一种多目标航迹起始方法、系统、设备和介质

    公开(公告)号:CN117972519A

    公开(公告)日:2024-05-03

    申请号:CN202410091724.5

    申请日:2024-01-23

    摘要: 本发明涉及多传感器信息处理技术领域,公开了一种多目标航迹起始方法、系统、设备和介质。本发明选取多帧观测数据,并对观测数据进行离散点剔除;基于观测数据中量测点的空间位置信息,使用K‑means聚类算法对剔除离散点后的观测数据进行聚类,得到K个目标候选类;基于各目标候选类的质心间距离以及量测时间戳信息,对满足合并条件的两个或多个目标候选类进行合并,得到多个目标确定类;对目标确定类进行主成分分析及一次多项式拟合,建立各个目标确定类的运动模型,以完成目标航迹的起始。本发明可以准确确定目标数量,有效起始目标航迹,增加后续关联正确率。

    一种基于重叠区域提取的点云多视图配准方法及系统

    公开(公告)号:CN117830363A

    公开(公告)日:2024-04-05

    申请号:CN202410046754.4

    申请日:2024-01-11

    IPC分类号: G06T7/33 G06T7/35 G06T7/90

    摘要: 本发明公开了一种基于重叠区域提取的点云多视图配准方法及系统,该方法包括:获取多视图的点云数据;基于所述多视图的点云数据,确定待配准点云和种子点云;基于重叠区域的提取,将所述种子点云与所述待配准点云进行两两配准,得到配准结果;根据所述配准结果确定新种子点云;重新选择待配准点云并与所述新种子点云进行两两配准,直至完成所述多视图的点云数据的配准,得到最终点云形状。该系统包括:获取模块、选择模块、配准模块、新形状生成模块和循环模块。通过使用本发明,无需构建训练数据集,提高适用性。本发明可广泛应用于点云配准领域。

    点云异常值的移除方法、点云处理方法、装置及相关设备

    公开(公告)号:CN115661421A

    公开(公告)日:2023-01-31

    申请号:CN202210983097.7

    申请日:2022-08-16

    摘要: 本申请公开了一种点云异常值的移除方法、点云处理方法、装置及相关设备,该方法包括:将待处理的点云沿着参考坐标轴均匀地划分成多个层;对于点云每一层中的每一点,基于该点的包围框确定是否移除该点,得到第二点云;获取第二点云的平均近邻欧氏距离即其中各点的近邻欧氏距离;对于第二点云中的每一点,基于该点的近邻欧氏距离与平均近邻欧氏距离的差值,以及第二点云中各点的近邻欧氏距离与平均近邻欧氏距离的标准差,确定是否移除该点。通过上述各步骤,本申请能够在保留细节特征的前提下,比较直观且便捷的实现点云中的异常值的移除。

    一种基于神经网络的空间目标点云配准方法及设备

    公开(公告)号:CN114972454A

    公开(公告)日:2022-08-30

    申请号:CN202210391138.3

    申请日:2022-04-14

    摘要: 本申请公开一种基于神经网络的空间目标点云配准方法及设备,通过获取待配准目标对象的目标点云数据集,然后利用预训练的点云配准神经网络模型,处理目标点云数据集,以得到待配准目标对象的目标运动真值。其中,点云配准神经网络模型为,利用标注有运动真值标签的训练对象的点云数据样本集训练得到,目标运动真值为待配准目标对象在不同视角下的相对运动,最后根据目标运动真值确定待配准目标对象的架构,完成空间目标点云的配准过程。该方案可以利用训练好的点云配准神经网络模型得到待配准目标对象准确的目标旋转矩阵和目标平移向量,可以降低点云配准的误差,提高配准率。

    联合轨道根数的波门自适应点迹-航迹关联方法和系统

    公开(公告)号:CN116502027A

    公开(公告)日:2023-07-28

    申请号:CN202310471229.2

    申请日:2023-04-27

    IPC分类号: G06F17/12 G06F17/16

    摘要: 本发明公开了联合轨道根数的波门自适应点迹‑航迹关联方法和系统,该方法包括:基于目标机动概率构建自适应波门;通过自适应波门对目标进行捕捉,得到目标量测数据;对目标量测数据进行转换计算,得到轨道倾角数据;对轨道倾角数据进行平滑处理,得到平滑数据;基于联合欧氏距离和轨道倾角的点迹‑航迹关联方法对平滑数据进行关联,得到最终关联结果。该系统包括:波门构建模块、目标获取模块、数据转换模块、平滑处理模块和关联计算模块。通过使用本发明,能够对异动目标进行准确跟踪,从空间邻近目标的多量测数据中找到目标量测值。本发明可广泛应用于空间高轨目标实时探测的单站地基雷达数据处理领域。

