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公开(公告)号：CN111338383B
公开(公告)日：2023-10-13
申请号：CN202010333124.7
申请日：2020-04-24
申请人： 北京泛化智能科技有限公司
IPC分类号： G05D1/10
摘要： 本发明公开一种基于GAAS的自主飞行方法及系统、存储介质，方法主要包括：基于SLAM对无人机中多融合传感器和双目/深度/单目相机采集的多种待处理信息进行位姿估计，优化无人机飞控过程中的位置姿态；(结合基于满足动力学约束的A‑star算法和基于双目/单目/深度摄像头的障碍物检测算法进行飞控过程中的路径规划；采用基于梯度(Gradient)的轨迹优化算法对轨迹进行优化，生成具有动力学可行性的轨迹(Trajectory)；基于单应性矩阵恢复无人机降落时视距传感器和降落目标之间的旋转和平移关系，指导无人机降落至目标地。采用本发明，可以实现无人机基于计算机视觉的全自主导航，在没有通信或通信补偿的情况下，仍能弥补系统故障所带来的问题，确保系统长时间良好运行。
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公开(公告)号：CN109063576B
公开(公告)日：2021-12-17
申请号：CN201810732611.3
申请日：2018-07-05
申请人： 北京泛化智能科技有限公司
摘要： 本申请公开了一种用于航班动作节点的管理方法及装置。该管理方法包括采集预设航班动作节点的图像数据；将所述图像数据输入图像识别服务器；配置所述图像识别服务器与航班运指中心的数据接口；以及根据所述数据接口向所述航班运指中心发送所述航班动作节点的数据。本申请解决了针对航班动作节点的管理效果较差的技术问题。本申请实现了以下技术效果：动态记录关键节点、实时捕捉异常信息，并基于此建立管理应用平台,依照机场数据交换规范，反馈到既有应用系统中去，以实现提高航班运行效率、提升安全管理水平、提高行业服务质量的目的。
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公开(公告)号：CN106682592B
公开(公告)日：2023-10-27
申请号：CN201611123652.X
申请日：2016-12-08
申请人： 北京泛化智能科技有限公司
IPC分类号： G06V20/17 , G06V20/64 , G06V10/74 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V10/94 , G06T7/73 , G06T7/246 , G06T17/05 , G05D1/00 , G05D1/12
摘要： 本发明涉及一种基于神经网络方法的图像自动识别系统及方法，系统包括了：无人飞行器、后台控制平台和/或飞行器远端中控装置，可以运用到比如：设备检修、路况监控、大范围定位目标等领域中，从而减少成本和/或提高效率。通过所述无人飞行器采集实时场景中的图像，通过飞行器远端中控装置，对所述无人飞行器进行自动/人工远程控制，通过后台控制平台处理大规模数据，计算识别出图像内容，并完成多种作业目标：场景监控、场景预警报警、场景三维重建、场景识别、目标物体识别或者目标物体追踪等等。本系统能够根据场景进行灵活部署。此外，通过无人飞行器实现了不依赖/依赖于辅助数据的全自动场景扫描及三维重建。
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公开(公告)号：CN109063576A
公开(公告)日：2018-12-21
申请号：CN201810732611.3
申请日：2018-07-05
申请人： 北京泛化智能科技有限公司
CPC分类号： G06K9/00771 , G06K9/00711 , G06K9/00979 , G06K9/6256
摘要： 本申请公开了一种用于航班动作节点的管理方法及装置。该管理方法包括采集预设航班动作节点的图像数据；将所述图像数据输入图像识别服务器；配置所述图像识别服务器与航班运指中心的数据接口；以及根据所述数据接口向所述航班运指中心发送所述航班动作节点的数据。本申请解决了针对航班动作节点的管理效果较差的技术问题。本申请实现了以下技术效果：动态记录关键节点、实时捕捉异常信息，并基于此建立管理应用平台,依照机场数据交换规范，反馈到既有应用系统中去，以实现提高航班运行效率、提升安全管理水平、提高行业服务质量的目的。
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公开(公告)号：CN106682592A
公开(公告)日：2017-05-17
申请号：CN201611123652.X
申请日：2016-12-08
申请人： 北京泛化智能科技有限公司
CPC分类号： G06K9/00624 , G05D1/0088 , G05D1/12 , G06K9/6201 , G06K9/6256 , G06T17/05 , G06T2200/08
摘要： 本发明涉及一种基于神经网络方法的图像自动识别系统及方法，系统包括了：无人飞行器、后台控制平台和/或飞行器远端中控装置，可以运用到比如：设备检修、路况监控、大范围定位目标等领域中，从而减少成本和/或提高效率。通过所述无人飞行器采集实时场景中的图像，通过飞行器远端中控装置，对所述无人飞行器进行自动/人工远程控制，通过后台控制平台处理大规模数据，计算识别出图像内容，并完成多种作业目标：场景监控、场景预警报警、场景三维重建、场景识别、目标物体识别或者目标物体追踪等等。本系统能够根据场景进行灵活部署。此外，通过无人飞行器实现了不依赖/依赖于辅助数据的全自动场景扫描及三维重建。
