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公开(公告)号：CN118052737A
公开(公告)日：2024-05-17
申请号：CN202410069722.6
申请日：2024-01-18
Applicant: 北京交通大学 , 中国电子科技集团公司第五十四研究所
Abstract: 本发明提供了一种去雾算法，引入超像素场景先验以减少无人机去雾过程的计算，图像去雾过程可以从RGB色彩空间转换为Lab色彩空间，避免不同色度之间的混淆和多余信息，从而通过L通道选择高效去雾的可靠区域。考虑到去雾过程中光不均匀性的影响，本发明设计了一种基于简单线性迭代聚类的引导滤波算法，它用具有相似颜色块的超像素聚类窗口替代了大量的引导窗口，同时保留了互补信息。为了提高去雾后的感知能力，对超像素分割和目标检测结果进行了定量分析，并使用交替方向乘法器方法设计了感知和去雾的协同优化反馈迭代机制，以增强雾天环境下无人机视觉任务的有效性。本发明提出的框架可以有效对无人机图像进行去雾，并显著提高其感知处理能力。
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公开(公告)号：CN117269951B
公开(公告)日：2024-03-26
申请号：CN202311051377.5
申请日：2023-08-21
Applicant: 中国电子科技集团公司第五十四研究所 , 北京交通大学
Abstract: 本发明公开了空地多视角信息增强的目标跟踪方法，采集无人机监测数据Gn，采集不同时间无人机监测雷达反射波形数据Dz，通过多次将不同时间无人机监测雷达反射波形数据Dz，输入目标物跟踪稀疏贝叶斯特征模型，判断是否出现目标物跟踪情况尺度不一和遮挡问题，当出现目标物跟踪情况尺度不一和遮挡问题，记录尺度、遮挡时间及地点，利用不同时间无人机监测雷达反射波形数据Dz，得到目标物跟踪信息，通过目标物跟踪稀疏贝叶斯特征模型处理多源异构、低质信息，实时监测结合普通监测数据进行处理；本发明将尺度不一及遮挡问题时间长度作为神经网络其中一个输入得到整体多源异构、低质信息，结合局部和整体，更加准确的处理的多源异构、低质信息。
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公开(公告)号：CN117269951A
公开(公告)日：2023-12-22
申请号：CN202311051377.5
申请日：2023-08-21
Applicant: 中国电子科技集团公司第五十四研究所 , 北京交通大学
Abstract: 本发明公开了空地多视角信息增强的目标跟踪方法，采集无人机监测数据Gn，采集不同时间无人机监测雷达反射波形数据Dz，通过多次将不同时间无人机监测雷达反射波形数据Dz，输入目标物跟踪稀疏贝叶斯特征模型，判断是否出现目标物跟踪情况尺度不一和遮挡问题，当出现目标物跟踪情况尺度不一和遮挡问题，记录尺度、遮挡时间及地点，利用不同时间无人机监测雷达反射波形数据Dz，得到目标物跟踪信息，通过目标物跟踪稀疏贝叶斯特征模型处理多源异构、低质信息，实时监测结合普通监测数据进行处理；本发明将尺度不一及遮挡问题时间长度作为神经网络其中一个输入得到整体多源异构、低质信息，结合局部和整体，更加准确的处理的多源异构、低质信息。
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公开(公告)号：CN117095314A
公开(公告)日：2023-11-21
申请号：CN202311055452.5
申请日：2023-08-22
Applicant: 中国电子科技集团公司第五十四研究所 , 北京交通大学
Abstract: 本发明公开了跨域多维空地环境下的目标检测与重识别方法，该方法包括采集用于训练的地面摄像头+无人机联合监控体系中不同自然光照强度的可见光与热成像图像；使用变分贝叶斯自适应卡尔曼滤波模型进行数据迭代；利用边缘计算网关的人机交互控制端设置算法参数及跨域多维环境下目标物移动坐标变化数据组进行目标物移动状态变化量重识别提示；将跨域多维环境下目标物移动位置监控采集到的不同时间跨域多维环境下目标物移动位置监控数据送入跨域多维环境下目标物移动坐标变化数据组k‑means聚类算法；对监测到的跨域多维环境下目标物移动坐标变化数据组进行特征关联识别；本发明用于准确高效地监测出跨域多维环境下目标物移动位置进行有效重识别。
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公开(公告)号：CN118052737B
公开(公告)日：2024-12-24
申请号：CN202410069722.6
申请日：2024-01-18
Applicant: 北京交通大学 , 中国电子科技集团公司第五十四研究所
Abstract: 本发明提供了一种去雾算法，引入超像素场景先验以减少无人机去雾过程的计算，图像去雾过程可以从RGB色彩空间转换为Lab色彩空间，避免不同色度之间的混淆和多余信息，从而通过L通道选择高效去雾的可靠区域。考虑到去雾过程中光不均匀性的影响，本发明设计了一种基于简单线性迭代聚类的引导滤波算法，它用具有相似颜色块的超像素聚类窗口替代了大量的引导窗口，同时保留了互补信息。为了提高去雾后的感知能力，对超像素分割和目标检测结果进行了定量分析，并使用交替方向乘法器方法设计了感知和去雾的协同优化反馈迭代机制，以增强雾天环境下无人机视觉任务的有效性。本发明提出的框架可以有效对无人机图像进行去雾，并显著提高其感知处理能力。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118052355A
