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公开(公告)号：CN115930972A
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202310072040.6
申请日：2023-01-31
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本申请适用于室内定位领域，提供了一种室内定位方法、计算机可读存储介质及计算机设备。方法包括：接收移动终端采集的超声波信号和IMU采集的惯性数据；对超声波信号和惯性数据进行滤波处理；根据滤波处理后的超声波信号，采用基于声信号的CHAN算法进行多次定位获取移动终端的初始位置；利用前两步或两步以上的步长估计当前步的步长；根据滤波处理后的惯性数据对不同移动终端的航向角漂移和静态飘移进行修正，得到校正后当前步前进的方向；根据移动终端的前一步的位置、估计的当前步长和校正后当前步前进的方向进行融合定位估计移动终端当前的位置。本申请对于不同的移动终端和场景具有很大的通用性和灵活性，它与移动终端兼容，成本低，精度高。
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公开(公告)号：CN114861123A
公开(公告)日：2022-08-05
申请号：CN202210403479.8
申请日：2022-04-18
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明涉及卫星导航技术领域，具体涉及一种基于Hermite插值法的GLONASS卫星坐标拟合方法，通过已知插值节点上的函数值及导数值，构造一个新的插值函数，使得插值函数与原函数的密合程度更好，大大减小了近似卫星坐标与真实卫星坐标的误差，能更好的与真实卫星运动模型所匹配，并有效提高了运算效率，缩短了积分时间。
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公开(公告)号：CN114758235A
公开(公告)日：2022-07-15
申请号：CN202210373956.0
申请日：2022-04-11
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G06V20/10 , G06V10/22 , G06V10/46 , G06V10/74 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及变化检测技术领域，尤其涉及一种基于高空瞭望摄像头的建筑物变化检测方法，采用SIFT算子提取关键点将前后时相影像进行粗略配准，再将粗略配准后的前后时相影像分为多个图像窗口并从亮度、对比度、结构度三个方面计算结构相似度系数，构建结构相似度矩阵，并用均值阈值方法筛选，重建变化区域影像，接着用主干特征提取网络提取变化区域影像深层信息，利用区域候选网络确定建筑物的大致区域，采用卷积神经网络RCNN对提取到的建筑物区域进行分类回归，得到建筑物的具体位置，从而实现一种基于高空瞭望摄像头的建筑物变化检测，也削弱了配准不准确、建筑物之间遮挡与阴影以及季节更替对高空瞭望摄像头下建筑物图像的影响。
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公开(公告)号：CN109492793B
公开(公告)日：2022-06-07
申请号：CN201811150026.9
申请日：2018-09-29
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种动态灰色费尔哈斯特神经网络滑坡形变预测方法，涉及滑坡监测形变预测技术领域，解决的技术问题是提供一种滑坡形变预测精度高的方法，包括以下步骤：建立滑坡体累积位移量原始数据；对数据预处理；通过灰色Verhulst模型对数据进行拟合；计算残差并构建残差序列；训练GA‑BP神经网络；得到预测残差序列；计算组合模型预测值。本发明对滑坡形变预测精度有较大的提高。
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公开(公告)号：CN114526741A
公开(公告)日：2022-05-24
申请号：CN202210249912.7
申请日：2022-03-14
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本申请实施例公开了一种对象定位方法、电子设备以及存储介质，包括：获取目标对象对应的声波定位信号；根据所述声波定位信号，计算所述目标对象在起始时刻的初始位置；基于第一预设算法和第二预设算法分别预估所述目标对象在预估时刻的位置，得到第一预估位置和第二预估位置，其中，所述预估时刻在所述起始时刻之后；根据所述初始位置、第一预估位置和第二预估位置，确定所述目标对象的位置，该方案可以提高定位的准确率。
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Patent Agency Ranking
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公开(公告)号：CN114415218A
公开(公告)日：2022-04-29
申请号：CN202111477028.0
申请日：2021-12-06
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明涉及定位技术领域，尤其涉及一种基于MAP噪声改进的相对定位方法，降低时变噪声对导航滤波算法精度的影响，提高了时间更新和量测更新阶段的自适应能力，提高相关定位的实时性，同时利用Sigma Point变换法来更精确的逼近真实均值和方差，在非线性情况下，sigma point卡尔曼滤波提高了滤波精度，在非线性环境下用sigma point卡尔曼滤波代替扩展卡尔曼滤波，克服EKF局部线性化和雅克比矩阵计算繁琐的问题，更准确的判断运动状态。
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公开(公告)号：CN114007050A
公开(公告)日：2022-02-01
申请号：CN202111197658.2
申请日：2021-10-14
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明涉及视频监控技术领域，公开了一种基于北斗通信的目标识别图像传输方法，利用摄像仪自动抓拍海上舰船图像，并对所述舰船图像进行预处理；对卷积神经网络进行微调，并利用微调后的所述卷积神经网络对预处理后的所述舰船图像进行特征卷积和串联；基于北斗通信，将经过微调后的所述卷积神经网络输出的数据进行编译和传输，同时存入数据库中，取代了传统的图像压缩复原技术方案，直接提取图像中有用的信息，以文字形式进行北斗短报文的编译，传输和预警，目标识别提取图像关键信息并将图像归类，将本来占用内存较大的图像，转换成文字形式传输，这样就可以满足北斗短报文的传输最大容量的限制。
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公开(公告)号：CN113900090A
公开(公告)日：2022-01-07
申请号：CN202111169378.0
申请日：2021-10-08
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种自适应新生多扩展目标跟踪方法，通过一种新的量测驱动的自适应新生分布方法来处理新生目标位置未知的跟踪问题，首先通过似然和接近度来表示量测与目标的相关性，再利用这种相关性在量测值附近产生新生目标，随后通过贝塔分布描述未知检测概率，通过伽马高斯逆威夏特分布描述扩展目标状态，然后将目标状态和检测概率建模为增广状态，实现未知检测概率下多扩展目标的跟踪问题；此外在每一次迭代中，通过吉布斯采样器截断校正后的PMBM滤波密度，得到高权值的正1‑1向量，在不损失精度的情况下提高了滤波器的效率，解决了现有技术中的检测概率和新生目标位置都未知的多扩展目标跟踪效果较差的技术问题。
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公开(公告)号：CN110058267B
公开(公告)日：2021-10-08
申请号：CN201910363120.0
申请日：2019-04-30
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明提出一种无缝式快速无人机导航诱骗系统，包括雷达监测子系统，用于对无人机的位置进行实时监测，得到无人机此刻的时间系统和无人机当前的大地坐标系下的位置信息；运算平台，用于根据星历参数和无人机的位置信息计算出当前位置无人机距每颗天上真实可见星伪距信息；欺骗信号生成子系统，用于根据此刻无人机内部接收机所对应的原子时、无人机的位置信息和真实可见星伪距信息实时模拟生成欺骗信号；信号发射子系统，用于将欺骗信号发送至目标无人机。本发明通过生成与无人机到天上星伪距相同的假星，使欺骗信号能够快速无缝接入到无人机的接收机中，接收机无需经过失锁和重捕等过程，大大缩短了接入时间，提高了欺骗效率。
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