-
公开(公告)号：CN118506031B
公开(公告)日：2024-10-01
申请号：CN202410947146.0
申请日：2024-07-16
Applicant: 西北工业大学
IPC: G06V10/74 , G06V10/22 , G06V10/40 , G06V10/766 , G06V10/774 , G06V10/776 , G06V10/82 , G06V20/13
Abstract: 本申请是关于一种适用于边缘部署的类注意力跨域景象匹配方法，属于图像处理技术领域。包括：构建跨域景象匹配模型，包括相连接的特征提取网络和回归约束网络；利用公开图像数据集对特征提取网络进行预训练，得到特征提取网络的预训练权重；获取多个跨域图像，并进行数据增强处理，得到跨域景象数据集；利用跨域景象数据集对跨域景象匹配模型进行训练和验证，得到最终输出结果；根据最终输出结果，进行图像匹配算法推理，得到实时景象图和卫星影像图的跨域景象匹配结果。本申请能够提高无人机在应对全天候景象匹配时的稳定性，尤其提高了无人机在应对红外光和可见光之间进行跨域景象匹配时的鲁棒性，降低了边缘端部署难度，提升了实时解算速度。
-
公开(公告)号：CN118429614A
公开(公告)日：2024-08-02
申请号：CN202410491041.9
申请日：2024-04-23
Applicant: 西北工业大学
Abstract: 本发明公开了一种稀疏参数更新的机载目标检测在线学习方法，首先利用准备好的基类数据集和标签数据，对深度学习目标检测模型进行有监督训练；同时利用机载传感器，实际拍摄生成对应目标的新类数据集；之后利用微调数据集在机载端对模型进行在线训练微调；微调之后的模型重新对微调数据集进行推理，并根据置信度，对数据集进行再次筛选。训练筛选达到轮数之后，停止微调，输出并更新目标检测模型。本发明方法能够实现机载目标检测模型的在线更新识别，实现了在内存和显存受限场景下模型的参数训练微调，进一步提高了模型的无监督目标检测精度和可靠性。
-
公开(公告)号：CN102385056B
公开(公告)日：2013-10-30
申请号：CN201110230493.4
申请日：2011-08-11
Applicant: 西北工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多超声波传感器的导盲避碰装置及其控制算法，主控制器控制温度传感器采集环境温度信息，采取循环扫描方式逐个驱动超声波传感器循环工作，超声波反射并经过探头接收后，经过放大、滤波和比较，将信号传输至主控制器，主控制器计算发射与接收时间差，依据之前采集到的环境温度得出当前环境温度下的声速计算每个超声波传感与障碍物之间距离，采用模糊导盲控制算法计算出盲人的行走方向，通过蜂鸣提醒电路发出障碍报警，并通过安装在使用者身体不同部位的震动提醒电路给出不同的行走方向。本发明大大提高了导盲装置在复杂障碍物环境情况下的适应能力。
-
公开(公告)号：CN115756827B
公开(公告)日：2025-03-21
申请号：CN202211312534.9
申请日：2022-10-25
Applicant: 西北工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于GPU加速的宏基因组物种定丰方法，首先分析用户输入的需求，根据用户的输入参数，确定计算的方式；随后进行初始化，检查文件的完整性和版本，以此来确保本发明的稳定运行；确保完稳定性后，进行数据准备，为后续的GPU计算做准备，将所有的数据都存储在numpy格式的数组中；当前期的数据准备完成后，会通过python的numba包调用GPU，先将数据传输给GPU，然后进行两次GPU调用计算，前者作为中间结果，后者输出最终的每一个clade的相对丰度；最后本发明会根据用户输出的参数选择输出的文件格式，并保存在用户输入的保存文件中。本发明极大地提高了宏基因组分析的整体效率，准确性也在同类型的宏基因组分析软件中表现良好，具有很强的现实意义。
-
公开(公告)号：CN119622486A
公开(公告)日：2025-03-14
申请号：CN202411596098.1
申请日：2024-11-11
Applicant: 西北工业大学
IPC: G06F18/2411 , G06F18/10 , G06V10/20 , G06V10/40 , G06F18/213 , G06V10/77 , G06F18/25 , G06V10/28 , G06V10/34 , G06T7/11 , G06T7/136 , G06V10/25 , G06V10/24
Abstract: 本发明涉及海面目标多模融合识别技术领域，尤其是一种高动态无人平台的多模融合海面目标识别方法。该方法提出了一种基于多核学习方法的多模态融合识别框架，在此基础上设计了面向海面目标的小样本多模融合目标识别算法。通过针对可见光图像、SAR图像、主被动雷达一维距离像信号不同源的数据特点，分别进行目标检测、特征提取后，对多模异构特征利用多尺度核方法映射，进行核矩阵的加权融合，进行全局训练优化后，最终可输出各样本的分类结果。该算法既考虑了数据驱动目标识别算法的性能，同时也考虑了平台硬件算力限制和小样本情况，可实现性能、算力、样本三者之间的平衡。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN102385056A
公开(公告)日：2012-03-21
