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公开(公告)号：CN107817820A
公开(公告)日：2018-03-20
申请号：CN201710961301.4
申请日：2017-10-16
Applicant: 复旦大学
IPC: G05D1/12
CPC classification number: G05D1/0088 , G05D1/12
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的无人机自主飞行控制方法与系统，提出了基于深度学习的人工神经网络的计算机视觉目标检测与朝向估计算法，利用搭载云台相机的多旋翼无人机采集图像，利用运行神经网络的运算单元检测目标并估计目标朝向，最后结合控制算法将控制指令反馈到无人机飞行控制器。本发明构建了“数据采集单元-深度学习运算单元-飞行控制单元”的分布式数据采集运算与控制回环，实验结果表明，本发明能够实现实时的神经网络运算，进而结合控制算法实现无人机快速自主发现目标、靠近目标并以特定姿态跟踪目标的效果。
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公开(公告)号：CN102891816B
公开(公告)日：2016-08-03
申请号：CN201210411234.6
申请日：2012-10-25
Applicant: 复旦大学
Abstract: 本发明属于通信技术领域，具体为一种基于MIMO?OFDM相关信道的信道预测方法。本发明首先分析了信道相关函数可以去耦合写成时间、频率、相关性有关的独立函数之间，然后该方法利用AR模型建模，分三步经过三个滤波器，三个滤波器分别考虑时间、频率、空间相关特性。从仿真可以得出，有效的利用频率和空间相关性可以改善预测性能。本发明方法在降低计算复杂度的同时有效的提高了预测性能。
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公开(公告)号：CN104821836A
公开(公告)日：2015-08-05
申请号：CN201510200043.9
申请日：2015-04-26
Applicant: 复旦大学
IPC: H04B1/7075
Abstract: 本发明属于通信技术领域，具体为改进的补零与频域采样相结合的PN码快速捕获算法。本发明方法首先对本地序列进行相加处理，对接收序列进行时域降采样，分别得到新的本地序列和降采样后的接收序列；然后，通过频域采样构造新的本地序列部分频域集，与降采样后的接收序列进行相关运算，实现相位粗捕获；最后，通过去除采样相位模糊度操作实现细搜索，得到序列精确相位。理论分析和仿真结果表明，该方法扩大了伪码搜索范围，降低了伪码搜索计算复杂度，节省了计算开销，提高了搜索效率，具有良好的捕获效果。
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公开(公告)号：CN102098301B
公开(公告)日：2015-07-29
申请号：CN201110001507.5
申请日：2011-01-06
Applicant: 复旦大学
Abstract: 本发明属于网络传输技术领域，具体为一种多链路自适应的数据传输的方法与系统。所述方法包含如下步骤：初始检测每条链路带宽值，按照理论带宽值的90%作为该链路的实际传输数据的速率，动态的检测和调整每条链路的带宽。所述系统包含：网络传输质量检测模块，用于动态的检测网络的状态；链路传输带宽调整模块，用于根据网络传输质量，按照正相关关系动态调整每条链路的实时传输带宽值；数据分流模块，用于根据不同的数据包信息来确定该数据包从哪条链路传向客户端。本发明既可以充分利用用户的链路资源，为用户提供较高的带宽，同时对每条链路带宽的检测和调整，使得本发明又具有较高的带宽利用率。本发明真正实现了多链路的带宽融合。
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公开(公告)号：CN102065302A
公开(公告)日：2011-05-18
申请号：CN201110034808.8
申请日：2011-02-09
Applicant: 复旦大学
Abstract: 本发明属于视频编解码技术领域，具体为一种基于H.264的可伸缩视频编码方法。这种视频压缩编码的方法建立在H.264标准基础上，通过实现分辨率、帧序列长度和量化参数在视频编码过程中实时可调，从而实现编码视频可以以各种码率输出或传输；该方法还实现了环路滤波与动态预测相关参数在编码过程中可调，控制编码过程中编码的复杂度，从而合理利用系统资源。该编码方法具有的高效性、易实现性特点，可应用于多种网络视频传输和多种处理器系统。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115880888B
