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公开(公告)号:CN117870696A
公开(公告)日:2024-04-12
申请号:CN202410287650.2
申请日:2024-03-13
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本说明书公开了一种基于感知信息融合的路径导航方法、装置及电子设备。所述方法包括:获取机器人的控制信息以及环境信息,环境信息包括机器人采集到的视觉传感信息以及嗅觉传感信息;根据控制信息以及环境信息,确定机器人的联合状态信息,联合状态信息用于表征机器人的机器人状态和环境状态在未来若干时刻的置信分布;根据联合状态信息,确定气味源所在位置的置信分布信息,并根据气味源所在位置的置信分布信息确定气味烟羽的分布信息;根据联合状态信息、气味源所在位置的置信分布信息以及气味烟羽的分布信息,对机器人进行路径导航。本方案将视觉传感信息和嗅觉传感信息相结合,提高了导航的准确性。
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公开(公告)号:CN117078985B
公开(公告)日:2024-01-30
申请号:CN202311344161.8
申请日:2023-10-17
Applicant: 之江实验室
IPC: G06V10/75 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/26 , G06V20/10
Abstract: 本说明书公开了一种景象匹配方法、装置、存储介质及电子设备。在本说明书提供的景象匹配方法中,获取实测图像与基准图像;将所述实测图像与所述基准图像输入预先训练的预测模型,所述预测模型至少包括分类子网、匹配子网、输出子网;通过所述分类子网对所述实测图像与所述基准图像进行分类,得到所述实测图像的类别与所述基准图像的类别;通过所述匹配子网,根据所述实测图像与所述基准图像,以及所述实测图像的类别与所述基准图像的类别,确定所述实测图像在所述基准图像中的定位结果;通过所述输出子网,根据所述匹配子网确定出的定位结(56)对比文件CN 116797948 A,2023.09.22蔡美玉 等.基于注意力机制和多粒度特征融合的跨视角匹配模型《.计算机应用》.2023,1-12.Chang-Dong Xu et al..ExploringCategorical Regularization for DomainAdaptive Object Detection《.arXiv》.2020,1-10.郭泽添.基于量化与深度特征融合的图像检索研究《.中国优秀硕士学位论文全文数据库》.2023,1-64.
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公开(公告)号:CN117237675A
公开(公告)日:2023-12-15
申请号:CN202311389334.8
申请日:2023-10-24
Applicant: 之江实验室
IPC: G06V10/74 , G06V10/774 , G06V10/42 , G06V10/26 , G06V20/17
Abstract: 本说明书公开了一种无人机自主定位的方法、装置、存储介质及电子设备,本方法先在获取实时图像之前,通过预先训练好的图像处理模型,得到子基准图的全局特征,当无人机需要进行自主定位时,再通过图像处理模型,得到实时图像的全局特征,并根据实时图像的全局特征及子基准图的全局特征,确定实时图像与子基准图的相似度,最后,根据相似度,确定无人机的位置。由于在确定相似度时,即在进行图像匹配时,是根据全局特征确定的,不需要进行特征筛选,提高了图像匹配的效率,从而提高了无人机自主定位的效率。
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公开(公告)号:CN117173438A
公开(公告)日:2023-12-05
申请号:CN202311134283.4
申请日:2023-09-04
Applicant: 之江实验室
IPC: G06V10/75 , G06V10/44 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06N3/084 , G06N3/0895 , G06N3/0475 , G01C21/20 , G01C21/00
Abstract: 本说明书公开了一种深度耦合多源传感特性的景象匹配方法,针对不同类型的传感器分别采集的每个类型的实时景象,通过该类型的差异特征提取模型,得到该类型的而精细特征图,进而基于各类型的精细特征图,通过差异计算及生成器,抽象化不同类型的精细特征图的特征信息分离出可用精细特征,实现细粒度特征寻优,生成寻优实时图,进而基于寻优实时图和预存的寻优基准图进行多尺度景象匹配,得到匹配结果。可见,通过抽象不同类型的精细特征图的特征信息,挖掘不同类型的实时景象的共性化特征,并进行融合与精细寻优,可以获得比原始特征更加丰富、精细的特征,从而提升景象匹配的准确性。
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公开(公告)号:CN120063250A
公开(公告)日:2025-05-30
申请号:CN202510554632.0
申请日:2025-04-29
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本申请公开了一种地磁轮廓匹配方法、装置及介质,该方法包括:获取实测地磁矢量序列,在初始搜索空间分辨率条件下对地磁匹配区域进行网格搜索得到待匹配点,并基于待匹配点生成参考地磁矢量序列。确定两个序列在方向和强度上的组合相似度,并筛选出大于相似度阈值的候选点。然后,不断缩小搜索空间分辨率进行循环搜索,直至达到给定迭代次数为止,并将最后循环得到的组合相似度最大者对应的候选点作为匹配定位点。由此,充分利用地磁矢量信息,并基于地磁序列方向和强度多维度的组合相似度确定两个序列的相似性,以筛选待匹配点,从而提升匹配精度。此外,采用多尺度搜索策略,不断缩小搜索空间分辨率循环搜索,以提升匹配效率。
