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公开(公告)号：CN115946130A
公开(公告)日：2023-04-11
申请号：CN202310231998.5
申请日：2023-03-13
申请人： 中国人民解放军国防科技大学
IPC分类号： B25J9/16
摘要： 本发明公开了一种基于黎曼流形的人机协同方法，包括建立人机交互模型，机器人的预测状态量与人的行为观测量采用基于黎曼流形的双四元数表示；采用泰勒展开求解先验概率分布，利用联合概率分布来求解边际概率分布，获得机器人的预测状态的后验概率分布。为了提高运行精度，将人机交互模型的建模数据划分为K个独立的数据集，并求得每个数据集的后验概率分布，构建预测框架，得到基于K个数据集融合的分布式后验概率分布。本发明应用于人机协同领域，基于黎曼流形和其切空间中建立无运动奇点的人机协作交互模型，随着机器人的隐态预测传播对人类观测的不确定性，采用分布式框架推断出更精确的机器人笛卡尔轨迹，有效提高人机协同的精度。
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公开(公告)号：CN118570252A
公开(公告)日：2024-08-30
申请号：CN202410635529.4
申请日：2024-05-22
申请人： 中国人民解放军国防科技大学
摘要： 本发明公开了一种面向无人机平台运动条件下的目标轨迹可视化方法，包括：S1、利用SORT算法对当前帧车辆目标检测结果以及前一帧车辆目标检测结果进行目标关联，以确定当前帧每个目标在前一帧图像中的位置；S2、计算并筛选当前帧图像与前一帧图像的SIFT特征点及描述子，求解当前帧图像与前一帧图像之间的透视变换单应性矩阵；S3、将前一帧图像的所有目标框位置通过透视变换单应性矩阵变换映射到当前帧图像，将同一目标的检测框中心点在当前帧图像中连接起来，以得到当前帧图像所有目标从前一帧图像到当前帧图像的真实运动轨迹；S4、循环步骤S1至S3，以绘制出当前帧所有目标在历史视频中的真实运动轨迹。本发明能有效应对无人机位移、小幅度升降等情况。
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公开(公告)号：CN115946130B
公开(公告)日：2023-05-23
申请号：CN202310231998.5
申请日：2023-03-13
申请人： 中国人民解放军国防科技大学
IPC分类号： B25J9/16
摘要： 本发明公开了一种基于黎曼流形的人机协同方法，包括建立人机交互模型，机器人的预测状态量与人的行为观测量采用基于黎曼流形的双四元数表示；采用泰勒展开求解先验概率分布，利用联合概率分布来求解边际概率分布，获得机器人的预测状态的后验概率分布。为了提高运行精度，将人机交互模型的建模数据划分为K个独立的数据集，并求得每个数据集的后验概率分布，构建预测框架，得到基于K个数据集融合的分布式后验概率分布。本发明应用于人机协同领域，基于黎曼流形和其切空间中建立无运动奇点的人机协作交互模型，随着机器人的隐态预测传播对人类观测的不确定性，采用分布式框架推断出更精确的机器人笛卡尔轨迹，有效提高人机协同的精度。
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公开(公告)号：CN112784927B
公开(公告)日：2022-03-04
申请号：CN202110177362.8
申请日：2021-02-09
申请人： 中国人民解放军国防科技大学
IPC分类号： G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/50 , G06K9/62
摘要： 本发明属于数据工程领域，具体公开了一种基于在线学习的半自动图像标注方法，用于为基于学习的图像目标检测方法制备训练数据。本方法针对目标检测领域中的手工制备训练数据耗时问题，通过边标注边学习的方式，提取并利用手动标注过程中存在的监督信息，提高了图像标注的自动化程度，提升了数据集制备的效率。
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公开(公告)号：CN112784927A
公开(公告)日：2021-05-11
申请号：CN202110177362.8
申请日：2021-02-09
申请人： 中国人民解放军国防科技大学
摘要： 本发明属于数据工程领域，具体公开了一种基于在线学习的半自动图像标注方法，用于为基于学习的图像目标检测方法制备训练数据。本方法针对目标检测领域中的手工制备训练数据耗时问题，通过边标注边学习的方式，提取并利用手动标注过程中存在的监督信息，提高了图像标注的自动化程度，提升了数据集制备的效率。
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