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公开(公告)号:CN113516713A
公开(公告)日:2021-10-19
申请号:CN202110682908.5
申请日:2021-06-18
Abstract: 本发明公开了一种基于伪孪生网络的无人机自适应目标跟踪方法,其中,所述方法包括:在视频序列帧的第一帧图像中选取跟踪目标,建立跟踪目标的目标跟踪模型并存入模板库分支,并将模板库分支选出的模板作为跟踪分支下一帧图像的目标跟踪模型进行目标跟踪;读入下一帧图像,以上一帧图像的跟踪目标的中心位置建立候选目标模型;对跟踪目标与候选目标模型的相似度进行判决,计算跟踪目标位置和尺度信息;修正跟踪目标尺度信息;在模板库分支中对当前帧图像的目标模型进行评估,根据评估结果选择是否更新模板库;判断当前帧图像是否为最后一帧图像,若是则结束,若否,则返回。在本发明实施例中,适用于无人机平台搭载,能自适应调整跟踪框的大小。
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公开(公告)号:CN119396182A
公开(公告)日:2025-02-07
申请号:CN202411526947.6
申请日:2024-10-30
Applicant: 桂林航天工业学院
IPC: G05D1/46 , G05D1/695 , G05D109/20
Abstract: 本发明涉及无人机集群技术领域,具体为一种无人机集群编队方法,包括以下步骤:系统初始化与配置、集群通信与数据交换、协同算法计算与控制输入、进行定位与导航辅助、设定全局与动态任务规划、实施能源管理与优化策略、生物启发编队控制应用、异构编队协同与动态重构以及环境自适应编队调整与优化,本发明无人机集群编队方法相比传统编队操作方法自主性更强,无人机集群编队通过先进的自主飞行控制系统和传感器技术,集群编队内无人机之间通过高效的通信技术实现信息共享和协同动作,即使部分无人机出现故障,其他无人机仍能继续执行任务。
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公开(公告)号:CN112766170B
公开(公告)日:2024-04-16
申请号:CN202110081323.8
申请日:2021-01-21
IPC: G06V20/17 , G06V10/26 , G06V10/762 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于簇类无人机图像的自适应分割检测方法及装置,其中,所述方法包括:基于收敛的第一神经网络提取无人机图像信息的聚类候选框;基于自适应法确定无人机图像信息中的聚类候选框的分割个数;对聚类候选框进行融合处理,获得融合后的聚类候选框数目和聚类候选框;基于融合后的聚类候选框数目和聚类候选框对无人机图像信息进行分割和填充,获得分割及填充后的无人机图像信息;对分割及填充后的无人机图像信息进行精确检测,同时对无人机图像信息进行全局检测;基于预设规则对精确检测结果和全局检测结果进行融合,获得融合检测结果。在本发明实施中,能够合理的分割图像,提高目标检测结果的准确率。
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公开(公告)号:CN113805030B
公开(公告)日:2023-09-05
申请号:CN202111119156.8
申请日:2021-09-24
Applicant: 桂林航天工业学院
IPC: G01R31/26
Abstract: 一种基于单片机的晶体管参数智能检测系统,包括稳压电源、单片机模块,还具有模数转换电路、驱动电路、插接电路、插接口、数据库单元、判断单元、显示单元;稳压电源、单片机模块、模数转换电路、驱动电路、插接电路、插接口安装在元件盒内并电性连接;数据库单元、判断单元、显示单元是安装在单片机模块内的应用软件。本发明只需要把检测的三极管插入三个插接口内,单片机模块会分别控制三路插接电路中,每两路导通一次分别对三极管三个电极做多次测试,相应两个电极的压降模拟信号经模数转换模块进行AD转换,判断单元能对三极管类型及电极分布位置进行判断、并输出检测数据到显示单元。本发明给检测人员带来了便利,且提高了检测效率。
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公开(公告)号:CN112147653B
公开(公告)日:2023-08-15
申请号:CN202010956466.4
申请日:2020-09-11
IPC: G01S19/39 , H04B10/116 , B63B22/00
Abstract: 本发明提供一种基于可见光的无人机与水上浮标的定位方法,运用于无人机与水上浮标的定位与通信,所述水上浮标设有至少三个LED定位灯和一个LED通信灯,所述LED通信灯位于三个所述LED定位灯的中心位置,所述LED定位灯用于发出单色光信号且光强各不相同,所述LED通信灯用于发出通信光信号;所述无人机根据卫星导航系统的指引到达所述水上浮标所在的数据采集区域的外围;所述无人机采集所述水上浮标上的所述LED定位灯发出的单色光信号,并根据该单色光信号进行精确定位,以到达所述数据采集区域以内,以实现对所述水上浮标的定位与通信。与相关技术相比,本发明的基于可见光的无人机与水上浮标的定位方法及相关设备成本低、定位精确度高且可靠性好。
