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公开(公告)号：CN116908565A
公开(公告)日：2023-10-20
申请号：CN202310859594.0
申请日：2023-07-13
Applicant: 东北林业大学
Abstract: 基于卡尔曼滤波的检验质量块电荷估计方法，解决了如何提高检验质量块电荷估计精度的问题，属于高精度惯性传感器领域。本发明包括：以检验质量块运动和电荷变化参数作为状态量，建立检验质量块的运动和电荷变化之间的关系方程；将关系方程进行线性化及离散化，得到离散状态方程；根据k‑1时刻的量测及离散状态方程，利用卡尔曼滤波器进行预测，得到k时刻的检验质量块电荷估计值。本发明可以实行高精度的检验质量块的无接触式电荷检测，且易于实现，可以进行实时递归计算，从而实现电荷的实时检测。
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公开(公告)号：CN118244018B
公开(公告)日：2024-12-13
申请号：CN202410400901.3
申请日：2024-04-03
Applicant: 东北林业大学
Abstract: 基于自适应扩展卡尔曼滤波的检验质量块状态估计方法，涉及高精度空间惯性传感器领域。本发明是为了解决现有基于模型的卡尔曼滤波的检验质量块状态估计方法在处理模型的非线性特性方面效果不佳，且对模型和噪声先验信息有较强的依赖性，限制了其在不同环境条件下的适应能力的问题。本发明所述的基于自适应扩展卡尔曼滤波的检验质量块状态估计方法，能够实行高精度的检验质量块的无接触式状态估计，尤其在应对电荷突变方面，能够提高扩展卡尔曼滤波估计方法的无偏性和稳定性。
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公开(公告)号：CN119027665A
公开(公告)日：2024-11-26
申请号：CN202411137583.2
申请日：2024-08-19
Applicant: 东北林业大学
IPC: G06V10/26 , G06V10/44 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06T3/4007 , G06N3/0464 , G06N3/047
Abstract: 一种基于改进YOLOv8模型的林下立木实例分割方法，它属于图像识别与深度学习领域。本发明解决了现有立木实例分割方法的成本高且不适用于大规模分割任务的问题。本发明方法具体为：步骤一、创建林下立木实例分割的训练数据集；步骤二、对原始YOLOv8模型进行改进，即将原始YOLOv8模型的C2f模块替换为ParC模块，将原始YOLOv8模型中的SPPF模块替换为SPPF‑LSKA模块，在原始YOLOv8模型的骨干网络的末尾添加DAT模块，获得改进的YOLOv8模型；步骤三、利用训练数据集对改进的YOLOv8模型进行训练；步骤四、利用训练好的改进YOLOv8模型对待分割图像进行林下立木实例分割。本发明方法可以应用于林下立木实例分割。
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公开(公告)号：CN116908565B
公开(公告)日：2024-11-05
申请号：CN202310859594.0
申请日：2023-07-13
Applicant: 东北林业大学
Abstract: 基于卡尔曼滤波的检验质量块电荷估计方法，解决了如何提高检验质量块电荷估计精度的问题，属于高精度惯性传感器领域。本发明包括：以检验质量块运动和电荷变化参数作为状态量，建立检验质量块的运动和电荷变化之间的关系方程；将关系方程进行线性化及离散化，得到离散状态方程；根据k‑1时刻的量测及离散状态方程，利用卡尔曼滤波器进行预测，得到k时刻的检验质量块电荷估计值。本发明可以实行高精度的检验质量块的无接触式电荷检测，且易于实现，可以进行实时递归计算，从而实现电荷的实时检测。
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公开(公告)号：CN119540801A
公开(公告)日：2025-02-28
申请号：CN202411685620.3
申请日：2024-11-23
Applicant: 东北林业大学
IPC: G06V20/17 , G06V20/10 , G06V10/26 , G06V10/44 , G06V10/774 , G06V10/776 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 一种基于双流特征集成网络的无人机遥感枯立木检测方法，属于无人机图像处理技术领域。本发明通过融合不同层次的特征，显著提升了对小目标及图像边缘区域目标的识别精度。此外，本发明还引入DBB模块。DBB模块包含多个不同尺度和复杂度的分支，增强了卷积块的特征表达能力，有效减少了密集树冠遮挡区域的漏检率。同时，双分支特征融合主干和DBB模块的有效组合充分挖掘了枯立木的特征，增强了特征在网络中的传播，克服了小样本的问题。此外，考虑到枯枝落叶后树冠稀疏，大量背景信息的引入降低了检测准确率，引入了SEAM。SEAM模块通过增强对枯立木细节特征的关注，如颜色、棱角和纹理等，有效提高了模型对冠层中枯枝特征的识别能力，减少背景信息的干扰。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118244018A