公开(公告)日：2024-05-17
申请号：CN202410069719.4
申请日：2024-01-18
Applicant: 北京交通大学 , 中国电子科技集团公司第五十四研究所
IPC: G06Q10/063 , G06Q50/26 , G06F17/16 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种面向无人机监察的目标多层次评估方法及系统。本发明通过专家知识确定评估内容，构建重要判断矩阵。通过训练使得第一重要卷积网络和第二重要卷积网络能够有相似的评估值。采用第一重要卷积网络调整判断矩阵，将调整后的判断矩阵用层次分析模型得到权重向量。采用使得判断矩阵用第二重要卷积网络，得到对应的权重向量。通过上述两种方法得到的权重向量进行融合，用于结合两个卷积的结构，使得评估时更加准确。再使用第三重要模型，反向得到更新重要判断矩阵，最后得到能够满足准确率的重要判断矩阵。提高目标重要程度和危险程度评估的准确性，为战场态势分析和作战行动决策提供基础。
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公开(公告)号：CN117934295A
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202410069725.X
申请日：2024-01-18
Applicant: 北京交通大学 , 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空天遥感图像目标检测反馈的图像去雾方法，以空天遥感图像的目标检测为任务导向改善图像去雾的方法。根据空天遥感图像目标检测中目标置信度、检测目标数量等信息，反馈调整去雾算法参数，选择与目标检测任务匹配最佳的图像去雾模式，以达到空天遥感图像的目标检测应用质量最大化。本发明将目标检测输出结果信息应用于去雾参数自适应调节并指导去雾，实现空天遥感图像的目标检测任务和图像去雾的迭代优化，搭建互反馈、共进化的调节闭环机制，改善目标检测任务的多项指标，达到基于空天遥感图像的目标检测任务效能最优的目的。
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公开(公告)号：CN116750232A
公开(公告)日：2023-09-15
申请号：CN202310831853.9
申请日：2023-07-07
Applicant: 中国电子科技集团公司第五十四研究所 , 北京交通大学
Abstract: 本发明公开了一种折叠式空海两用无人机，涉及无人机技术领域，包括无人机本体，所述无人机本体的底面固定连接有连接座，所述连接座的底面开设有T型滑槽，所述T型滑槽的内壁滑动卡接有T型滑块，所述T型滑块的底面固定连接有漂浮板，所述漂浮板的底面开设有转动槽，所述转动槽的内壁转动连接有支撑板，所述支撑板的底面固定连接有防滑垫。本发明通过支撑板与地面接触在压力的作用下弯曲至一定角度，通过支撑板弯曲带动连接杆推动滑块在滑杆一上滑动，通过滑块滑动挤压弹簧二，通过挤压弹簧二发生形变产生反向力对无人机本体起到了良好的减震作用，避免了无人机内的电子元件的损坏，影响无人机的使用寿命。
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公开(公告)号：CN116692047A
公开(公告)日：2023-09-05
申请号：CN202310831548.X
申请日：2023-07-07
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: B64U20/70 , B64U60/00 , B64U50/19 , B64U30/291 , B64U30/292 , B64C1/00 , B64C25/32 , B64U101/30
Abstract: 本发明公开了一种流线型海空跨域无人机，涉及无人机技术领域，包括机身，所述机身的外部固定连接有机臂，所述机臂的顶部活动连接有螺旋桨座，所述螺旋桨座的外部固定连接有螺旋桨，所述机身的底部两端固定连接有起落架，所述起落架的底部固定连接有脚垫。本发明通过机身呈光滑流线型，并采用曲面的设计，使得机身的头部呈扁圆形，从而减少在飞行中的迎风面积，降低对无人机的飞行阻力，且由于脚垫和防滑垫增加了底部与地面的接触面积，从而使得无人机在降落时，能够与增加平稳性，用手向内按压C形杆，使得C形杆沿着连接槽向内移动，带动卡块受力向内挤压橡胶条，卡块沿着套杆挤压转动，从而脱离出卡槽内，从而将螺旋桨座进行取出。
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公开(公告)号：CN118605547B
公开(公告)日：2025-04-15
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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