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公开(公告)号：CN113905190A
公开(公告)日：2022-01-07
申请号：CN202111163456.6
申请日：2021-09-30
Applicant: 中国电子科技集团公司第五十四研究所
Abstract: 本发明公开了一种面向无人机视频的全景图实时拼接方法，涉及图像处理领域。本方法首先进行数据接收与预处理，剔除经纬高数据野值；其次进行特征点提取、匹配与提纯，刚性变换待配准图像到全景画布；接着进行悬停检测，优选关键帧，剔除匹配精度较差的中间帧；然后加入画布越界自动扩增边界机制，避免画布大小不断更新后重新写入占用过多资源；最后进行闭环检测，修正偏移量。本发明不仅能够处理长条状图像序列的拼接，针对闭环路径和悬停转向的拼接航线依然有效，同时拼接实时性较高。
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公开(公告)号：CN111667433A
公开(公告)日：2020-09-15
申请号：CN202010526634.6
申请日：2020-06-09
Applicant: 中国电子科技集团公司第五十四研究所
Abstract: 本发明公开了一种基于简单线性迭代聚类优化的无人机图像去雾方法，属于计算机视觉技术领域。该方法将基于频域的同质滤波算法用于初期无人机图像处理；使用简单线性迭代聚类进行超像素分割，将分割后的超像素块作为导向窗口，并使用SLIC超像素图像作为导向图，融入导向滤波算法提升处理速度并提高透射率计算的准确程度；利用自适应调节算法计算大气光强度值等参数，并代入到暗通道先验模型中得到去雾图像。该方法能够对无人机图像进行高质量的去雾处理，是对无人机高空巡检领域的一种重要贡献。
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公开(公告)号：CN119478722A
公开(公告)日：2025-02-18
申请号：CN202410071163.2
申请日：2024-01-18
Applicant: 中国电子科技集团公司第五十四研究所 , 北京交通大学
IPC: G06V20/17 , G06V20/13 , G06V10/75 , G06T7/11 , G06T7/136 , G06T5/40 , G06T5/50 , G06V10/25 , G06V10/82
Abstract: 本发明公开了一种基于多模态信息对准的无人机对地目标定位方法及系统。采用多模态信息进行超体素分割，对卫星基准图和航拍图像进行匹配对准，从而根据无人机对地目标定位。将卫星基准图构成的卫星特征底图中的多张二维特征图分别进行超体素分割。再通过所述多个损失值从小到大进行排列后，将超体素分割的二维区域在特征方向进行结合，得到三维区域。不同的特征分割成相似位置的区域，表示这些特征检测这个位置的作用相同，能够作为一个三维区域来进行检测。按照影响从大到小来对这些特征进行相同作用的判断，能够将最能够表示重要性区域进行构造关系。三维区域和二维区域的结合能够使得之后再进行匹配更加准确，从而目标定位更加准确。
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公开(公告)号：CN118605547A
公开(公告)日：2024-09-06
申请号：CN202410563913.8
申请日：2024-05-08
Applicant: 中国电子科技集团公司第五十四研究所 , 北京交通大学
IPC: G05D1/46 , G05D109/20
Abstract: 本发明公开了一种基于互馈学习的无人机具身智能安全决策方法，即获取多个连续时间点拍摄的无人机拍摄图像；基于多个连续时间点拍摄的无人机拍摄图像，获得多个基础环境信息；根据多个连续时间点的环境物体位置，判断环境物体为静止或为运动；若环境物体为运动，根据多个连续时间点的无人机拍摄图像和基础环境信息，通过环境匹配网络和时间判别网络，得到环境物体运动速度、环境物体运动方向和环境物体相隔距离；根据所述环境物体运动速度、环境物体运动方向和环境物体相隔距离，进行安全决策。此决策方法提高了无人机具身智能感知环境数据的准确性，在此基础上，判断无人机是否将会发生碰撞，以控制无人机停止，提高了高智能安全决策的准确性。
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公开(公告)号：CN118135431A
公开(公告)日：2024-06-04
申请号：CN202410069716.0
申请日：2024-01-18
Applicant: 中国电子科技集团公司第五十四研究所 , 北京交通大学
IPC: G06V20/17 , G06V10/74 , G06V10/75 , G06T5/50 , G06T7/10 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种基于多尺度结构方向的无人机多模态匹配方法及系统，采用多模态的无人机拍摄的待检测目标的图像提供更多的特征进行检测，使用超体素分割对多模态的图像进行分割，连续不同时间的待检测目标的图像用于动态的变化情况判断，再静态判断待检测目标在姿态变化的无人机中的设备中拍摄的角度，能够更加准确地判断待检测目标的拍摄角度，从而更加准确的在相同位置构建不同特征的三维图，从而进行特征融合。由融合的特征对超体素分离的结构区域进行结构特征的提取，按照不同结构进行加权，按照加权特征进行模板匹配能够更加准确的按照局部结构和融合后的整体结构对待检测目标进行匹配，使得注重结构地对待检测目标进行准确的匹配。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117173394B
