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公开(公告)号：CN109448365A
公开(公告)日：2019-03-08
申请号：CN201811204149.6
申请日：2018-10-16
申请人： 北京航空航天大学
摘要： 本发明公开了一种跨尺度空基平台区域道路交通系统综合监视方法，属于航空监视领域。具体过程为：首先，基于卷积神经网络训练语义分割模型和物体检测模型；通过飞艇对监视区域实时采集图像，将视频抽帧后逐帧送入语义分割模型进行处理，人工分辨每帧图像中存在的异常区域并进行标注；然后，针对当前帧图像，将标注的相邻的异常区域划分成整片检测区域，并给该检测区域分派一个无人机；各无人机前往指定的检测区域，使用物体检测模型进行低空监视详细检测；最后、确定异常位置并且将消息上传返回飞艇，进行相应的预警或处理。通过飞艇和无人机协同工作的方式，分别对监视区域进行粗略和细致的监视，从而以较小成本实现对监视区域的全面覆盖。
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公开(公告)号：CN107092254A
公开(公告)日：2017-08-25
申请号：CN201710285895.1
申请日：2017-04-27
申请人： 北京航空航天大学
IPC分类号： G05D1/02
摘要： 一种基于深度增强学习的家用扫地机器人的设计方法，步骤如下：1，通过激光雷达采集扫地机器人周围的房间水平剖面的原始图像，将原始数据通过无线串口回传给计算机；2，对原始数据进行SLAM，完成对扫地机器人的实时定位与对房间的地图构图，之后进行处理，生成168×168的二维数组；3，建立CNN+LSTM神经网络；4，对扫地机器人进行训练，根据其运动是否满足预期要求，对神经网络给出相应的回报，以此来更改神经网络参数；经过训练后便能够进行自主决策；通过以上步骤，扫地机器人能够在陌生场景中，在较短的时间内找到目标物体，同时能躲避障碍，自行规划路径，以该方法设计的扫地机器人具有一定的通用性和任务迁移性。
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公开(公告)号：CN107092254B
公开(公告)日：2019-11-29
申请号：CN201710285895.1
申请日：2017-04-27
申请人： 北京航空航天大学
IPC分类号： G05D1/02
摘要： 一种基于深度增强学习的家用扫地机器人的设计方法，步骤如下：1，通过激光雷达采集扫地机器人周围的房间水平剖面的原始图像，将原始数据通过无线串口回传给计算机；2，对原始数据进行SLAM，完成对扫地机器人的实时定位与对房间的地图构图，之后进行处理，生成168×168的二维数组；3，建立CNN+LSTM神经网络；4，对扫地机器人进行训练，根据其运动是否满足预期要求，对神经网络给出相应的回报，以此来更改神经网络参数；经过训练后便能够进行自主决策；通过以上步骤，扫地机器人能够在陌生场景中，在较短的时间内找到目标物体，同时能躲避障碍，自行规划路径，以该方法设计的扫地机器人具有一定的通用性和任务迁移性。
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公开(公告)号：CN110110613A
公开(公告)日：2019-08-09
申请号：CN201910316596.9
申请日：2019-04-19
申请人： 北京航空航天大学
摘要： 本发明公开了一种基于动作识别的轨道交通异常人员检测方法，属于航空监视领域。使用无人机巡检铁路，并对视频进行抽帧，通过对SSD检测模型进行训练并使用，获取每张视频帧图像中各个人员的位置信息，并将包含人员的局部区域截取出来，对关键点检测模型和Resnet-18衣着分类模型进行训练；使用关键点检测模型预测每个人的关节坐标，将某时间段内的关节坐标组成人体骨架序列，输入LSTM动作识别模型，识别每个人的动作类别。通过Resnet-18衣着分类模型进行人员的衣着分类。根据每个人的动作类别以及对应的外貌服饰，判断此人是否为工作人员。本发明解决了传统人力巡检或者路基巡检成本巨大的问题，具有较高的实用性和鲁棒性。
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公开(公告)号：CN110110613B
公开(公告)日：2020-04-14
申请号：CN201910316596.9
申请日：2019-04-19
申请人： 北京航空航天大学