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公开(公告)号:CN113516713B
公开(公告)日:2022-11-22
申请号:CN202110682908.5
申请日:2021-06-18
Abstract: 本发明公开了一种基于伪孪生网络的无人机自适应目标跟踪方法,其中,所述方法包括:在视频序列帧的第一帧图像中选取跟踪目标,建立跟踪目标的目标跟踪模型并存入模板库分支,并将模板库分支选出的模板作为跟踪分支下一帧图像的目标跟踪模型进行目标跟踪;读入下一帧图像,以上一帧图像的跟踪目标的中心位置建立候选目标模型;对跟踪目标与候选目标模型的相似度进行判决,计算跟踪目标位置和尺度信息;修正跟踪目标尺度信息;在模板库分支中对当前帧图像的目标模型进行评估,根据评估结果选择是否更新模板库;判断当前帧图像是否为最后一帧图像,若是则结束,若否,则返回。在本发明实施例中,适用于无人机平台搭载,能自适应调整跟踪框的大小。
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公开(公告)号:CN112859579B
公开(公告)日:2022-11-15
申请号:CN202110096576.2
申请日:2021-01-25
IPC: G05B9/03
Abstract: 本发明公开了一种无人机遥感组网冗余容错控制方法,其步骤包括:1)无人机飞行控制地面站获取无人机遥感组网中各无人机飞行的实时经纬度坐标和高度信息;其中无人机遥感组网包括一架领航无人机、N架跟随无人机和M架跟随冗余无人机;领航无人机和N架跟随无人机作为观测无人机;2)通过收集到的经纬度和高度信息,计算各观测无人机之间的距离,如果一架观测无人机A与其相邻一架或多架观测无人机之间的距离超过设定的期望距离,则判定该观测无人机A出现故障;3)从所述无人机遥感组网中分离出现故障的观测无人机A,并启动一架所述跟随冗余无人机a代替该观测无人机A;然后控制该观测无人机a的位置和航速、航向。
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公开(公告)号:CN117873151A
公开(公告)日:2024-04-12
申请号:CN202410160192.6
申请日:2024-02-04
Applicant: 桂林航天工业学院
IPC: G05D1/49 , G05D1/46 , G05D101/10 , G05D109/20
Abstract: 本发明公开了一种无人机飞行路径确认方法,包括以下步骤:S1.地图和路径规划:获取并处理地图数据,通过路径规划算法对路径进行验证和调整;S2.传感器数据融合:对传感器进行配置和校准,进行数据的采集和处理,最后进行数据验证和修正;S3.飞行控制:将路径转换为指令,并实时控制,然后进行异常处理与调整,本申请通过RRT算法进行路径规划,生成精确、避障的飞行路径,适用于复杂环境,能够有效应对动态障碍物和复杂地形,通过数据分析工具或算法对记录的数据进行分析,寻找潜在的优化点和问题,生成飞行日志和报告,上述无人机飞行路径确认方法有效改进无人机的系统性能和飞行路径确认的有效性。
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公开(公告)号:CN115079150A
公开(公告)日:2022-09-20
申请号:CN202210536510.5
申请日:2022-05-17
Applicant: 桂林航天工业学院
Abstract: 本发明适用于无线电技术应用领域,提供了一种基于软件无线电的无人机检测方法、系统及相关设备,所述方法包括:获取无线电信号,并对所述无线电信号进行预处理,得到预处理信号,所述无线电信号的参数包括功率值、频率值、时间值、带宽和脉宽,所述频率值包括频率上限和频率下限,所述时间值包括到达时间和结束时间;对所述预处理信号进行段内信号聚类,得到第一聚类信号;对所述第一聚类信号进行段间信号聚类,得到第二聚类信号;对所述第二聚类信号进行类间信号聚类,得到第三聚类信号;对所述第三聚类信号进行分类判别,得到无人机检测结果。本发明通过软件无线电实现了无人机信号检测,降低了硬件成本,提高了泛用性。
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公开(公告)号:CN115079150B
公开(公告)日:2024-11-22
申请号:CN202210536510.5
申请日:2022-05-17
Applicant: 桂林航天工业学院
Abstract: 本发明适用于无线电技术应用领域,提供了一种基于软件无线电的无人机检测方法、系统及相关设备,所述方法包括:获取无线电信号,并对所述无线电信号进行预处理,得到预处理信号,所述无线电信号的参数包括功率值、频率值、时间值、带宽和脉宽,所述频率值包括频率上限和频率下限,所述时间值包括到达时间和结束时间;对所述预处理信号进行段内信号聚类,得到第一聚类信号;对所述第一聚类信号进行段间信号聚类,得到第二聚类信号;对所述第二聚类信号进行类间信号聚类,得到第三聚类信号;对所述第三聚类信号进行分类判别,得到无人机检测结果。本发明通过软件无线电实现了无人机信号检测,降低了硬件成本,提高了泛用性。
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