公开(公告)号：CN118608815A

公开(公告)日：2024-09-06

申请号：CN202410566360.1

申请日：2024-05-09

Applicant: 常州大学

Inventor： 杨长春 ,  朱文涛 ,  张立强 ,  胡玉蝶 ,  王宇鹏

IPC: G06V10/762 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06T5/80 ,  G06V10/80 ,  G06V20/56

Abstract: 本申请涉及机器视觉技术领域，公开了一种基于视觉的定位地点识别方法及装置。所述方法采集目标地点位置图像数据；通过神经网络对目标地方位置图像数据做几何变换操作和颜色变换操作，获得增强图像数据，增强数据的泛化能力，可以有效提高地点识别的鲁棒性。基于GhostNet V2结构和Patch‑NetVLAD框架搭建地点识别网络，并利用增强图像数据训练地点识别网络；其中，GhostNet V2结构为轻量化结构，使基于地点识别网络的地点识别任务可以部署到硬件中。最后利用训练好的地点识别网络识别地点信息，可以提高识别精度。本申请实施例中的方法可用于行人导航、无人车、无人机等领域。

公开(公告)号：CN118424268B

公开(公告)日：2025-04-25

申请号：CN202410556473.3

申请日：2024-05-07

Applicant: 常州大学

Inventor： 张立强 ,  朱博 ,  冯成涛 ,  余祖贤 ,  王宇亮 ,  王文勃

IPC: G01C21/16

Abstract: 本发明提供一种基于人体空间位移模型和惯性导航系统的自主定位方法，包括通过自包含传感器获取人员的比力、角速度并进行惯性导航解算，得到采样窗口内每个时刻的三维姿态角、三维速度、三维位置；将人员的比力、角速度输入人体空间位移模型，得到采样窗口内人体运动的三维位移；将三维位移输入人体空间位移计算可信度模型，生成三维位移可信度；通过采样窗口内每个时刻的三维失准角、三维速度误差、三维位置误差、三维位移及三维位移可信度构建自适应随机克隆误差状态扩展卡尔曼滤波器，并对当前时刻的三维姿态角、三维速度、三维位置进行最优估计，得到最终定位信息。本发明降低了惯性导航系统的长时漂移误差，提高了定位结果的准确性和可靠性。

公开(公告)号：CN119106250A

公开(公告)日：2024-12-10

申请号：CN202410920440.2

申请日：2024-07-10

Applicant: 常州大学

Inventor： 杨长春 ,  朱文涛 ,  张立强 ,  胡玉蝶 ,  王宇鹏

IPC: G06F18/15 ,  G01C19/00 ,  G06F18/213 ,  G06N3/045 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提供一种基于深度学习的陀螺仪降噪方法，包括：通过陀螺仪设备收集物体的运动数据作为陀螺仪数据集；对陀螺仪数据集中的数据进行预处理，预处理包括增加随机高斯噪声；通过RS模块与DC模块堆叠搭建Gyro_se_Net网络对预处理后的陀螺仪数据集中提取到的特征数据进行处理，得到输出特征；其中，RS模块包括RES模块和SE模块，特征数据分别经过RES模块和SE模块，结果通过逐元素相乘再次进入RES模块进行特征提取，经过BN批归一化层后，和特征数据相加得到输出特征；DC模块用于扩大输出特征的感受野，获取多尺度上下文信息；将输出特征与陀螺仪数据集中的原数据做耦合修正，得到降噪后的陀螺仪数据。本发明的方法有效减少了噪声，使陀螺仪数据更接近真实值。

公开(公告)号：CN118424268A

公开(公告)日：2024-08-02

申请号：CN202410556473.3

申请日：2024-05-07

Applicant: 常州大学

Inventor： 张立强 ,  朱博 ,  冯成涛 ,  余祖贤 ,  王宇亮 ,  王文勃

IPC: G01C21/16

Abstract: 本发明提供一种基于人体空间位移模型和惯性导航系统的自主定位方法，包括通过自包含传感器获取人员的比力、角速度并进行惯性导航解算，得到采样窗口内每个时刻的三维姿态角、三维速度、三维位置；将人员的比力、角速度输入人体空间位移模型，得到采样窗口内人体运动的三维位移；将三维位移输入人体空间位移计算可信度模型，生成三维位移可信度；通过采样窗口内每个时刻的三维失准角、三维速度误差、三维位置误差、三维位移及三维位移可信度构建自适应随机克隆误差状态扩展卡尔曼滤波器，并对当前时刻的三维姿态角、三维速度、三维位置进行最优估计，得到最终定位信息。本发明降低了惯性导航系统的长时漂移误差，提高了定位结果的准确性和可靠性。

公开(公告)号：CN119204108A

公开(公告)日：2024-12-27

申请号：CN202411444379.5

申请日：2024-10-16

Applicant: 常州大学

Inventor： 张立强 ,  郭俊俊 ,  朱栋 ,  朱博 ,  仇鹏程 ,  郭文炜 ,  王宇亮

IPC: G06N3/0455 ,  G06N3/0895 ,  G06N3/094 ,  G06N3/0475 ,  G06F18/10 ,  G06F18/214

Abstract: 本发明提供一种基于自监督对抗编解码器的惯性传感数据降噪方法，包括通过高精度惯性测量单元采集人体、车辆、机器人、无人机在各种复杂运动下的惯性数据以建立高精度惯性数据集；将高精度惯性数据集中收集的原始高精度惯性数据输入编码器，通过最小化重构损失来不断训练编解码器，直至从解码器端重构出输入的高精度惯性数据，从训练好的编解码器的中间网络层得到高精度惯性数据的潜在表示；通过低精度惯性测量单元采集人体、车辆、机器人、无人机在各种复杂运动下的惯性数据以建立低精度惯性数据集；通过生成器和判别器进行对抗式训练，最终生成更逼近于高精度惯性数据的潜在表示的惯性数据。本发明提高了传感器数据质量、处理非线性问题能力强。

公开(公告)号：CN117490679A

公开(公告)日：2024-02-02

申请号：CN202311372948.5

申请日：2023-10-23

Applicant: 常州大学

Inventor： 杨彪 ,  王姝媛 ,  胡义凯 ,  李怀玉 ,  张立强 ,  俞至韬 ,  杨长春

IPC: G01C21/00 ,  G06V10/762 ,  G06V10/40 ,  G01C21/20

Abstract: 本发明涉及室内定位技术领域，尤其涉及基于曼哈顿结构面特征约束的视觉SLAM方法及系统，包括采集室内场景深度图像和彩色图像数据；将图像中的点云转为世界坐标系下的三维坐标，结合深度信息和超像素值进行平面特征提取；根据提取的平面特征，以地面为基准构建曼哈顿结构面，并存储对应的观测值和相应帧，对于新插入的关键帧进行曼哈顿坐标系关联；根据平面特征关联解耦合相机位姿估计，分别计算旋转和平移估计；将局部地图中的平面与曼哈顿坐标系建立联系，结合点特征、面特征、结构约束和地面约束进行后端优化。本发明克服低纹理场景下点线特征错匹配、误匹配等问题。