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公开(公告)号：CN117685955A
公开(公告)日：2024-03-12
申请号：CN202311609577.8
申请日：2023-11-29
Applicant: 西安现代控制技术研究所
Abstract: 本发明公开了一种用于评价景象匹配导航结果可信概率的实时计算方法，针对景象匹配成功的定位结果，在基准图上截取子基准图进行多次匹配以验证结果可信度，同时根据预先设置的误匹配率计算出可信概率。本发明应用于景象匹配导航流程后、定位结果进入融合前这一阶段，没有引入额外的计算规则，适用于所有的景象匹配方法，包括点、线、区域特征，有着较好的扩展性。同时没有增加较大的时间耗费，能够降低匹配阶段中的误匹配对定位结果的影响，同时能够输出景象匹配结果的可信概率，从而可以提高导航系统的稳健性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN120027659A
公开(公告)日：2025-05-23
申请号：CN202411956818.0
申请日：2024-12-29
Applicant: 西安现代控制技术研究所
Abstract: 本发明属于单目视觉与惯导联合标定领域，具体涉及一种基于相对量测量的单目视觉与惯导联合标定装置与方法。所述装置在棋盘格标定板上捷联安装惯导组成联合标定装置，通过棋盘格捷联惯导导航解算值作为相对量测量来推导出待标定惯导的姿态矩阵，巧妙地利用相对量测转化出待求矩阵。同时，待标定相机的相对旋转矩阵可利用棋盘格标定板的相对旋转获取。相比目前方法需要载体在两轴及以上的方向上转动来获取相对转动量，本发明不需要载体在多轴向上的转动，对不便转动的大型载体，如导弹等，极大地降低了相对旋转量的获取难度，也极大地降低了单目相机与惯导的联合标定难度。
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公开(公告)号：CN117333688B
公开(公告)日：2024-03-15
申请号：CN202311629745.X
申请日：2023-12-01
Applicant: 西安现代控制技术研究所
Abstract: 本发明公开了一种基于多维梯度特征的高精度地形匹配方法，通过对地形高程数据中的梯度特征进行扩展，设计了多向梯度描述符的计算方法。基于描述符在滑动窗口架构下，利用窗口卷积运算与窗口求和运算设计了配准指标，取二者之差最小者对应的坐标作为匹配位置，并通过最小差来判断匹配成功或失败。相比于传统直接使用地形高程原始数据进行匹配指标计算，本发明的多向梯度描述符能减小传感器测量误差、标定误差及与基准地形高程数据差值导致的匹配误差，极大地提高了配准精度，同时兼具实时性。
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公开(公告)号：CN117685956A
公开(公告)日：2024-03-12
申请号：CN202311608166.7
申请日：2023-11-29
Applicant: 西安现代控制技术研究所
Abstract: 本发明公开了一种基于景象匹配导航定位结果的航向角计算方法，能够输出较高精度的航向，针对景象匹配成功的定位结果，在基准图上截取子基准图并进行四象限分割，对应象限匹配后采用双连线法计算航向。本发明弥补了传统景象匹配方法只能用于定位的不足，同时利用大尺度缩放提高了计算效率，不会引入较高计算耗时，且无需额外信息，便于向任意景象匹配方法扩展。本发明应用于景象匹配导航流程后，无需额外的信息，适用于所有的景象匹配方法，有着较好的扩展性。
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公开(公告)号：CN117649433A
公开(公告)日：2024-03-05
申请号：CN202311608163.3
申请日：2023-11-29
Applicant: 西安现代控制技术研究所
IPC: G06T7/33
Abstract: 本发明公开了一种针对大尺寸差异多模态图像的配准方法，利用四方向二阶梯度特征构建多维描述符，进一步积分窗口差值与卷积运算之差，设计描述符相似度计算规则来判断配准位置。所有运算过程均可并行完成，在GPU中其计算效率可以达到实时。且在SAR、可见光、高光谱、多光谱、红外五种多模态图像的测试结果表明，其成功率与配准精度均能满足当下军事或工业领域应用需求。能够解决尺寸存在较大差异情况下的多模态图像配准问题，同时该方法全流程可以部署在GPU，使配准过程在常规嵌入式计算机上可以达到实时运行。
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公开(公告)号：CN117333688A
公开(公告)日：2024-01-02
申请号：CN202311629745.X
申请日：2023-12-01
Applicant: 西安现代控制技术研究所
Abstract: 本发明公开了一种基于多维梯度特征的高精度地形匹配方法，通过对地形高程数据中的梯度特征进行扩展，设计了多向梯度描述符的计算方法。基于描述符在滑动窗口架构下，利用窗口卷积运算与窗口求和运算设计了配准指标，取二者之差最小者对应的坐标作为匹配位置，并通过最小差来判断匹配成功或失败。相比于传统直接使用地形高程原始数据进行匹配指标计算，本发明的多向梯度描述符能减小传感器测量误差、标定误差及与基准地形高程数据差值导致的匹配误差，极大地提高了配准精度，同时兼具实时性。
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