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公开(公告)号：CN105083588B
公开(公告)日：2017-04-05
申请号：CN201510504096.X
申请日：2015-08-17
Applicant: 华南农业大学
IPC: B64F5/60
Abstract: 本发明公开了一种多旋翼无人飞行器性能测试平台及方法，所述测试平台包括底座、立柱、顶架、性能测试仪器和计算处理中心；所述立柱的底部通过球头万向轴承连接在底座上，该立柱的顶部通过球头万向轴承连接在顶架上；所述顶架通过弹性拉索悬挂在外部刚性体上；所述多旋翼无人飞行器的机架上设有套在立柱上的套环；所述性能测试仪器包括设置在多旋翼无人飞行器上的用于测量多旋翼无人飞行器飞行姿态信息及工况信息的机上测试仪器和设置在测试平台上的用于测量多旋翼无人飞行器的外部响应信息的地面测试仪器；所述计算处理中心包括数据采集单元和数据分析单元。本发明的测试平台不仅结构简单，灵活性好，而且还可以准确测试出飞行器的多种性能指标。
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公开(公告)号：CN118258771A
公开(公告)日：2024-06-28
申请号：CN202410558265.7
申请日：2024-05-07
Applicant: 华南农业大学
Abstract: 一种基于光谱特征波段的棉花黄萎病监测方法，利用主成分分析法剔除异常光谱；利用卷积平滑算法、一阶微分预处理光谱数据；利用连续投影算法提取特征波段；利用最小二乘支持向量机分类判别模型识别病害严重度；基于特征波段，利用每个多光谱相机的前置望远物镜装配一个特征波段滤光片，并组成镜头阵列，获取监测对象光谱特征；利用LSSVM模型对获取监测对象的光谱特征进行分类判别。本发明简单便携、成本低，可有效减少光能损失，提高监测精度，从而提高病虫害监测应用效果，减少因黄萎病造成的棉花产量损失，提高棉花生产质量，属于农业病虫害监测技术领域。
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公开(公告)号：CN108873043A
公开(公告)日：2018-11-23
申请号：CN201810440521.7
申请日：2018-05-09
Applicant: 华南农业大学
CPC classification number: G01S19/53 , G01C21/165
Abstract: 本发明提供了一种车辆侧滑角度的计算方法及装置，该方法包括：根据检测数据采用欧拉坐标转换方法对主卫星天线位置坐标进行坐标转换，得到导航坐标系下的待测车辆的质心位置坐标；进而确定质心瞬时航向角；采用卡尔曼滤波器优化质心瞬时航向角，得到优化的质心航向角；对车身航向数据进行方位变换，得到车身航向角；结合优化的质心航向角和车身航向角计算待测车辆的侧滑角度。本方法通过1次坐标变换和1次卡尔曼滤波可以获取车辆质心高精度的航向角信息，进而通过比对车身航向角计算得到侧滑角度，该方法原理清晰，运算量小，计算误差小，精度高。
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公开(公告)号：CN115762748A
公开(公告)日：2023-03-07
申请号：CN202211150941.4
申请日：2022-09-21
Applicant: 中山大学附属第六医院 , 华南农业大学
IPC: G16H50/20 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06T7/00 , G06V10/82
Abstract: 本发明提供结直肠癌CRS根治程度预测模型的训练、使用方法及系统，包括：获取结直肠癌病例的病历数据；对每个结直肠癌病例的腹膜转移相关指标进行筛选，得到第一训练集；将第一训练集输入到第一深度学习模型进行训练；将每个结直肠癌病例的CT图像作为第二训练集输入第二深度学习模型进行训练；将每个结直肠癌病例对应的第一特征向量和第二特征向量进行拼接得到第三特征向量集；将第三特征向量集划分为训练集和验证集；将训练集输入第三深度学习模型训练，得到收敛的第三深度学习模型；将验证集输入收敛的第三深度学习模型进行验证，根据验证结果进行优化。本发明融合多模态特征预测，能有效地对结直肠癌CRS根治程度进行评分。
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公开(公告)号：CN107607113B
公开(公告)日：2020-03-17
申请号：CN201710651709.1
申请日：2017-08-02
Applicant: 华南农业大学
IPC: G01C21/18
Abstract: 本发明公开了一种两轴姿态倾角测量方法，包括下述步骤：S1、基于三轴加速度计空间几何模型模型，准静态情况下对横滚角与俯仰角初始值进行准确估算，并作为卡尔曼滤波器的状态输入量；S2、将两轴倾角零偏biasroll、biaspitch也作为卡尔曼滤波的状态输入量；S3、将X轴陀螺仪与Y轴陀螺仪测量值Gyrox、Gyroy作为卡尔曼滤波的输入向量；S4、建立包含4个状态向量与2个观测向量的系统卡尔曼滤波状态方程和测量方程，精准测量两轴姿态倾角。本发明方法考虑两轴倾角零偏，利用卡尔曼滤波融合方法自动修正，保证两轴倾角的高精度测量。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN106483535B
