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公开(公告)号：CN110929630B
公开(公告)日：2023-11-24
申请号：CN201911132015.2
申请日：2019-11-19
Applicant: 中国科学院上海微系统与信息技术研究所
Abstract: 本申请提供一种铁路轨道信息提取方法、系统、电子设备和存储介质，该方法包括以下步骤：获取参考铁轨位置点和参考铁轨走向角度；根据参考铁轨位置点获取交通道路图像；基于参考铁轨走向角度对交通道路图像进行处理；获取铁轨图像；对铁轨图像进行处理；获取参考位置点对应的铁轨入口点集合、铁轨出口点集合和当前铁轨走向角度。若铁轨入口点集合和参考位置点匹配，且当前铁轨走向角度和参考铁轨走向角度匹配，则根据铁轨出口点集合确定当前铁轨出口位置点。本申请提供的铁路轨道信息提取方法能够自动获取自动提取卫星影像中的铁轨，降低了提取铁路轨道图像的人力成本，自动化程度高，提高了提取效率。
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公开(公告)号：CN111487589B
公开(公告)日：2023-08-04
申请号：CN202010317499.4
申请日：2020-04-21
Applicant: 中国科学院上海微系统与信息技术研究所
Abstract: 本发明涉及一种基于多源传感器网络的目标落点定位方法，包括：安装声音阵列和震动阵列；对声音阵列、震动阵列以及数据采集设备上电，实时采集阵列接收到的信号；对目标震动信号进行预处理；对目标声音信号进行预处理；提取目标震动信号的纵波包络个数；判断目标类型，计算目标的落点坐标；所有设备关闭供电，回收所述声音阵列、震动阵列以及数据采集设备。本发明融合声音落点处理方式与震动落点处理方式的优点，准确估计出信源数目，既可计算出单目标落点、多目标连续落点的坐标，还可以计算出多目标随机投射的落点坐标。同时，本发明受目标时延差的限制小，提升了定位精度。
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公开(公告)号：CN110929630A
公开(公告)日：2020-03-27
申请号：CN201911132015.2
申请日：2019-11-19
Applicant: 中国科学院上海微系统与信息技术研究所
Abstract: 本申请提供一种铁路轨道信息提取方法、系统、电子设备和存储介质，该方法包括以下步骤：获取参考铁轨位置点和参考铁轨走向角度；根据参考铁轨位置点获取交通道路图像；基于参考铁轨走向角度对交通道路图像进行处理；获取铁轨图像；对铁轨图像进行处理；获取参考位置点对应的铁轨入口点集合、铁轨出口点集合和当前铁轨走向角度。若铁轨入口点集合和参考位置点匹配，且当前铁轨走向角度和参考铁轨走向角度匹配，则根据铁轨出口点集合确定当前铁轨出口位置点。本申请提供的铁路轨道信息提取方法能够自动获取自动提取卫星影像中的铁轨，降低了提取铁路轨道图像的人力成本，自动化程度高，提高了提取效率。
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公开(公告)号：CN112904278B
公开(公告)日：2024-02-20
申请号：CN202110071339.0
申请日：2021-01-19
Applicant: 中国科学院上海微系统与信息技术研究所
IPC: G01S5/20
Abstract: 本发明涉及一种基于声音信号起始点估计信号间时延的方法，包括：步骤S1：计算各路声音信号的有效信号起点；步骤S2：将任意两路声音信号的有效信号起点做差，结果即为该两路声音信号间的时延。本发明的基于声音信号起始点估计信号间时延的方法在时域对信号做运算，不需要做傅里叶变换等频域计算，因此运算量小，实时性好，且估计准确，不会受到噪声的影响。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112904278A
公开(公告)日：2021-06-04
申请号：CN202110071339.0
申请日：2021-01-19
Applicant: 中国科学院上海微系统与信息技术研究所
IPC: G01S5/20
Abstract: 本发明涉及一种基于声音信号起始点估计信号间时延的方法，包括：步骤S1：计算各路声音信号的有效信号起点；步骤S2：将任意两路声音信号的有效信号起点做差，结果即为该两路声音信号间的时延。本发明的基于声音信号起始点估计信号间时延的方法在时域对信号做运算，不需要做傅里叶变换等频域计算，因此运算量小，实时性好，且估计准确，不会受到噪声的影响。