公开(公告)日：2024-04-02
申请号：CN202310989860.1
申请日：2023-08-07
Applicant: 山东大学 , 中国电子科技集团公司第五十四研究所
Abstract: 本发明提出了面向无人机视频数据的弱监督显著性目标检测方法及系统，分别对视频的RGB图像和光流图进行浅层特征和深层特征的提取，浅层特征包括物体的边缘和纹理等特征信息，深层特征包括丰富的显著性语义内容，将不同模态的浅层特征进行模态对齐和校准，能够更加关注每个模态的显著性信息；不同模态的深层特征进行跨模态融合，充分融合了深层特征的显著性语义信息，然后基于跨模态浅层增强特征和跨模态深层交互特征进行融合得到检测结果，能够很好地抑制视频中复杂背景信息，提高了视频显著性目标检测的准确性，而且应用在弱监督中可达到部分全监督检测效果。
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公开(公告)号：CN117193368B
公开(公告)日：2024-02-27
申请号：CN202311279939.1
申请日：2023-10-07
Applicant: 中国电子科技集团公司第五十四研究所
IPC: G05D1/46 , G05D1/695 , G05D109/20
Abstract: 本发明提出了一种多无人机协同编队避障保性能控制方法，涉及无人机编队协同控制技术领域。本发明包括：建立无人机编队协同运动模型，并将无人机编队跟踪控制系统解耦为位置子系统和姿态子系统；定义综合误差变量，引入指定时间预设性能函数实现跟踪系统的瞬态和稳态性能约束；设计无人机编队位置标称跟踪控制算法；基于人工势函数设计避碰控制律、避撞控制律和连通控制律；最终，设计考虑保性能、无人机间避碰、无人机避障、无人机间保连通的编队协同位置控制律和姿态控制律，精确而有效地实现了多无人机编队协同避撞控制。
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公开(公告)号：CN117173104A
公开(公告)日：2023-12-05
申请号：CN202310983540.5
申请日：2023-08-04
Applicant: 山东大学 , 中国电子科技集团公司第五十四研究所
IPC: G06T7/00 , G06V10/40 , G06V10/774 , G06V20/17
Abstract: 本发明提出了一种低空无人机图像变化检测方法及系统，对每一对骨干特征进行状态特征的提取，由于状态部分在不同场景下的对整个图像特征中的重要程度不同，通过分析每个状态部分的重要性，并借助重要性的不同将状态特征从完整特征中剔除，从而得到相应的本质部分；本发明综合考虑了输入图像和状态部分的重要性，得到的本质部分将包含完整的、纯粹的信息，反映实际变化的区域，以本质对作为解码模块输入，计算每对本质对之间的差异，使解码模块能够更加专注预测有用信息的变化图，提高低空无人机变化检测的准确性。
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公开(公告)号：CN116704552A
公开(公告)日：2023-09-05
申请号：CN202310697045.8
申请日：2023-06-13
Applicant: 中国电子科技集团公司第五十四研究所 , 北京交通大学
IPC: G06V40/10 , G06V10/40 , G06V10/82 , G06V10/774 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了基于主要次要特征的人体姿态估计方法，属于人工智能技术领域。本发明首先构建人体姿态估计模型，然后使用训练数据集对人体姿态估计模型进行训练，最后，使用训练好的人体姿态估计模型进行人体姿态估计，得到人体关键点热图。本发明的人体姿态估计模型引入了一种主次特征划分机制，对于主要、次要特征引入了基于自注意力机制的特征增强模块，对次要特征进行动态激活从而获得完整的目标特征，能够提高人体姿态估计的准确率。
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公开(公告)号：CN116164754B
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310453936.9
申请日：2023-04-25
Applicant: 中国电子科技集团公司第五十四研究所
Abstract: 本发明公开了一种基于无人机运动状态的云台虚拟化方法，属于无人机应用领域。过程为：姿态信息解析模块实时接收无人机的遥测信息，解析俯仰角、横滚角和航向角，并将角度转化为弧度；定位信息记录模块将无云台相机观测到特定目标的定位信息标记为原始定位信息；姿态实时矫正模块根据无人机姿态与原始定位信息，构建四维云台虚拟时空坐标系，利用基于无人机姿态的矫正算法将无云台相机得到的原始定位信息矫正为假设云台存在的相机得到的定位信息；定位信息更新模块将姿态实时矫正模块得到的定位信息与原始定位信息进行时间对准，并实时更新替换，输出新的定位信息。本发明仅利用少量的信息，就使无人机的无云台相机可稳定执行视觉定位任务。
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