一种用于机器人-动物混合群体行为研究的实验台

    公开(公告)号:CN114917978A

    公开(公告)日:2022-08-19

    申请号:CN202210496080.9

    申请日:2022-05-06

    Abstract: 本发明公开了一种用于机器人‑动物混合群体行为研究的实验台。为了克服现有技术的实验台具有临时性,实验时间有限,无法获得足够支持强化学习的数据的问题;本发明包括:实验场,用于为动物组群和机器人组群提供互动交互场地,设置有维持动动物组群生存的生命维持装置以及为机器人组群供电的充电区域;机器人组群,体积处于动物组群的体积范围内;视觉监测单元,获取识别机器人组群中各机器人的身份、位置和位姿,识别动物群体中动物的分布和状态;主控单元,根据视觉监测单元反馈的数据,给机器人下达行为命令。能够连续进行长达数天乃至数周的实验,从而为基于强化学习的机器人‑动物混合群体行为研究提供条件。

    一种雷达噪声去除及边界定位方法

    公开(公告)号:CN114280554A

    公开(公告)日:2022-04-05

    申请号:CN202111554244.0

    申请日:2021-12-17

    Abstract: 本发明提出了一种雷达噪声去除及边界定位方法,属于雷达随机噪声检测领域,具体为:首先,针对当前建筑物,设定雷达的位置为极坐标系的原点O,雷达天线发送电磁波信号扫描该建筑物,形成点云图像;然后,读取点云图像中每个点的极坐标,并计算各点在点云中的可变邻域;逐个扫描判断各点的可变邻域范围内是否有其他点,如果有,保存该点云数据;否则,标记该点为噪点;当扫描完毕后,将标记为噪点的点全部删除,实现可变邻域滤波去除雷达的随机噪声;最后,重复对该建筑物扫描,并删除各点云图像中的噪声点后,将保存的点云数据叠加,执行若干次后从叠加点云数据提取边界。本发明具有实现简单,直观明了,成本较低和节省时间的优点。

    毫米波雷达及其信号处理方法、装置、计算机可读存储介质

    公开(公告)号:CN112230213A

    公开(公告)日:2021-01-15

    申请号:CN202010867502.X

    申请日:2020-08-26

    Abstract: 公开了一种毫米波雷达及其信号处理方法、装置、计算机可读存储介质。本申请一实施例中,毫米波雷达的信号处理方法可以包括:基于从原始回波信号中提取的消除静止杂波后的距离信息,采用Capon波束形成算法形成二维热力图,所述二维热力图具有距离和方向角两个维度;采用恒虚警检测算法在所述二维热力图中检测目标,并确定目标的距离值和方向角;基于目标的距离值和方向角,采用Capon波束形成算法形成三维热力图,并基于所述三维热力图估算所述目标的俯仰角,所述三维热力图具有距离、方向和俯仰三个维度。本申请实施例不仅可以满足室内高分辨力测角的要求,而且计算量小。

    自组织的毫米波雷达集群监控网络及其通信方法

    公开(公告)号:CN119696639A

    公开(公告)日:2025-03-25

    申请号:CN202411611132.8

    申请日:2024-11-12

    Abstract: 本发明公开了一种自组织的毫米波雷达集群监控网络及其通信方法,其中,自组织的毫米波雷达集群监控网络包括多个节点设备和数据中心,基于毫米波雷达与无线收发模块结合形成低成本、广范围的雷达集群监控网络,该监控网络的每个节点设备都可以自主执行空间坐标变换,并通过无线收发模块形成自组织的中继网络,实现高效的数据传输,该监控网络特别适用于大范围低成本的安防监控、养殖场监测等场景,其不依赖数据中心节点对每个毫米波雷达的原始数据进行处理和融合,因此,不占用大量带宽,还可以避免在动态场景中容易出现多个雷达间的时间‑空间同步问题。

    一种基于红外传感器和雷达的人体感应方法及系统

    公开(公告)号:CN119596297A

    公开(公告)日:2025-03-11

    申请号:CN202411671170.2

    申请日:2024-11-21

    Abstract: 本发明涉及人体感应技术领域,公开了一种基于红外传感器和雷达的人体感应方法及系统,包括实时监控红外传感器生成的红外信号,并在红外信号消失时触发计时;响应于计时时长达到预设时长,触发毫米波雷达开启,对目标区域进行扫描,并进行动态目标检测,响应于不存在动态目标,对扫描信号进行微动目标检测,响应于存在微动目标,判断红外信号是否重新出现,若重新出现,则关闭毫米波雷达,若未重新出现,则采用毫米波雷达持续进行微动目标检测,直至红外信号重新出现,或不存在微动目标。本发明通过红外传感器和雷达互相配合,实现了低功耗的人感检测,并且通过雷达检测算法,在保证低功耗的同时进一步提高了人体感应检测结果的准确性。

