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公开(公告)号：CN118687567A
公开(公告)日：2024-09-24
申请号：CN202410684166.3
申请日：2024-05-30
摘要： 本发明公开了基于引导优化的无人系统相对定位方法，属于无人系统导航定位技术领域。在卫星拒止环境下，为对具有位置时变、高机动特性的无人系统进行相对定位，本发明应用了基于自由度松弛的引导优化算法，其通过放松旋转矩阵的自由度能够将参数寻优的初始值一步引导至真值邻域附近，然后利用迭代法进行精细寻优，实现了相对‑绝对坐标系转换参数的短时间、高精度计算。本发明对于在卫星拒止环境下构建无人系统的高精度、高效率的空间构型感知控制能力与协同定位能力具有重要意义。
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公开(公告)号：CN116823690B
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202310696871.0
申请日：2023-06-13
申请人： 中国电子科技集团公司第五十四研究所 , 北京交通大学
摘要： 本发明提出了基于Swin Transformer的复杂场景HDR图像重建方法，属于HDR重建技术领域。本发明首先构建基于Swin Transformer的复杂场景HDR图像重建模型，然后对基于Swin Transformer的复杂场景HDR图像重建模型进行训练，最后，将同一场景下三张不同曝光值的LDR图像输入到训练好的模型中，得到HDR重建图像。本发明结合HDR图像重建的具体特征，并提出了细节特征对齐模块和特征融合重建模块，提高了HDR图像重建结果的质量。本发明在复杂场景中的HDR图像重建任务中表现出了较好的性能，有效地提高了HDR图像的质量和细节，具有广泛的应用前景。
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公开(公告)号：CN116704552B
公开(公告)日：2024-03-12
申请号：CN202310697045.8
申请日：2023-06-13
申请人： 中国电子科技集团公司第五十四研究所 , 北京交通大学
IPC分类号： G06V40/10 , G06V10/40 , G06V10/82 , G06V10/774 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08
摘要： 本发明公开了基于主要次要特征的人体姿态估计方法，属于人工智能技术领域。本发明首先构建人体姿态估计模型，然后使用训练数据集对人体姿态估计模型进行训练，最后，使用训练好的人体姿态估计模型进行人体姿态估计，得到人体关键点热图。本发明的人体姿态估计模型引入了一种主次特征划分机制，对于主要、次要特征引入了基于自注意力机制的特征增强模块，对次要特征进行动态激活从而获得完整的目标特征，能够提高人体姿态估计的准确率。
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公开(公告)号：CN117055614A
公开(公告)日：2023-11-14
申请号：CN202311053786.9
申请日：2023-08-21
申请人： 中国电子科技集团公司第五十四研究所
IPC分类号： G05D1/10
摘要： 本发明属于无人机群对抗领域，公开了一种面向局部区域的无人机群打击方法，主要解决无人机群打击问题，主要实现步骤为：基于电磁频谱定位方法获取任务区域内对方无人机群定位；基于无人机群定位分析对方无人机群拓扑关系；基于对方无人机群拓扑关系，分析其关键节点；对关键节点进行打击，转到步骤(1)，继续执行，直到对方关键节点被打击完毕。本发明给出了一种局部区域内无人机群定位方法获取无人机群拓扑关系，通过多级聚类和单位圆确认的方式分析无人机群拓扑关系，并根据无人机群拓扑关系和信号强度判断出无人机群关键节点，最后基于多轮无人机群打击机制，直到打掉所有的关键节点。
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公开(公告)号：CN116823690A
公开(公告)日：2023-09-29
申请号：CN202310696871.0
申请日：2023-06-13
申请人： 中国电子科技集团公司第五十四研究所 , 北京交通大学
摘要： 本发明提出了基于Swin Transformer的复杂场景HDR图像重建方法，属于HDR重建技术领域。本发明首先构建基于Swin Transformer的复杂场景HDR图像重建模型，然后对基于Swin Transformer的复杂场景HDR图像重建模型进行训练，最后，将同一场景下三张不同曝光值的LDR图像输入到训练好的模型中，得到HDR重建图像。本发明结合HDR图像重建的具体特征，并提出了细节特征对齐模块和特征融合重建模块，提高了HDR图像重建结果的质量。本发明在复杂场景中的HDR图像重建任务中表现出了较好的性能，有效地提高了HDR图像的质量和细节，具有广泛的应用前景。
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公开(公告)号：CN116714793A
