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公开(公告)号：CN118089695A
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202410087921.X
申请日：2024-01-22
Applicant: 南京航空航天大学 , 南京长空科技有限公司
IPC: G01C21/00 , G06T7/73 , G06V10/766 , G06V10/764 , G06N3/0442 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供一种基于姿态自适应感知的无人机高精度目标定位方法，对姿态自适应感知模型进行训练，无人机升空后，选取处于航线附近的合作目标点，使用光电侦察平台定位模型对合作目标点进行位置解算，将解算所得的目标位置信息序列和无人机自身导航数据、姿态数据序列代入姿态自适应感知模型，得到此架次无人机的姿态自适应修正信号。无人机飞行至预定侦察区域后，对载机和光电侦察平台的姿态信号进行修正：实验结果表明该系统有效辨识无人机偏航角、俯仰角、横滚角和光电侦察平台方位角、高低角的系统误差，无人机在飞行高度为4000m时，经过该方法校准后能有效消除77％的系统误差，目标定位的误差由103m下降至19m，定位精度的提升达到81％。
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公开(公告)号：CN116704388B
公开(公告)日：2023-11-03
申请号：CN202310993284.8
申请日：2023-08-09
Applicant: 南京航空航天大学
Abstract: 本发明公开了一种基于视觉的多无人机协同目标定位方法。该方法包括采用多个无人机同时对某一区域的多个目标进行观测，以采集载荷图像数据；接收载荷图像数据，通过最小化多载荷图像间的光度误差计算出多机载荷间的相对位姿；在载荷图像中检测目标的特征点，并利用特征匹配技术将各个载荷图像中的目标同名特征点进行匹配，以获得参考目标点集合和待定位目标点集合；结合多机载荷间的相对位姿、参考目标点的绝对空间位置坐标信息和同名点的像点信息计算多机载荷的绝对位姿；结合待定位目标点的同名点像点信息和多机载荷的绝对位姿计算待定位目标点的绝对空间位置坐标。本发明有效地解决了现有技术在多无人机协同目标定位方面存在的不足之处。
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公开(公告)号：CN110310310B
公开(公告)日：2023-03-31
申请号：CN201910237873.7
申请日：2019-03-27
Applicant: 南京航空航天大学
IPC: G06T7/33
Abstract: 本发明提出一种针对航空影像配准的改进方法，提高航空影像配准的时间效率，同时提高配准结果的精度，针对航空影像变化尺度较大，序列重合度低等特点，采用该改进方法能够有效地完成航空影像的配准任务。基于SURF特征提取方法生成航空影像的匹配点对；对提取的特征点对进行预处理并生成样本优先集；建立模型适应度函数代替RANSAC算法中人为设置阈值的刚性判别；通过改进RANSAC算法计算航空影像间的变换矩阵，最终获得较优的配准结果。
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公开(公告)号：CN115451920A
公开(公告)日：2022-12-09
申请号：CN202211321758.6
申请日：2022-10-27
Applicant: 南京航空航天大学
Abstract: 本发明提供一种面向无人自主着降的相对位姿测量方法，它的步骤：（1）在无人机上安装垂直下视的日盲区紫外波段摄像机并采集合作靶标图像；（2）检测当前时刻摄像机采集合作靶标图像中的LED的像素坐标；使用前一时刻无人机位姿，进行基于位姿预测的LED的2D‑3D匹配；如果匹配失败，则用组合遍历法重新确定图像中LED与合作靶标中LED的2D‑3D匹配关系；（3）使用匹配后的多组LED点对，以P3P算法的一个解作为位姿初值，迭代计算LED的重投影误差最小值，求解输出位姿优化估计值。本发明能够大幅度提升无人机相对位姿测量系统在多种环境下的适应性和稳定性。
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公开(公告)号：CN109141396A
公开(公告)日：2019-01-04
申请号：CN201810775548.1
申请日：2018-07-16
Applicant: 南京航空航天大学
CPC classification number: G01C21/005 , G01C21/20
Abstract: 本发明公开了一种辅助信息与随机抽样一致算法融合的无人机位姿估计方法，包括以下步骤：S1：利用GPS和IMU系统提供的无人机的辅助信息计算出本质矩阵；辅助信息包括位置和姿态信息；S2：无人机在不同角度对同一目标区域拍摄，利用SURF算法对相邻时刻拍摄的两幅航拍图像进行特征点提取与匹配，同时获得对应的匹配点集D，并对匹配点集D中的各个坐标点进行归一化处理；S3：得到满足精度要求的本质矩阵；S4：对获得的本质矩阵进行SVD分解得到各相邻时刻航拍图像间摄像机的平移向量和旋转矩阵，利用旋转矩阵求解无人机的三个姿态角，最终实现无人机的位姿估计。本发明的位姿估计具有较高的精度和鲁棒性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119942372A
公开(公告)日：2025-05-06
申请号：CN202411809621.4
申请日：2024-12-10
Applicant: 南京航空航天大学