摘要： 本发明公开了一种基于动作识别的轨道交通异常人员检测方法，属于航空监视领域。使用无人机巡检铁路，并对视频进行抽帧，通过对SSD检测模型进行训练并使用，获取每张视频帧图像中各个人员的位置信息，并将包含人员的局部区域截取出来，对关键点检测模型和Resnet‑18衣着分类模型进行训练；使用关键点检测模型预测每个人的关节坐标，将某时间段内的关节坐标组成人体骨架序列，输入LSTM动作识别模型，识别每个人的动作类别。通过Resnet‑18衣着分类模型进行人员的衣着分类。根据每个人的动作类别以及对应的外貌服饰，判断此人是否为工作人员。本发明解决了传统人力巡检或者路基巡检成本巨大的问题，具有较高的实用性和鲁棒性。
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公开(公告)号：CN105775146B
公开(公告)日：2018-04-03
申请号：CN201610225217.1
申请日：2016-04-12
申请人： 北京航空航天大学
摘要： 一种模块化无人机系统中的连接模块装置，即“连接模块装置(0‑2)”，它是由：两个“头模块(28)”，是“连接模块装置(0‑2)”的主体；一个“轴向连接螺栓(29)”，用于轴向连接两个“头模块(28)”的螺栓；两根“角度锁定螺栓(30)”，用于锁定两个“头模块(28)”之间所成角度的螺栓和两根“碳纤杆锁紧螺栓(9)”，用于锁紧穿插在“碳纤杆固定孔(23)”中的“碳纤杆装置(0‑4)”等组成；该“连接模块装置(0‑2)”的接口设计与模块化无人机系统中的其他几个模块装置及部件相匹配，结构简单，形成的结构多样，组合方便，通用性好，制造成本低，维护容易。
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公开(公告)号：CN105775145A
公开(公告)日：2016-07-20
申请号：CN201610225216.7
申请日：2016-04-12
申请人： 北京航空航天大学
摘要： 一种模块化无人机系统中的伺服模块装置，它是由：伺服模块?上外壳(38)、伺服模块?下外壳(39)、轴承(40)、舵机(41)和两根“碳纤杆锁紧螺栓(9)”组成；该“伺服模块?上外壳(38)”和“伺服模块?下外壳(39)”上均有接口；该“碳纤杆锁紧螺栓(9)”用于锁紧穿插在“碳纤杆固定孔(23)”中的“碳纤杆装置(0?4)”；该“伺服模块?上外壳(38)”通过“轴承(40)”与“伺服模块?下外壳(39)”间接连接；该“舵机(41)”安装在“伺服模块?下外壳(39)”内部，其主轴固定在“伺服模块?上外壳(38)”上；该装置结构简单，组合方便，通用性好，制造成本低，维护容易。
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公开(公告)号：CN111553500B
公开(公告)日：2021-05-14
申请号：CN202010393807.1
申请日：2020-05-11
申请人： 北京航空航天大学
摘要： 本发明提供了一种基于注意力机制全卷积网络的铁路交通接触网巡检方法，属于航空监视领域。本发明方法包括：无人机巡检铁路，拍摄视频返回地面站服务器；地面站服务器对视频进行抽帧和预处理，输入训练好的注意力机制全卷积神经网络，获取各帧图像中铁路接触网的像素级别的分布概率图，再利用LSD直线提取算法提取属于铁路交通接触网的直线段，将直线段连接为曲线并进行曲线拟合，进行安全隐患检测和报警。本发明解决了空基平台铁路接触网巡检中存在的很难区分接触网的问题，降低了传统巡检的运维成本，并且可及时排查接触网线路问题，提高铁路运营的安全性，对铁路的日常运营维护、安全预警有重大意义。
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公开(公告)号：CN105857608B
公开(公告)日：2017-12-15
申请号：CN201610224780.7
申请日：2016-04-12
申请人： 北京航空航天大学
摘要： 一种模块化无人机系统中的动力模块装置，即“动力模块装置(0‑1)”，它是由桨叶(1)、电机(2)、上外壳(3)、下外壳(4)、电调(5)、电池(6)、开关(7)、充电插口(8)、一根“碳纤杆锁紧螺栓(9)”、四根“电机紧固螺栓(10)”和四根“上下外壳紧固螺栓(11)”组成；该“动力模块装置(0‑1)”的接口设计与模块化无人机系统中的其他几个模块装置及部件相匹配，结构简单，组合方便，通用性好，制造成本低，维护容易。
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