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公开(公告)号：CN111487589A
公开(公告)日：2020-08-04
申请号：CN202010317499.4
申请日：2020-04-21
Applicant: 中国科学院上海微系统与信息技术研究所
Abstract: 本发明涉及一种基于多源传感器网络的目标落点定位方法，包括：安装声音阵列和震动阵列；对声音阵列、震动阵列以及数据采集设备上电，实时采集阵列接收到的信号；对目标震动信号进行预处理；对目标声音信号进行预处理；提取目标震动信号的纵波包络个数；判断目标类型，计算目标的落点坐标；所有设备关闭供电，回收所述声音阵列、震动阵列以及数据采集设备。本发明融合声音落点处理方式与震动落点处理方式的优点，准确估计出信源数目，既可计算出单目标落点、多目标连续落点的坐标，还可以计算出多目标随机投射的落点坐标。同时，本发明受目标时延差的限制小，提升了定位精度。
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公开(公告)号：CN111103566B
公开(公告)日：2023-09-05
申请号：CN201911189004.8
申请日：2019-11-28
Applicant: 中国科学院上海微系统与信息技术研究所
Abstract: 本申请实施例所公开的一种航向角确定方法、系统、电子设备及存储介质，其中，方法包括通过一路信号获取当前时刻的经纬度数据，基于墨卡托坐标变换模型和经纬度数据确定当前坐标数据，获取历史时刻集合对应的历史坐标数据集合，根据当前坐标数据和历史坐标数据集合确定第一航向角和第二航向角，根据第一航向角和第二航向角确定目标航向角。基于本申请实施例，通过1根卫星天线传输给卫星接收机的一路信号获得当前时刻载体的经纬度数据，结合历史时刻集合对应的历史坐标数据集合确定目标航向角，能够减小载体作直线运动时由于轻微抖动而引起的航向角误差，提高航向角的实时精度，还能够避免引入安装角误差的问题。
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公开(公告)号：CN110852358A
公开(公告)日：2020-02-28
申请号：CN201911034377.8
申请日：2019-10-29
Applicant: 中国科学院上海微系统与信息技术研究所 , 中国科学院大学
Abstract: 本发明提供一种基于深度学习的车辆类型判别方法，包括：构建一yolo框架的人工神经网络模型，并且随机初始化权重系数；从网上收集和在当前应用环境中抓拍车辆照片，车辆照片包括在有遮挡、昏暗光线、车辆正面的情况下的车辆照片，对车辆进行标注，并将车辆照片输入人工神经网络模型；使用人工神经网络模型和车辆照片来进行训练；停止训练，得到适用于所述当前应用环境的权重文件；将需要识别的图片输入人工神经网络模型，判别车辆类型并返回结果。本发明的车辆类型判别方法采用的车辆照片包括有遮挡样本、昏暗光线样本以及角度较差的情况下的车辆照片，因此能够降低识别车辆类型时对降低对有无遮挡、光线和拍摄角度的要求。
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公开(公告)号：CN111103566A
公开(公告)日：2020-05-05
申请号：CN201911189004.8
申请日：2019-11-28
Applicant: 中国科学院上海微系统与信息技术研究所
Abstract: 本申请实施例所公开的一种航向角确定方法、系统、电子设备及存储介质，其中，方法包括通过一路信号获取当前时刻的经纬度数据，基于墨卡托坐标变换模型和经纬度数据确定当前坐标数据，获取历史时刻集合对应的历史坐标数据集合，根据当前坐标数据和历史坐标数据集合确定第一航向角和第二航向角，根据第一航向角和第二航向角确定目标航向角。基于本申请实施例，通过1根卫星天线传输给卫星接收机的一路信号获得当前时刻载体的经纬度数据，结合历史时刻集合对应的历史坐标数据集合确定目标航向角，能够减小载体作直线运动时由于轻微抖动而引起的航向角误差，提高航向角的实时精度，还能够避免引入安装角误差的问题。
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