申请号：CN201110230493.4
申请日：2011-08-11
Applicant: 西北工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多超声波传感器的导盲避碰装置及其控制算法，主控制器控制温度传感器采集环境温度信息，采取循环扫描方式逐个驱动超声波传感器循环工作，超声波反射并经过探头接收后，经过放大、滤波和比较，将信号传输至主控制器，主控制器计算发射与接收时间差，依据之前采集到的环境温度得出当前环境温度下的声速计算每个超声波传感与障碍物之间距离，采用模糊导盲控制算法计算出盲人的行走方向，通过蜂鸣提醒电路发出障碍报警，并通过安装在使用者身体不同部位的震动提醒电路给出不同的行走方向。本发明大大提高了导盲装置在复杂障碍物环境情况下的适应能力。
-
公开(公告)号：CN119474982A
公开(公告)日：2025-02-18
申请号：CN202411596099.6
申请日：2024-11-11
Applicant: 西北工业大学
IPC: G06F18/24 , G06V10/25 , G06F18/10 , G06F18/213 , G06F18/25 , G06V10/20 , G06V10/24 , G06V10/26 , G06V10/30 , G06V10/771
Abstract: 本发明涉及海面目标多模融合识别系统设计技术领域，尤其是一种用于高动态无人平台的多模融合海面目标识别系统。其特点是包括平台传感器分系统、多模特征处理与识别分系统、信息传输控制分系统和远端显控分系统；该系统结合相应的海面目标图像特征提取技术、主被动雷达信号特征提取技术、多模异构特征融合多核分类器的海面目标识别技术，实现了光学图像、SAR图像、主动雷达信号、被动雷达信号四种模态数据高效的融合识别系统，实现了高动态无人系统对海面慢动目标类型的自主判定，增强了多模特征融合利用效率，提高了目标识别精度和鲁棒性，提升了高动态无人系统自主化和智能化水平。
-
公开(公告)号：CN118839216A
公开(公告)日：2024-10-25
申请号：CN202410864074.3
申请日：2024-06-30
Applicant: 西北工业大学
IPC: G06F18/241 , G06F30/27 , G06F17/16 , G06F17/18 , G06F17/14 , G06N3/0464 , G06N3/09 , G01S7/41 , G01S13/72
Abstract: 本发明公开了一种基于被动雷达信号的无人机载海面慢动目标识别方法及系统，将典型海面慢动目标的主要电磁辐射源——舰载搜索雷达作为被动雷达获取电磁辐射信号的来源，并基于舰船目标雷达参数和运用方式，通过仿真方法模拟出典型海面目标的被动雷达信号，在此基础上，建立典型海面慢动目标被动雷达信号样本库，得到数据驱动目标识别的样本基础，进而将样本信号输入被动雷达系统后端的目标识别系统，实现典型目标的识别，即目标类别的辨识。本发明可为大样本驱动的智能目标识别方法和系统构建提供先进技术指导，有助于拓展无人机载平台海面慢动目标的感知途径，丰富战场侦察与目标监视手段。
-
公开(公告)号：CN118736185A
公开(公告)日：2024-10-01
申请号：CN202410491036.8
申请日：2024-04-23
Applicant: 西北工业大学
IPC: G06V10/25 , G06V10/776 , G06V20/17 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/092 , G06N3/098
Abstract: 本发明公开了一种基于在线强化学习决策的空天协同时敏目标长时侦察方法，首先使用集成了可见光、红外摄像机的空天平台获得行人、汽车等包含多个时敏目标的视频数据，构成训练和测试数据集；构建检测识别跟踪模块，利用训练数据集，训练无人机跟踪模型中的目标检测模块；之后利用训练数据集，训练卫星检测跟踪模型中的目标检测模块；接下来构建在线强化学习决策模型，完成决策和跟踪模块的联合训练；最后构建仿真场景，对模型进行测试验证。本发明能够实现图像的自主强化学习连续检测，提高无人机对时敏目标的长时侦察能力。
-
公开(公告)号：CN118521764A
公开(公告)日：2024-08-20
申请号：CN202410990442.9
申请日：2024-07-23
Applicant: 西北工业大学
IPC: G06V10/24 , G06V10/75 , G06V10/774 , G06V20/17
Abstract: 本申请提出一种拒止环境下无人机对地目标组合定位方法、装置及系统，属于无人机目标定位技术领域。包括：利用历史航拍数据分别对目标检测模型和图像匹配模型进行训练；利用目标检测训练模型对无人机实时光电图像进行检测，得到第一像素坐标位置；获取无人机的吊舱实时姿态信息和惯性测量装置实时位置信息，推理出卫星地图信息；利用图像匹配训练模型对卫星地图信息进行细粒度匹配，提取出无人机实时光电图像和对应的卫星地图信息之间的多个特征点对，并构建二者之间的透视变换关系；利用透视变换关系，得到第二像素坐标位置，并将第二像素坐标位置转换为目标的实时位置信息。本申请实现了拒止环境下无人机对地目标的精确定位。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
25
records
(took 0.02 seconds)