    一种毫米波雷达智能家居感知方法与装置

    公开(公告)号:CN117741647A

    公开(公告)日:2024-03-22

    申请号:CN202311616421.2

    申请日:2023-11-29

    Abstract: 本发明提出一种毫米波雷达智能家居感知方法与装置,包括毫米波雷达射频前端、信号处理模块、数据处理模块以及数据输出等部分。毫米波雷达射频模块生成调频连续波信号并向监测区域发射信号,接收场景目标反射的回波后,经过dechirp和低通滤波处理,得到中频信号;经ADC采样后得到中频数字信号;信号处理模块对数字信号进行处理,滤除背景杂波,检测得到包括距离、速度、二维角度信息在内的目标点云信息,并将这些目标点云信息传输给数据处理模块;数据处理模块对点云信息进行野值剔除、聚类、跟踪等处理得到目标的轨迹,并进一步处理得到目标的类别、姿态以及体征信号等信息,经输出模块传输给终端显示或智能家居控制系统。

    室内目标检测方法和系统、电子设备及存储介质

    公开(公告)号:CN117687010A

    公开(公告)日:2024-03-12

    申请号:CN202311490021.1

    申请日:2023-11-09

    Abstract: 本发明实施例提供了一种室内目标检测方法和系统、电子设备及存储介质。其中,方法包括:启动定位检测,状态控制模块控制毫米波雷达从待机状态切换至运行状态;接收毫米波雷达检测室内目标的回波数据,室内目标包括微动目标和运动目标;数据搬运模块将回波数据搬运至指定内存空间进行保存;通过信号处理模块对回波数据进行快时间维度和慢时间维度的频域信号处理,得到目标点云数据;通过数据处理模块对目标点云数据进行杂点剔除,得到目标点云信息,并根据目标点云信息确定室内目标的位置信息;将位置信息通过通讯模块生成的上传协议传输出去,基于此,本发明实施例能够在不影响安装外观且需要低成本低功耗的情形下,对室内目标进行准确跟踪定位。

    一种基于毫米波雷达的智能马桶人体检测系统

    公开(公告)号:CN115932841A

    公开(公告)日:2023-04-07

    申请号:CN202310012818.4

    申请日:2023-01-05

    Abstract: 本发明涉及毫米波雷达系统技术领域,尤其涉及一种基于毫米波雷达的智能马桶人体检测系统。本发明提供一种基于毫米波雷达的智能马桶人体检测系统,该系统包括毫米波射频收发单元、微控制单元、发射天线、接收天线和智能马桶,所述毫米波射频收发单元分别与所述微控制单元、所述发射天线和所述接收天线连接。本系统采用的人体检测算法主要基于毫米波雷达对测试人员的身体采点形成的聚类,并结合物理学相关知识对人体运动轨迹进行预测,进而判断人靠近、经过或是远离智能马桶,并决定马桶是否开盖。本系统对于上述人体基本状态的识别准确率可达95%以上,且本系统的相关模块便于集成和安装且功耗较小,隐私保护较好。

    一种畜牧养殖过程的智能感知系统及方法

    公开(公告)号:CN115426548A

    公开(公告)日:2022-12-02

    申请号:CN202211106499.5

    申请日:2022-09-09

    Abstract: 本发明公开了一种畜牧养殖过程的智能感知系统及方法,包括数据采集模块、网络通信模块、云端数据存储与数据处理模块、健康监控模块、日常监控模块、喂养监控模块、重大事件预警模块、控制模块、监控中心显示模块及报警模块;由数据采集模块的各个传感器、监控摄像头及毫米波雷达采集畜牧养殖场所现场数据信息;由网络通信模块将数据采集模块所采集到的现场数据传输到云端数据存储与数据处理模块,利用云端数据处理模块的数据处理方法对数据进行预处理;利用深度切比雪夫网感知模型建立日常监控模块、健康监控模块、喂养监控模块及重大事件预警模块,综合利用多传感器数据融合策略及深度切比雪夫网感知模型对养殖场所畜牧养殖过程进行监控与报警。

    基于加权距离的SAR图像小样本识别方法及装置

    公开(公告)号:CN114926693A

    公开(公告)日:2022-08-19

    申请号:CN202210618273.7

    申请日:2022-06-01

    Abstract: 本发明公开了一种基于加权距离的SAR图像小样本识别方法及装置,方法包括:获取SAR图像小样本数据,将SAR图像小样本数据分为训练集和测试集;基于预定的迭代次数通过训练集对预先设置的特征提取网络进行迭代训练,从而获取训练好的特征提取网络,其中,每次迭代训练中都通过预先设置的损失函数对特征提取网络中的参数进行更新;将测试集输入训练好的特征提取网络,获取识别结果,本发明通过在特征提取网络中加入了通道注意力机制,对特征网络中的卷积神经网络的多尺度特征进行了融合,提高特征的表达能力,通过权重生成器有效的增加不同类别样本特征的可区分度。

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