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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112381844A
公开(公告)日：2021-02-19
申请号：CN202011264191.4
申请日：2020-11-12
Applicant: 三峡大学
Abstract: 本发明公开了基于图像分块的自适应ORB特征提取方法，包括图像分块；构造金字塔；改进的FAST特征提取；利用Harris角点分数高低，选取前Sum个较好的特征点；在原图中显示特征点位置。本发明为图像匹配提供了一种基于图像分块的自适应ORB特征提取方法，可以让较好的特征点更加均匀的分布在图像中，提高了图像匹配成功率。
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公开(公告)号：CN110991015B
公开(公告)日：2023-05-02
申请号：CN201911135166.3
申请日：2019-11-19
Applicant: 三峡大学
IPC: G06F30/20 , G06F111/10
Abstract: 本发明公开了融合卡尔曼和小波的MEMS陀螺仪自适应抗野值去噪方法，包括建立陀螺仪信号的时间序列模型；采用卡尔曼滤波对陀螺仪信号去噪；利用小波分析，分别对卡尔曼滤波后的陀螺仪信号的低频分量、高频分量进行阈值处理；对阈值处理后的陀螺仪信号的高频和低频信号进行小波重构。本发明为MEMS陀螺仪信号提供一种融合卡尔曼滤波和小波的自适应抗野值去噪方案，可以更有效的提高传感器的精度，减少误差。
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公开(公告)号：CN116451020A
公开(公告)日：2023-07-18
申请号：CN202310325102.X
申请日：2019-11-19
Applicant: 三峡大学
Abstract: 本发明涉及卡尔曼滤波和Visushrink阈值处理的陀螺信号去噪方法，包括建立陀螺仪信号的时间序列模型；采用自适应抗野值卡尔曼滤波对陀螺仪信号去噪；利用小波分析，分别对卡尔曼滤波后的陀螺仪信号的低频分量、高频分量进行Visushrink阈值处理；对阈值处理后的陀螺仪信号的高频和低频信号进行小波重构。本发明为陀螺仪信号提供一种融合卡尔曼滤波和小波的自适应抗野值去噪方案，可以更有效的提高传感器的精度，减少误差。
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公开(公告)号：CN112381844B
公开(公告)日：2022-12-02
申请号：CN202011264191.4
申请日：2020-11-12
Applicant: 三峡大学
Abstract: 本发明公开了基于图像分块的自适应ORB特征提取方法，包括图像分块；构造金字塔；改进的FAST特征提取；利用Harris角点分数高低，选取前Sum个较好的特征点；在原图中显示特征点位置。本发明为图像匹配提供了一种基于图像分块的自适应ORB特征提取方法，可以让较好的特征点更加均匀的分布在图像中，提高了图像匹配成功率。
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公开(公告)号：CN110991015A
公开(公告)日：2020-04-10
申请号：CN201911135166.3
申请日：2019-11-19
Applicant: 三峡大学
IPC: G06F30/20 , G06F111/10
Abstract: 本发明公开了融合卡尔曼和小波的MEMS陀螺仪自适应抗野值去噪方法，包括建立陀螺仪信号的时间序列模型；采用卡尔曼滤波对陀螺仪信号去噪；利用小波分析，分别对卡尔曼滤波后的陀螺仪信号的低频分量、高频分量进行阈值处理；对阈值处理后的陀螺仪信号的高频和低频信号进行小波重构。本发明为MEMS陀螺仪信号提供一种融合卡尔曼滤波和小波的自适应抗野值去噪方案，可以更有效的提高传感器的精度，减少误差。
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