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公开(公告)号:CN120063249A
公开(公告)日:2025-05-30
申请号:CN202510554628.4
申请日:2025-04-29
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本申请公开了一种基于组合空间约束的地磁轮廓匹配方法、装置及介质,该方法包括:获取可能匹配点以及包括参考磁场向量、测量磁场向量和匹配点位置信息的导航定位参数。根据导航定位参数,确定可能匹配点的组合空间约束相似度;并将相似度最小值对应的可能匹配点作为候选点。组合空间约束相似度的构成要素包括磁场差异相似度和连续性相似度。以候选点为中心缩小搜索区域,进行循环迭代,直至满足迭代条件为止;将最后一次迭代得到的候选点作为目标匹配位置。由此,在计算相似度时,综合考虑磁场差异和空间连续性多个方面的组合空间约束,以便确定与实际轨迹更接近的候选点,从而增强匹配结果的空间连续性,提高地磁匹配导航的精度和可靠性。
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公开(公告)号:CN119692430A
公开(公告)日:2025-03-25
申请号:CN202510205236.7
申请日:2025-02-24
Applicant: 之江实验室
IPC: G06N3/096 , G06N3/045 , G06F18/214 , G06F18/22
Abstract: 本申请公开了一种模型蒸馏方法、装置及介质,该方法包括:获取教师模型的教师相似度矩阵,学生模型的学生相似度矩阵,以及表征教师模型与学生模型相似度排序差异的排序差异矩阵;教师模型的计算精度高于学生模型。根据教师相似度矩阵构造对比学习样本对,并根据排序差异矩阵构造排序差异样本对;基于对比学习样本对和排序差异样本对构建蒸馏损失函数;通过蒸馏损失函数对学生模型进行迭代训练,得到目标学生模型。由此,基于教师模型构造对比学习样本对和排序差异样本对,构建蒸馏损失函数,并通过该蒸馏损失函数对学生模型进行迭代训练,使得学生模型可以学习教师模型的知识,提升学生模型准确性,从而实现同时兼顾计算效率和计算准确性。
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公开(公告)号:CN118816855B
公开(公告)日:2025-01-24
申请号:CN202411310043.X
申请日:2024-09-19
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本说明书公开了一种无人机组合导航的方法、装置、存储介质及电子设备,当检测到第一目标区域时,无人机组合导航系统中的主控单元通过惯性测量单元和视觉传感器,确定无人机所处的第一位置,确定从第一位置到第一目标区域的第一导航路径,控制无人机按照第一导航路径飞行。在控制无人机按照第一导航路径飞行时,监控无人机的飞行高度,当飞行高度为预设高度时,确定无人机所处的第二位置。通过视觉传感器采集无人机所处环境的环境感知数据,通过嗅觉传感器采集无人机所处环境的嗅觉感知数据。根据嗅觉感知数据,确定第二目标区域。基于环境感知数据,确定从第二位置到第二目标区域的第二导航路径,控制无人机按照第二导航路径飞行。
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公开(公告)号:CN118673959A
公开(公告)日:2024-09-20
申请号:CN202411153835.0
申请日:2024-08-21
Applicant: 之江实验室
IPC: G06N3/04 , G06N3/086 , G06V10/764 , G06V10/82
Abstract: 在本说明书提供一种混合精度量化方法、装置、介质及设备,通过确定深度神经网络模型中的各层的量化位宽,对深度神经网络模型进行量化,确定候选量化模型,并将样本分别输入深度神经网络模型以及候选量化模型,确定候选量化模型的量化误差、加速比以及压缩效果,进而确定候选量化模型的适应度,最后,根据预设的进化算法以及候选量化模型的适应度,确定深度神经网络模型的目标量化模型,使得混合精度量化方法能够根据少量无标签样本确定深度神经网络模型的目标量化模型,提高了混合精度量化方法的泛用性。
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公开(公告)号:CN118603079A
公开(公告)日:2024-09-06
申请号:CN202411086731.2
申请日:2024-08-08
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本说明书公开了一种地磁导航的方法、装置、存储介质及电子设备,包括:在载体移动的过程中,按照预设周期,对载体当前所在位置的地磁数据进行采样。再根据在当前周期内采样到的地磁数据,确定当前周期的地磁熵。根据地磁熵,对当前周期的采样频率进行调整。根据调整后的采样频率,继续按照预设周期,对载体所在位置的地磁数据进行采样,直到周期的数量达到预设阈值时,根据在所有周期内采样到的地磁数据,从预设的地磁基准图中,确定载体的位置。通过用于表征地磁场的地磁强度的变化程度的地磁熵,动态调整采样频率,使得采样到地磁数据可以有效捕捉地磁场的细节特征,从而提升了得到的载体的位置的准确度。
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