公开(公告)日：2025-01-24
申请号：CN202211503899.X
申请日：2022-11-28
Abstract: 本发明涉及一种基于数字孪生的交叉路口安全引导方法、设备、介质，所述方法包括如下步骤：模型构建：3D软件中构建城市交叉路口系统及弱势群体模型；神经网络模型的部署和训练：3D软件中在摄像机视角下采集路口弱势群体图像信息获取训练集进行训练；数据采集与处理：3D软件中的摄像机采集图像数据。边缘计算主机处理图像。结果传输至虚拟环境服务器及实体交通设备控制端；控制交通设备：接收信号，控制红绿灯及音频设备，通过语音播报引导目标通过路口。本方法可以很好的解决交叉路口安全引导弱势群体这一难题。与传统方法相比，本方法成本低、可拓展性强、非佩戴式且适用范围广。
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公开(公告)号：CN117782050A
公开(公告)日：2024-03-29
申请号：CN202211158046.7
申请日：2022-09-22
Applicant: 复旦大学
Abstract: 本发明提供一种鲁棒的激光‑视觉‑惯性融合SLAM方法，该方法通过联合初始化雷达惯性系统与视觉惯性系统提高了退化场景下系统初始化的速度和鲁棒性，关联融合激光深度特征与视觉纹理特征实现了退化场景下的特征增强，通过基于序贯概率比检验的CUSUM控制图进行退化检测并引入退化权值对里前端程计做退化鲁棒增强，实现高置信度、低时延、高鲁棒性的退化检测与处理，最后全局优化多传感器约束输出激光‑视觉‑惯性里程计。通过本发明的方法，能够很好地克服在多种退化场景中现有的无退化鲁棒性增强方案的SLAM算法的性能劣化的问题，实现退化场景下的高鲁棒性、高精度的实时状态估计与建图。
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公开(公告)号：CN114518767A
公开(公告)日：2022-05-20
申请号：CN202011298469.X
申请日：2020-11-19
Applicant: 复旦大学
IPC: G05D1/10
Abstract: 本发明提供一种基于倾斜摄影模型的无人机三维路径规划方法，该方法将倾斜摄影模型转化为八叉树地图，通过对八叉树地图的分辨率设置和对多分辨率路径规划算法的调整达到规避模型误差和计算误差的目的，最后将得到的路径进行平滑，形成适合无人机飞行的航点。通过本发明的方法，能够对场景地图进行精准构建，又能压缩它的内存占用，适合无人机执行在现实场景的飞行任务，并且所用路径规划算法快速高效，能够在短时间内计算出最优路线，又能避免撞机的风险。
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公开(公告)号：CN111739137A
公开(公告)日：2020-10-02
申请号：CN202010457966.3
申请日：2020-05-26
Applicant: 复旦大学
Abstract: 本发明属于计算机视觉技术领域，具体为一种三维姿态估计数据集的生成方法。本发明方法包括如下步骤：数据准备：在3D软件中导入目标的3D模型；数据处理与采集：3D软件中创建摄像机对准目标3D模型并设置摄像机运动轨迹，采集多视角目标图像数据；数据标注：利用相机标定的方法自动标注目标最小三维矩形框顶点投影到图像上的像素坐标。通过本方法可以快速生成大量带标签的目标三维姿态估计数据集。与传统方法相比，本发明方法硬件成本低、标注准确度高，且适用范围广。
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公开(公告)号：CN104836604B
公开(公告)日：2018-02-27
申请号：CN201510101034.4
申请日：2015-03-09
Applicant: 复旦大学
IPC: H04B7/06
Abstract: 本发明属于通信技术领域，具体为一种基于3D‑MIMO系统带噪信道系数的角度域稀疏波束成形算法。本发明针对单小区MU‑MIMO下行信道系统，将3D波束成形问题建模为最小化基站发射功率的优化模型；然后将原问题通过角度域变换转换为角度域上的等价优化问题；再利用3D‑MIMO信道的角度域稀疏特性，在波束成形优化问题中添加角度域预编码的范数惩罚项，使得到的角度域预编码满足一定的稀疏性，更加逼近真实的最优角度域预编码的解，从而使系统性能得到提升；最后，把该优化问题通过变量替换转换为二阶锥规划问题，再用凸优化工具求解。仿真结果表明本发明方法在较大信道噪声误差场景下的系统性能明显优于非鲁棒波束成形算法。
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