公开(公告)日：2023-09-08
申请号：CN202310831153.X
申请日：2023-07-07
申请人： 中国电子科技集团公司第五十四研究所 , 北京交通大学
IPC分类号： B64U10/70 , B64U10/25 , B64U20/70 , B64U30/40 , B63B21/50 , B64U20/50 , B64U101/55 , B64U101/00
摘要： 本发明公开了一种带有锚链结构的空海两用无人机，涉及无人机技术领域，包括无人机本体，所述无人机本体的底部固定连接有锚链装置，所述无人机本体的一端固定连接有套筒，所述套筒的一端设置有尾翼。本发明通过滑杆、缓冲弹簧、连接块、板块、限位弹簧、凸块的相互配合，当需要对带有锚链结构的空海两用无人机进行运输时，通过按压两边的凸块并对限位弹簧进行挤压，此时限位弹簧处于收缩状态，使凸块收缩在内部再通过推动尾翼使板块在滑杆的表面移动并与缓冲弹簧分离，从而实现尾翼收缩在套筒的内部，解决了在运输过程中尾翼容易折断的问题，达到了具有收缩的现象对尾翼具有一定的防护作用的效果。
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公开(公告)号：CN113722912B
公开(公告)日：2022-12-09
申请号：CN202111012132.2
申请日：2021-08-31
申请人： 中国电子科技集团公司第五十四研究所
IPC分类号： G06F30/20
摘要： 本发明属于无人集群协同演示验证技术领域，为有效解决面向复杂任务的无人集群协同算法半实物演示验证问题，本发明提供了一种虚实融合的无人集群协同验证系统，该验证系统同时包含计算机端的半集中‑半分布式的数字仿真节点以及基于嵌入式板载系统的分布式半实物节点两种模态，且不同模态的无人集群节点间能实现数据交互、任务协同。整体系统架构中将核心算法逻辑分解为集中式算子和分布式算子两部分，进一步对二者的任务逻辑、部署方式进行划分。该系统既能为无人集群协同算法提供验证平台，又能为任务要素及场景设计提供同半实物验证途径。
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公开(公告)号：CN114510012A
公开(公告)日：2022-05-17
申请号：CN202210142965.9
申请日：2022-02-16
申请人： 中国电子科技集团公司第五十四研究所
IPC分类号： G05D1/00
摘要： 本发明公开了一种基于元动作序列强化学习的无人集群演进系统及方法，属于无人集群自主任务协同领域。本发明首先将无人集群面临的诸多任务分解为基础的元动作，通过估值网络构建环境信息与元动作序列间的映射关系，将任务效能评价指标作为强化学习的奖赏函数，通过众多场景自适应强化学习，实现无人集群任务能力的演进。该系统具有较强泛化能力，在应对复杂动态场景时具有较高鲁棒性。
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公开(公告)号：CN113741534A
公开(公告)日：2021-12-03
申请号：CN202111089256.0
申请日：2021-09-16
申请人： 中国电子科技集团公司第五十四研究所
IPC分类号： G05D1/10
摘要： 本发明公开了一种无人机视觉及定位双引导着陆方法，属于无人系统自主控制领域。其包括：基于辅助定位方式，直接引导无人机飞近着陆靶，直至着陆靶位于无人机机载视觉传感器范围内，通过视觉引导无人机降落，直至无人机距离着陆靶5‑10cm处，通过强磁吸附，完成无人机降落；如果没有辅助定位方式，首先判断着陆靶是否在无人机机载视觉传感器探测范围内，若不在，则通过地面着陆车的三光合一传感器，搜索无人机，辅助无人机定位，给出无人机与着陆靶的相对距离与方位，引导无人机靠近着陆靶，直至着陆靶位于无人机视觉传感器探测范围内，通过视觉引导无人机降落，直至无人机距离着陆靶5‑10cm处，通过强磁吸附，完成无人机降落。
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公开(公告)号：CN113741533A
公开(公告)日：2021-12-03
申请号：CN202111089240.X
申请日：2021-09-16
申请人： 中国电子科技集团公司第五十四研究所
IPC分类号： G05D1/10
摘要： 本发明公开了一种基于模仿学习与强化学习的无人机智能决策系统，包括环境感知模块、专家行为演示模块、决策学习模块以及控制执行模块，该系统可以对复杂的实时场景做出准确的决策，达到从起始点飞行到设定终止点的目标，能够在整个飞行过程中自主决策，根据环境信息、实时事件等选择无人机控制策略，规避障碍物，安全高效到达目标点。相较传统设计专家规则的决策系统，本发明由模仿学习对专家行为进行行为克隆，得到决策控制网络的初始值，再由深度强化学习，依据执行飞行任务过程中的事件、状态设置奖励函数，学习得到更加准确、泛化性更好的决策控制Q网络，对于提升无人机自主控制性能具有重要作用。
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