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公开(公告)号：CN117711030A
公开(公告)日：2024-03-15
申请号：CN202211047292.5
申请日：2022-08-29
申请人： 北京机械设备研究所
IPC分类号： G06V40/12 , G06N3/08 , G06N3/0464
摘要： 本发明涉及一种指纹全局特征提取模型的构建方法，属于指纹识别技术领域。该方法包括基于训练集中标注指纹细节点后的指纹原始图片进行建图；基于训练集中标注指纹细节点后的指纹原始图片和节点的定义提取节点特征基于节点的定义和边的定义提取边的特征；构建指纹全局特征提取模型；对指纹全局特征提取模型进行训练，得到训练好的指纹全局特征提取模型。使用该方法构建的模型，用于提取指纹的全局特征，不仅包含原有的细节点的节点特征，还描述指纹细节点空间的几何关系，从而使提取到的指纹全局特征可以更好的对指纹进行表征，提高指纹匹配的准确率。
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公开(公告)号：CN117631860A
公开(公告)日：2024-03-01
申请号：CN202210980972.6
申请日：2022-08-16
申请人： 北京机械设备研究所
发明人： 崔子健
IPC分类号： G06F3/041
摘要： 本发明涉及一种基于张量分解和时间卷积网络的触觉感知分析方法及系统；方法包括：采用覆盖整手的柔性触觉传感器与相应的多路压力检测电路采集多维动态手部压力触觉数据；对多维动态手部压力触觉数据进行张量分解，得到低阶的张量数据；所述张量数据用于表征出手部与物体交互时的触觉交互过程；将所述张量数据输入到时间卷积网络对触觉交互过程进行识别输出手部压力分布图。本发明实现了对手部动态触觉交互任务的准确性识别。
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公开(公告)号：CN118898818A
公开(公告)日：2024-11-05
申请号：CN202310497025.6
申请日：2023-05-05
申请人： 北京机械设备研究所
IPC分类号： G06V20/58 , G06V20/64 , G06V10/25 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82 , G01S17/931
摘要： 本发明涉及一种基于多传感器融合的领队车辆跟踪方法和系统，属于自动驾驶技术领域。本发明的方法包括：使用3D激光雷达和相机检测目标匹配结果对跟踪目标初始化；当3D激光雷达跟踪目标稳定后，由毫米波雷达进行连续动态跟踪；由于领队车辆转弯或其他因素导致毫米波雷达失去跟踪目标时，使用3D激光雷达辅助跟踪，同时尝试将基于毫米波雷达的跟踪结果与3D激光雷达的跟踪结果重新匹配并继续由毫米波雷达进行目标跟踪；对于急转弯和斜坡等极端情况，当3D激光雷达和毫米波雷达无法检测到目标时，使用GPS和IMU提供的回波姿态信息来保持领队车辆的绝对位置。解决了自动驾驶领域非结构化环境和/或扬尘等恶劣天气对领队车辆的检测和连续跟踪稳定度的问题。
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公开(公告)号：CN118823703A
公开(公告)日：2024-10-22
申请号：CN202310421629.2
申请日：2023-04-19
申请人： 北京机械设备研究所
IPC分类号： G06V20/56 , G06V10/75 , G06V10/80 , G06V10/764
摘要： 本发明涉及一种信息融合的无人驾驶感知方法及系统，属于信息融合技术领域。本发明的方法包括：基于相机、激光雷达、毫米波雷达获取的无人驾驶车辆同一方位的检测结果统一在激光雷达3D坐标系下；基于激光雷达第一轮检测结果的目标信息第一次初始化卡尔曼滤波器；将各传感器检测到的检测目标与卡尔曼滤波器存储的检测目标进行匹配；基于匹配结果更新卡尔曼滤波器并输出融合后的感知结果。解决了现有技术中多传感器数据融合对空间和时间对齐精度要求高，计算量大，难做到实时的问题。
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