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公开(公告)号：CN111897316A
公开(公告)日：2020-11-06
申请号：CN202010575719.3
申请日：2020-06-22
Applicant: 北京航空航天大学
Abstract: 本发明公开了一种场景快变条件下的多飞行器自主决策方法，属于飞行器技术领域；所述的场景快变条件下的多飞行器自主决策方法，具体为：首先，每个飞行器分别搭载一个激光雷达进行目标探测，根据返回的三维点云数据，识别探测范围内的静态障碍物或其他飞行器；然后利用飞行器的三维点云数据构建自主冲突解脱模型；基于多智能体强化学习框架进行求解，得到根据输入状态选择动作的奖励函数；最后，神经网络学习模块基于奖励函数进行中心化训练和非中心化执行，通过收敛的神经网络计算出基于某状态的所有可采取的动作值，并根据组合优化求解多智能体行为动作。本发明当场景信息改变时可利用迁移学习技术进行继承训练，迁移性较好。
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公开(公告)号：CN110782178B
公开(公告)日：2020-11-06
申请号：CN201911061219.1
申请日：2019-11-01
Applicant: 北京航空航天大学
Abstract: 本发明提出一种交通网络规划辅助决策方法及装置，属于信息技术领域。装置包括：在前端设置有输入界面和显示界面；在后端服务器设置有选取路网模块、图论算法模块和路网规划模块，在数据库中存储有全国路网信息；方法包括：首先，利用反向距离筛选模型确定起始点的城市范围以及初始节点，为初始节点赋予最大流量；然后、通过经路网筛选后获得的路网结构，构建路网的节点流量矩阵；进而获得最大流路网中流量瓶颈的分布；最后、模拟在要考察的路网中建设新的道路，为道路规划进行辅助决策。本发明通过最大流算法计算路网的最大流找到路网的关键限制，进而给出一个建设道路的路网规划功能，以助于提高路网的通达性和有效性。
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公开(公告)号：CN110991502B
公开(公告)日：2020-10-13
申请号：CN201911148779.0
申请日：2019-11-21
Applicant: 北京航空航天大学
Abstract: 本发明公开了一种基于类别激活映射技术的空域安全态势评估方法，属于飞行器技术领域。首先针对某无人机收集的历史机载图片构建数据集，并进行人工标签处理，将标签处理后的数据集分为训练集、验证集和测试集。然后构建残差网络结构作为感知网络主体模型，并输入训练集进行训练，利用验证集进行验证。将测试集输入训练好的感知网络主体模型中，当准确率达到90％以上结束。针对实际的飞行无人机，利用训练好的感知网络主体模型进行判断，对当前无人机的态势进行实时评估。根据每一时刻图像的实时评估可视化结果，指引无人机远离危险区域并向安全区域行进。本发明更为直观，采用更简单朴素的方式规定无人机远离危险区域。
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公开(公告)号：CN111652966A
公开(公告)日：2020-09-11
申请号：CN202010393797.1
申请日：2020-05-11
Applicant: 北京航空航天大学
Abstract: 本发明公开了一种基于无人机多视角的三维重建方法及装置，属于计算机图像处理技术领域。本发明方法包括：无人机航拍场景多视角的二维图像，输入三维重建模型处理，获取相应视角下优化后的深度图，将各视角下优化的深度图融合得到场景的三维点云；三维重建模型提取图像的特征图进行单应性变换和构建代价矩阵，生成深度概率分布图，回归为初始深度图，再与参考图融合，输入深度残差学习网络，优化深度图。本发明装置包括处理器和存储器；存储器中存储实现所述三维重建方法的计算机程序；处理器执行所述计算机程序，进行场景三维重建。本发明降低了三维场景重建时的耗时以及资源占用等问题，实现了速度更快、准确率更高的三维场景重建。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109870683B
公开(公告)日：2020-09-04
申请号：CN201910168959.9
申请日：2019-03-06
Applicant: 北京航空航天大学