公开(公告)日：2019-02-01
申请号：CN201611079301.3
申请日：2016-11-30
Applicant: 华南农业大学
IPC: G01S19/23
Abstract: 本发明提供一种双天线接收机位置姿态精度测试平台及测试方法，测试平台包括：支撑装置、直线导轨和牵引系统；支撑装置由升降支架、旋转支架组成；直线导轨包括开口朝上的U型槽导轨、设于U型槽导轨上方的滑块和平面滑台；U型槽导轨安装在支撑平台的上面，两个天线安装在滑台上面；牵引系统包括调速电机、传动轮、齿轮皮带、限位开关以及固连装置，固连装置将调速电机和传动轮分别固定在直线导轨两侧的护栏钢管上，齿轮皮带与调速电机、传动轮相连，齿轮皮带的一侧和滑台固连，限位开关设置在直线导轨的两端。本发明可测试不同基线长度不同速度下双天线接收机的位置和姿态精度，解决了双天线接收机定位测姿精度评价难的问题。
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公开(公告)号：CN107607113A
公开(公告)日：2018-01-19
申请号：CN201710651709.1
申请日：2017-08-02
Applicant: 华南农业大学
IPC: G01C21/18
Abstract: 本发明公开了一种两轴姿态倾角测量方法，包括下述步骤：S1、基于三轴加速度计空间几何模型模型，准静态情况下对横滚角与俯仰角初始值进行准确估算，并作为卡尔曼滤波器的状态输入量；S2、将两轴倾角零偏biasroll、biaspitch也作为卡尔曼滤波的状态输入量；S3、将X轴陀螺仪与Y轴陀螺仪测量值Gyrox、Gyroy作为卡尔曼滤波的输入向量；S4、建立包含4个状态向量与2个观测向量的系统卡尔曼滤波状态方程和测量方程，精准测量两轴姿态倾角。本发明方法考虑两轴倾角零偏，利用卡尔曼滤波融合方法自动修正，保证两轴倾角的高精度测量。
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公开(公告)号：CN106483535A
公开(公告)日：2017-03-08
申请号：CN201611079301.3
申请日：2016-11-30
Applicant: 华南农业大学
IPC: G01S19/23
CPC classification number: G01S19/23
Abstract: 本发明提供一种双天线接收机位置姿态精度测试平台及测试方法，测试平台包括：支撑装置、直线导轨和牵引系统；支撑装置由升降支架、旋转支架组成；直线导轨包括开口朝上的U型槽导轨、设于U型槽导轨上方的滑块和平面滑台；U型槽导轨安装在支撑平台的上面，两个天线安装在滑台上面；牵引系统包括调速电机、传动轮、齿轮皮带、限位开关以及固连装置，固连装置将调速电机和传动轮分别固定在直线导轨两侧的护栏钢管上，齿轮皮带与调速电机、传动轮相连，齿轮皮带的一侧和滑台固连，限位开关设置在直线导轨的两端。本发明可测试不同基线长度不同速度下双天线接收机的位置和姿态精度，解决了双天线接收机定位测姿精度评价难的问题。
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公开(公告)号：CN105083588A
公开(公告)日：2015-11-25
申请号：CN201510504096.X
申请日：2015-08-17
Applicant: 华南农业大学
IPC: B64F5/00
Abstract: 本发明公开了一种多旋翼无人飞行器性能测试平台及方法，所述测试平台包括底座、立柱、顶架、性能测试仪器和计算处理中心；所述立柱的底部通过球头万向轴承连接在底座上，该立柱的顶部通过球头万向轴承连接在顶架上；所述顶架通过弹性拉索悬挂在外部刚性体上；所述多旋翼无人飞行器的机架上设有套在立柱上的套环；所述性能测试仪器包括设置在多旋翼无人飞行器上的用于测量多旋翼无人飞行器飞行姿态信息及工况信息的机上测试仪器和设置在测试平台上的用于测量多旋翼无人飞行器的外部响应信息的地面测试仪器；所述计算处理中心包括数据采集单元和数据分析单元。本发明的测试平台不仅结构简单，灵活性好，而且还可以准确测试出飞行器的多种性能指标。
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公开(公告)号：CN109087341B
公开(公告)日：2022-07-05
申请号：CN201810578052.5
申请日：2018-06-07
Applicant: 华南农业大学
Abstract: 本发明公开了一种近距离高光谱相机与测距传感器的融合方法，具体包括下述步骤：S1、设计传感器安装支架并安装高光谱相机和测距传感器；S2、设计立体标定棋盘格，使参考点之间具有不同的深度信息；S3、利用外置计算机同时采集高光谱相机与测距传感器信息，其中采集测距传感器信息时立体棋盘格处于静止状态；S4、将高光谱相机与测距传感器的测量信息都统一到系统坐标系下，建立传感器之间的关联；S5、基于线推扫式高光谱相机标定模型建立高光谱相机与测距传感器融合模型，并借助直接线性转换DLT法进行求解。本发明具有较高的分辨率与精度，将光谱信息与空间信息进行融合，为搭建三维光谱模型提供了可能。
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