Abstract: 本发明公开了一种基于改进箱粒子滤波算法的单无人机目标跟踪方法及系统，属于无人机目标跟踪领域。本发明对箱粒子滤波算法进行改进，改进后的箱粒子滤波算法时间复杂度低，实时性高，可以实现更准确、更鲁棒的目标跟踪，解决了现有的跟踪算法在单无人机情况下，箱粒子滤波更新过程中各个传统区间分析方法精度低、实时性差的问题。
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公开(公告)号：CN119739201A
公开(公告)日：2025-04-01
申请号：CN202411597431.0
申请日：2024-11-11
Applicant: 南京航空航天大学
IPC: G05D1/695 , G05D109/20
Abstract: 本发明公开一种面向区域覆盖侦察的无人机集群任务规划方法，涉及无人机集群协同侦察技术领域。该方法包括：确定目标区域；对目标区域进行栅格化处理，得到多个网格区域；构建全局适应度函数，采用改进型灰狼优化算法，模拟狼群的捕猎策略，并通过适应度函数评估每只灰狼的优劣；构建全局适应度函数为区域覆盖率和目标点覆盖率的加权和，区域覆盖率根据传感器覆盖的网格区域的数量确定，目标点覆盖率通过统计每个目标点被传感器覆盖的次数并归一化来计算。本发明的方法能够提高无人机集群区域覆盖侦察任务的区域覆盖率，并且具有可靠性和可扩展性，可以推动无人机集群区域侦察覆盖技术的进一步发展和应用。
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公开(公告)号：CN117036893B
公开(公告)日：2023-12-15
申请号：CN202311286733.1
申请日：2023-10-08
Applicant: 南京航空航天大学
IPC: G06V10/80 , G06V20/13 , G06V10/25 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于局部跨阶段和快速下采样的图像融合方法。该算法是一种基于深度学习的图像融合算法，融合算法由编码器、特征融合器和解码器组成；编码器采用局部跨阶段和快速下采样方法对输入的可见光图像和SAR图像进行特征提取，并输出提取的特征图；特征融合器用以采用空间注意力机制融合规则和通道注意力机制融合规则提取所述特征图在不同通道和不同空间位置上的不同重要性特征，对特征图进行增强及融合，输出融合后的特征图；解码器用以对融合后的特征图进行解码和重构，获得最终的融合图像。本发明相较于其他的融合网络，(56)对比文件张演康.基于深度卷积生成对抗网络的SAR与可见光融合技术研究《.中国优秀硕士学位论文全文数据库 工程科技Ⅱ辑》.2021,(第(2021)05期),C028-190.徐英 等.面向合成孔径雷达图像任意方向舰船检测的改进YOLOv3模型《.兵工学报》.2021,第42卷(第08期),1698-1707.高云龙.基于深度网络的SAR图像舰船目标检测算法研究《.中国博士学位论文全文数据库工程科技Ⅱ辑》.2023,(第(2023)09期),C036-7.李姚舜 等.嵌入注意力机制的轻量级钢筋检测网络《.计算机应用》.2021,第42卷(第09期),2900-2908.Zhen Li 等.A Super-ResolutionAlgorithm Based on Hybrid Network forMulti-Channel Remote Sensing Images.《remote sensing》.2023,第15卷(第14期),1-23.Lei Wang 等.Infrared and VisibleImage Fusion via Attention-Based AdaptiveFeature Fusion《.entropy》.2023,第25卷(第03期),1-21.
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公开(公告)号：CN115906537A
公开(公告)日：2023-04-04
申请号：CN202310024099.8
申请日：2023-01-09
Applicant: 南京航空航天大学
Abstract: 本发明属于3D场景开发技术领域，公开了一种基于3D视景的无人机光电载荷仿真系统，包括通过虚幻引擎软件封装而成的无人机仿真底层模拟器模块和无人机光电载荷视景图像映射显示模块，无人机仿真底层模拟器模块包括用户显示部分、数据处理部分和物理模型部分，物理模型部分用于设定无人机模型和大气环境模型的物理参数，数据处理部分包括物理引擎，用户显示部分包括渲染引擎，无人机光电载荷视景图像映射显示模块用于将渲染引擎以生成的3D画面映射为2D载荷视景图像，相比现有技术，本发明的无人机光电载荷仿真具有高度真实的物理引擎，无人机视觉算法验证能够使载荷图像显示速率达到场景渲染效率的水平，实现高帧率载荷视景图像显示。
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公开(公告)号：CN115451920B
公开(公告)日：2023-03-14
申请号：CN202211321758.6
申请日：2022-10-27
Applicant: 南京航空航天大学
Abstract: 本发明提供一种面向无人自主着降的相对位姿测量方法，它的步骤：（1）在无人机上安装垂直下视的日盲区紫外波段摄像机并采集合作靶标图像；（2）检测当前时刻摄像机采集合作靶标图像中的LED的像素坐标；使用前一时刻无人机位姿，进行基于位姿预测的LED的2D‑3D匹配；如果匹配失败，则用组合遍历法重新确定图像中LED与合作靶标中LED的2D‑3D匹配关系；（3）使用匹配后的多组LED点对，以P3P算法的一个解作为位姿初值，迭代计算LED的重投影误差最小值，求解输出位姿优化估计值。本发明能够大幅度提升无人机相对位姿测量系统在多种环境下的适应性和稳定性。
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