公开(公告)日：2024-06-25
申请号：CN202410400901.3
申请日：2024-04-03
Applicant: 东北林业大学
Abstract: 基于自适应扩展卡尔曼滤波的检验质量块状态估计方法，涉及高精度空间惯性传感器领域。本发明是为了解决现有基于模型的卡尔曼滤波的检验质量块状态估计方法在处理模型的非线性特性方面效果不佳，且对模型和噪声先验信息有较强的依赖性，限制了其在不同环境条件下的适应能力的问题。本发明所述的基于自适应扩展卡尔曼滤波的检验质量块状态估计方法，能够实行高精度的检验质量块的无接触式状态估计，尤其在应对电荷突变方面，能够提高扩展卡尔曼滤波估计方法的无偏性和稳定性。
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公开(公告)号：CN117875245A
公开(公告)日：2024-04-12
申请号：CN202410042821.5
申请日：2024-01-11
Applicant: 东北林业大学
IPC: G06F30/367 , G06F30/373
Abstract: 一种基于涡流搜索的空间惯性传感器电路参数优化方法，属于高精度空间惯性传感领域。本发明是为了解决现有空间惯性传感器电路分立元件选取存在参数确定的精度差效率低的问题。本发明根据待优化的空间惯性传感器电路拓扑结构图及电路设计指标需求，确定需要优化参数的分立元件的所属的制造系列和参数值范围；根据所述空间惯性传感器电路拓扑结构图、电路设计指标需求和参数值范围建立适应度函数，以最小化适应度函数的函数值为目标构建分立元件参数优化问题；采用涡流搜索算法对分立元件参数优化问题进行求解，获取分立元件最优参数。本发明适用于电路分立元件参数确定。
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公开(公告)号：CN214503664U
公开(公告)日：2021-10-26
申请号：CN202121075027.9
申请日：2021-05-19
Applicant: 东北林业大学
IPC: G01P1/02
Abstract: 本实用新型公开了一种防摔性强的加速度计壳体，包括壳体，所述壳体上下两侧对称设置有防护框，所述防护框与壳体之间连接有加强机构，所述壳体左右两侧对称设置有连接板，所述连接板与防护框之间通过固定组件进行固定，所述防护框外侧设置有缓冲垫，加强机构包括卡合组件与稳定组件，卡合组件包括卡框与卡槽，所述卡槽对称开设于壳体上下两侧，所述卡框设置于卡槽内，且所述卡框与防护框连接，本实用新型结构简单，设计合理，通过防护框以及软垫，能够为壳体提供一定的防摔效果，并且方便对防护框进行安装固定，从而便于对防护框进行更换，实用性强。
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公开(公告)号：CN205827190U
公开(公告)日：2016-12-21
申请号：CN201620792915.5
申请日：2016-07-26
Applicant: 东北林业大学
IPC: G05B19/042 , G06M1/272
Abstract: 一种公共交通汽车内人员拥挤状态监测装置，涉及一种公交人数监测装置。解决了现有公共交通汽车内人员拥挤情况检测不准确，易造成安全性差的问题。一号反射式红外线传感器设置在汽车进客门上侧，二号反射式红外线传感器设置在汽车进客门的上侧，一号反射式红外线传感器的信号输出端连接一号计数器的信号输入端，二号反射式红外线传感器的信号输出端连接二号计数器的信号输入端，一号计数器的信号输出端连接单片机的上车人数信号输入端，二号计数器的信号输出端连接单片机的下车人数信号输入端；单片机的开关驱动信号输出端连接继电器的开关控制信号输入端，继电器同时控制多个摄像机和排风机的电源开或关。本实用新型适用于监测公共交通汽车内人员拥挤情况。
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公开(公告)号：CN208013511U
公开(公告)日：2018-10-26
申请号：CN201820562646.2
申请日：2018-04-19
Applicant: 东北林业大学
Abstract: 一种自适应光双目视觉里程计用滤光装置，涉及自适应光双目视觉里程计的配件领域。本实用新型是为了解决特征点的提取和匹配很容易受到环境反光影响的问题。本实用新型所述的一种自适应光双目视觉里程计用滤光装置，支撑竖杆首端和固定段的首端铰接，固定段的末端通过旋转连接结构与旋转段的首端相连，一个镜架固定在旋转段的末端和伸缩段的首端之间，另一个镜架固定在伸缩段的末端，两个镜架与支撑横杆共面，且两个镜架呈镜像对称设置，上连接柱的一端和下连接柱的一端分别固定在圆形偏振镜的圆周上，下连接柱的另一端插入盲孔中，上连接柱的另一端穿过通孔与调整旋钮固定连接，旋转调整旋钮能够使圆形偏振镜在镜框的环内以直径为转轴翻转。
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