-
公开(公告)号：CN107463181A
公开(公告)日：2017-12-12
申请号：CN201710763117.9
申请日：2017-08-30
Applicant: 南京邮电大学
CPC classification number: G05D1/0808 , G05D1/101
Abstract: 本发明公开了一种基于AprilTag的四旋翼飞行器自适应追踪系统，由飞行控制模块、图像采集分析模块和追踪目标组成；飞行控制模块由飞行控制器、核心控制器和多种姿态传感器组成；图像采集分析模块包括摄像头模组、图像处理器；追踪目标携带AprilTag标志并张贴于明显位置。当摄像头模组采集到一帧图像后，将图像传输至图像处理器，图像处理使用AprilTag识别算法分析处理后，将识别到的跟踪目标三维位置信息发送至核心控制器，核心控制器经计算处理后，将相应飞行动作控制命令发送至飞行控制器，后者控制四旋翼飞行器做出相应的飞行动作。本发明适用于以自主四旋翼飞行器为载体的跟踪、监控等多种应用场景，提高了飞行器稳定跟踪的精准度，可实现自动驾驶。
-
公开(公告)号：CN107577994A
公开(公告)日：2018-01-12
申请号：CN201710708646.9
申请日：2017-08-17
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的行人、车辆附属品识别及检索方法。首先对图像中像素点的八个方向进行采样，经量化采样得到纹理信息，并用双交叉编码器编码每像素点上两组十字双交叉的子集，形成总描述符；根据描述符及局部灰度联合分布密度提取局部直方图向量，形成纹理特征；根据提取纹理特征训练得到初始分类器，设定学习次数及精度要求；采用主动学习算法优化分类器，到预设精度要求时停止；最后使用训练完成的多示例多标签分类器进行识别，得到高精度的识别结果。本发明提出的系统具有自适应性强、可信度强、整体性能稳健的优点。在提取图像特征时采用双交叉模式的编码方法，可以实现最大联合熵，使图像信噪比最大化，增大图像鲁棒性。
-
公开(公告)号：CN107065909A
公开(公告)日：2017-08-18
申请号：CN201710251301.5
申请日：2017-04-18
Applicant: 南京邮电大学
CPC classification number: G05D1/0808 , G05D1/101
Abstract: 本发明公开了一种基于BCI的飞行器控制系统，包括脑电采集装置、便携式脑电信号处理控制器和四旋翼飞行器。脑电采集装置包括开源脑电波设备、串口通信模块，当使用者发出某种命令时，脑电信号会被传送至便携式脑电信号处理控制器。便携式脑电信号处理控制器包括Linux嵌入式处理器、无线通信模块，当Linux嵌入式处理器接收到脑电信号并识别出相应指令后，通过无线传输模块将命令发送给四旋翼飞行器。四旋翼飞行器设有飞行控制器、姿态传感器，飞行控制器通过无线端口接收相应命令并控制飞行器产生指定动作，并利用姿态传感器反馈姿态进行校正。本系统适用于航拍、救援、娱乐等应用场景，有助于简化四旋翼飞行器的飞行控制和减少意外坠机事故。
-
公开(公告)号：CN207529230U
公开(公告)日：2018-06-22
申请号：CN201720405541.1
申请日：2017-04-18
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本实用新型公开了一种基于BCI的飞行器控制系统，包括脑电采集装置、便携式脑电信号处理控制器和四旋翼飞行器。脑电采集装置包括开源脑电波设备、串口通信模块，当使用者发出某种命令时，相应脑电信号会被传送至便携式处理控制器。便携式脑电信号处理控制器包括Linux嵌入式处理器、无线通信模块，当Linux嵌入式处理器接收到脑电信号并识别出相应指令后，通过无线传输模块将命令发送给四旋翼飞行器。四旋翼飞行器设有飞行控制器、姿态传感器，飞行控制器通过无线端口接收相应命令并控制飞行器产生指定动作，并利用姿态传感器反馈姿态进行校正。本系统适用于航拍、救援、娱乐等应用场景，有助于简化四旋翼飞行器的飞行控制和减少意外坠机事故。(ESM)同样的发明创造已同日申请发明专利
-
-
-
Search Results
4
records
(took 0.026 seconds)