    一种基于异动概率的轨道异动检测方法及系统

    公开(公告)号:CN116495204A

    公开(公告)日:2023-07-28

    申请号:CN202310471545.X

    申请日:2023-04-27

    IPC分类号: B64G3/00 G01S19/14 G01S19/37

    摘要: 本发明公开了一种基于异动概率的轨道异动检测方法及系统,该方法包括:获取卫星轨道数据;基于结合预报的小波分析方法对卫星轨道数据进行拼接重构,得到小波变换后的当前时刻轨道倾角和半长轴信息;计算分判据和综合判据并结合极限阈值进行异动检测,得到检测结果;创引入异动概率对综合判据进行映射,得到检测结果的概率区间。该系统包括:数据获取模块、结合预报的小波分析模块、检测模块和概率计算模块。通过使用本发明,能够快速精准地判断出轨道是否发生异动。本发明作为一种基于异动概率的轨道异动检测方法及系统,可广泛应用于卫星轨道机动检测领域。

    一种北斗导航射频干扰信号生成方法、装置及设备

    公开(公告)号:CN117761734A

    公开(公告)日:2024-03-26

    申请号:CN202311793999.5

    申请日:2023-12-25

    发明人: 张艳 李愚 许哲禹

    IPC分类号: G01S19/21 G01S19/23 G01S19/24

    摘要: 本申请公开了一种北斗导航射频干扰信号生成方法、装置及设备,方法包括:基于预置控制参数触发FPGA对预置导航电文进行扩频和多普勒调制处理,生成多通道的导航基带数字信号,预置控制参数基于预设模型参数计算得到;对导航基带数字信号依次进行内插正交上变频处理和中频滤波处理,得到中频滤波信号;将中频滤波信号合并后,通过预设衰减网络和放大器进行信号处理,得到中频放大信号;将预置本振信号和中频放大信号进行基于混频的上变频处理,得到导航射频信号;依据预设相关控制参数对滤波处理后的导航射频信号进行信号调控操作,得到目标射频干扰信号。本申请能解决现有技术难以避免复杂度较高,实现较为困难,且缺乏扩展灵活性的技术问题。

    一种基于经验模型的激光雷达衰减估计方法及系统

    公开(公告)号:CN115201791A

    公开(公告)日:2022-10-18

    申请号:CN202210647862.8

    申请日:2022-06-08

    IPC分类号: G01S7/497 G06F30/25

    摘要: 本发明公开了一种基于经验模型的激光雷达衰减估计方法及系统,该方法包括:根据大气分子对激光雷达衰减特性的影响构建第一经验模型;根据大气微粒对激光雷达在大气中传输的影响构建第二经验模型;整合第一经验模型和第二经验模型,得到最终经验模型;获取大气参数并导入最终经验模型,得到衰减估计结果。该系统包括:第一经验模型构建模块、第二经验模型构建模块、整合模块和衰减估计模块。通过使用本发明,能够快速且准确生成激光雷达在大气传播的衰减结果。本发明作为一种基于经验模型的激光雷达衰减估计方法及系统,可广泛应用于激光雷达领域。

    一种点云去噪算法参数的自动调优方法及装置

    公开(公告)号:CN114972066A

    公开(公告)日:2022-08-30

    申请号:CN202210391148.7

    申请日:2022-04-14

    IPC分类号: G06T5/00 G06F17/18

    摘要: 本申请公开了一种点云去噪算法参数的自动调优方法及装置,所述方法包括:将预先配置的参数组中的各个参数代入至已有的初始点云去噪算法中,得到中间点云去噪算法,然后对待去噪点云去噪,得到去噪结果,对去噪结果的平滑度和局部密度进行评估,得到评估结果,利用评估结果对去噪算法的各个参数进行调整,得到调整后的去噪算法,并返回执行对待去噪点云去噪,得到去噪结果的步骤,直到调整次数达到预设调整次数,将预设调整次数下的各个参数组成目标参数组。可见,对去噪效果进行评估,得到去噪评估结果作为优化去噪的反馈结果,更新点云去噪算法的参数,最终得到优化后的各个参数,大大节省了人工调参的时间。

    一种点云全局运动优化方法及设备

    公开(公告)号:CN111862311A

    公开(公告)日:2020-10-30

    申请号:CN202010687134.0

    申请日:2020-07-16

    申请人: 中山大学

    摘要: 本发明公开了一种点云全局运动优化方法,根据各视角运动矩阵初值,将其重构为低秩稀疏矩阵再进行矩阵恢复;在已知任意两视角运动情况下,提出通用的约束条件加入迭代过程,有效限制迭代次数,提高算法效率,降低随机噪声带来的影响;提出加入柯西权重项衡量两两视角测量的可靠性,有效降低离群点的影响,提高算法的鲁棒性;适用于已知多视角点云相对运动初值和任意两视角变化的真实值求解精确的全局运动问题,以解决维重构中多视角点云全局优化方法过度依赖配准初值、鲁棒性不高、效率低的缺陷问题,剔除初始运动中的随机噪声和异常值,提高点云全局运动恢复精度,获得更精确的重构模型。