Abstract: 本发明提供了一种基于雷达信号时频特征分析的铁轨异常扣件检测方法，用于铁轨检修。本方法通过搭载有24GHz连续波雷达的无人机采集数据，无人机沿铁轨巡检，当到达铁轨扣件的上空位置时发射24GHz连续波信号，采集在火车经过前、经过中和经过后的回波数据。本方法首先对正常扣件进行雷达监测，将回波信号进行短时傅里叶变换，获得的时频谱图分类存入数据库，然后将待检测扣件的时频谱图与数据库中相应类别时频谱图一一比对，通过时频谱图的差异性判断铁轨扣件是否异常。本发明操作简单，检测效率和准确率高，能够高效准确判断铁轨扣件是否出现异常。
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公开(公告)号：CN109443366B
公开(公告)日：2020-08-21
申请号：CN201811564184.9
申请日：2018-12-20
Applicant: 北京航空航天大学
Abstract: 本发明公开了一种基于改进Q学习算法的无人机群路径规划方法，属于无人机技术领域。首先将四旋翼无人机分别与微型电脑，360度水平激光测距仪，360度顶部激光传感器，360度底部激光传感器，光流传感器以及风速测量仪组装配置，调试飞行。四旋翼无人机对未知环境进行勘测，勘测过程中若与环境冲突，则以当前前进方向，计算偏转最小的角度，并按该角度进行偏转飞行实现冲突解脱。然后无人机对勘测后的环境进行分割处理，采用栅格法建立环境模型。给无人机群中的每个无人机设定并分配各自的任务，确立各自的级别以及起始点和目标点，利用微型电脑各自进行强化学习，择优选择飞行路径。本发明大量减少人力成本，保障巡检人员安全，具有高效性。
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公开(公告)号：CN111553500A
公开(公告)日：2020-08-18
申请号：CN202010393807.1
申请日：2020-05-11
Applicant: 北京航空航天大学
Abstract: 本发明提供了一种基于注意力机制全卷积网络的铁路交通接触网巡检方法，属于航空监视领域。本发明方法包括：无人机巡检铁路，拍摄视频返回地面站服务器；地面站服务器对视频进行抽帧和预处理，输入训练好的注意力机制全卷积神经网络，获取各帧图像中铁路接触网的像素级别的分布概率图，再利用LSD直线提取算法提取属于铁路交通接触网的直线段，将直线段连接为曲线并进行曲线拟合，进行安全隐患检测和报警。本发明解决了空基平台铁路接触网巡检中存在的很难区分接触网的问题，降低了传统巡检的运维成本，并且可及时排查接触网线路问题，提高铁路运营的安全性，对铁路的日常运营维护、安全预警有重大意义。
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公开(公告)号：CN111258332B
公开(公告)日：2020-08-07
申请号：CN202010374550.5
申请日：2020-05-07
Applicant: 北京航空航天大学
IPC: G05D1/10
Abstract: 本发明公开了一种无人机群编队方法，针对空中交通高密度、高复杂度的状况，实现了无人机群在复杂环境下的自主编队飞行，同时无人机群还能到达目标点、够完成既定任务，这为无人机群的编队问题提供了一个全新的解决方案。本发明围绕着无人机群的集群编队控制，从提高空中交通系统安全性和高效性两方面出发，开展无人机群编队方法研究，对于确保无人机飞行安全，降低飞行成本，增加空域容量，提高空中交通系统的运行效率具有重要的意义。本发明能够处理大量无人机的集群编队问题，同时使得无人机群能够整体向目标点移动，完成下一阶段任务，算法复杂度低，计算精度高，可以有效解决复杂环境下的无人机群自主编队问题。
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公开(公告)号：CN109190700B
公开(公告)日：2020-06-12
申请号：CN201810994593.6
申请日：2018-08-27
Applicant: 北京航空航天大学
Abstract: 本发明公开了一种航空延误传播的定量分析方法，属于民航延误分析技术领域。首先构造从机场i到机场j的到港延误时间序列和机场j的离港延误时间序列，计算第t个时间片相互间的传递熵TE(Y→X)量化广义马尔科夫条件的偏移，检验到港延误对离港延误的因果性。然后重新构造具有相同统计特性的若干到港延误时间序列和离港延误时间序列作为替代数据，并破坏每个替代数据的因果性；用替代数据计算各自的传递熵TE值，进行显著性检测。将任意两个机场之间进行成对测试来建立有权边，搭建航空延误传播网络模型，并利用网络模型来进行航班延误分析。本发明只需分析延误时间序列间的因果性，即可定量地计算出机场间延误传播的情况。
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