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公开(公告)号：CN109145942B
公开(公告)日：2022-02-01
申请号：CN201810730925.X
申请日：2018-07-05
申请人： 北京泛化智能科技有限公司
IPC分类号： G06V10/778 , G06K9/62
摘要： 本申请公开了一种用于智能识别的图像处理方法及装置。该图像处理方法包括接收用户选择的标记数据；根据用户输入的预设图像训练程度得到训练数据；以及根据所述训练数据生成用于识别预期识别目标的图像识别模型。本申请解决了用户想要对图像进行智能识别时具有技术门槛要求的技术问题。本申请实现了以下技术效果：可以使客户只需在花很少时间掌握基本操作要领后便可实现对软件的灵活应用。使用者只需要跟着本发明提供的方法的每一步的提示进行操作，即可轻松获得预期模型。该装置消除了机器学习的使用门槛，客户可在该方法提供的通用框架上根据自身需求实现任何与图片/视频相关的识别需求。
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公开(公告)号：CN109101547B
公开(公告)日：2021-11-12
申请号：CN201810730913.7
申请日：2018-07-05
申请人： 北京泛化智能科技有限公司
IPC分类号： G06F16/583 , G06F16/783
摘要： 本申请公开了一种用于野生动物的管理方法及装置。该用于野生动物的管理方法包括采集野生动物的图像数据；将所述图像数据输入图像识别装置并识别出目标物；以及将所述目标物按照预设目标地址分类存放。本申请解决了野生动物监控管理不易实现的技术问题。本申请实现了以下技术效果：可以批量自动处理红外相机所拍摄的大量视频数据，并使用神经网络方法对野生动物按物种进行分类并统计出现频率。大大减少动物保护相关人员在数据处理上所花费的时间，并确确保了识别与分类的准确性。
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公开(公告)号：CN111338383A
公开(公告)日：2020-06-26
申请号：CN202010333124.7
申请日：2020-04-24
申请人： 北京泛化智能科技有限公司
IPC分类号： G05D1/10
摘要： 本发明公开一种基于GAAS的自主飞行方法及系统、存储介质，方法主要包括：基于SLAM对无人机中多融合传感器和双目/深度/单目相机采集的多种待处理信息进行位姿估计，优化无人机飞控过程中的位置姿态；(结合基于满足动力学约束的A-star算法和基于双目/单目/深度摄像头的障碍物检测算法进行飞控过程中的路径规划；采用基于梯度(Gradient)的轨迹优化算法对轨迹进行优化，生成具有动力学可行性的轨迹(Trajectory)；基于单应性矩阵恢复无人机降落时视距传感器和降落目标之间的旋转和平移关系，指导无人机降落至目标地。采用本发明，可以实现无人机基于计算机视觉的全自主导航，在没有通信或通信补偿的情况下，仍能弥补系统故障所带来的问题，确保系统长时间良好运行。
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公开(公告)号：CN109145942A
公开(公告)日：2019-01-04
申请号：CN201810730925.X
申请日：2018-07-05
申请人： 北京泛化智能科技有限公司
IPC分类号： G06K9/62
CPC分类号： G06K9/6254
摘要： 本申请公开了一种用于智能识别的图像处理方法及装置。该图像处理方法包括接收用户选择的标记数据；根据用户输入的预设图像训练程度得到训练数据；以及根据所述训练数据生成用于识别预期识别目标的图像识别模型。本申请解决了用户想要对图像进行智能识别时具有技术门槛要求的技术问题。本申请实现了以下技术效果：可以使客户只需在花很少时间掌握基本操作要领后便可实现对软件的灵活应用。使用者只需要跟着本发明提供的方法的每一步的提示进行操作，即可轻松获得预期模型。该装置消除了机器学习的使用门槛，客户可在该方法提供的通用框架上根据自身需求实现任何与图片/视频相关的识别需求。
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公开(公告)号：CN109101547A
公开(公告)日：2018-12-28
申请号：CN201810730913.7
申请日：2018-07-05
申请人： 北京泛化智能科技有限公司
IPC分类号： G06F17/30
摘要： 本申请公开了一种用于野生动物的管理方法及装置。该用于野生动物的管理方法包括采集野生动物的图像数据；将所述图像数据输入图像识别装置并识别出目标物；以及将所述目标物按照预设目标地址分类存放。本申请解决了野生动物监控管理不易实现的技术问题。本申请实现了以下技术效果：可以批量自动处理红外相机所拍摄的大量视频数据，并使用神经网络方法对野生动物按物种进行分类并统计出现频率。大大减少动物保护相关人员在数据处理上所花费的时间，并确确保了识别与分类的准确性。
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