(公告)日：2023-01-06
申请号：CN202211182639.7
申请日：2022-09-27
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的无人机重识别方法，包括以下步骤：S1、无人机对水面进行拍摄获得图片，通过船舶主体网络模型提取船舶区域；S2、通过船舶重识别网络模型对船舶区域进行识别，获得船舶特征向量；S3、将船舶特征向量与船舶特征索引库中的特征向量比对，确定该船舶的识别ID。本发明提供的基于深度学习的无人机重识别方法，能够区分相似类型船舶，重识别准确率高，可以实现在机载低算力设备的实时运行。
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公开(公告)号：CN113075937B
公开(公告)日：2022-12-02
申请号：CN202110288163.4
申请日：2021-03-17
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于目标加速度估计的无人机捕获目标的控制方法，该方法中通过机载摄像机实时拍摄目标无人机的画面，从而获得带有目标无人机的连续图像信息，利用卷积神经网络，通过图像识别的方式获得每一帧图像上目标无人机的特征点位置，再根据特征点位置实时解算出无人机相对于摄像机的状态估计，在此基础上解算追踪无人机的控制指令，进而控制所述追踪无人机捕获目标。
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