公开(公告)号：CN117197562A

公开(公告)日：2023-12-08

申请号：CN202311158007.1

申请日：2023-09-08

Applicant: 南昌大学

Inventor： 熊剑 ,  吴杰 ,  张强 ,  廖玮 ,  权略 ,  郭杭 ,  衷卫声

IPC: G06V10/764 ,  G06V10/74 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06V10/26 ,  G06V20/40

Abstract: 本发明公开了一种基于改进YOLO的目标检测方法，包括：1）读入视频流；2）将图像输入YOLO v4网络中；3）对当前帧进行目标捕捉，获取目标种类与标定坐标；4）ViBe算法提取视频中前15帧背景建模；5）判断当前帧是否有YOLO目标框定区；6）RGB图转灰度图，对框定区进行ViBe目标检测；7）分割YOLO框定区目标构建一个YOBE数据库，进行目标分类；8）无框定区进行ViBe常规检测，进行相似度匹配，满足相似度阈值，则进行YOLO种类判定；9）重复上述步骤直至完成对所有图像帧的检测。本发明通过将YOLO与Vibe算法进行结合提出YOBE算法，相较单一的YOLO算法或Vibe算法，能够更好的完成对微小目标或低像素目标的检测，同时有效解决目标提取中的阴影与重影问题。

公开(公告)号：CN116719071A

公开(公告)日：2023-09-08

申请号：CN202310606033.X

申请日：2023-05-26

Applicant: 南昌大学

Inventor： 熊剑 ,  万涛 ,  廖玮 ,  张强 ,  权略 ,  郭杭 ,  衷卫声 ,  李宇

IPC: G01S19/47 ,  G01C21/16 ,  G01C21/20 ,  G01S19/39 ,  G06F17/11 ,  G06F17/16

Abstract: 本发明涉及一种采用前向紧组合的GNSS‑INS因子图优化方法，包括：1）采集导航数据，对数据进行时间和空间同步对准；2）建立状态方程和观测方程；3）通过紧组合滤波和权值修正，得到修正的卫星数据；4）获取增量信息，进行预积分操作和误差分析，构建IMU残差方程及代价函数；5）对修正后数据进行误差分析，获取GNSS残差方程及代价函数，根据预积分过程得到的雅可比矩阵构建边缘化信息因子，得到所对应的残差方程及代价函数；6）根据所得代价函数，对GNSS‑INS因子图进行优化，得到导航最优解。本发明方法能够充分利用历史导航信息优化导航结果，在紧组合的辅助下修复拒止环境下产生的卫星断点数据，增强了组合导航系统的鲁棒性，提高了定位精度。