室内人员探测方法和装置、电子设备及存储介质

    公开(公告)号:CN117687011A

    公开(公告)日:2024-03-12

    申请号:CN202311494857.9

    申请日:2023-11-09

    摘要: 本发明实施例提供了一种室内人员探测方法和装置、电子设备及存储介质。其中,方法包括:通过模数转换器对毫米波雷达探测室内人员的回波信号进行采样量化,得到时域信号;对时域信号进行数字信号处理,通过最大值搜索算法和最小选择恒虚警SO‑CFAR算法相结合生成具有空间坐标信息的点云数据;采用DBSCAN聚类算法对点云数据进行聚类,得到聚类结果;对聚类结果滤除干扰信息,其中,干扰信息由毫米波雷达对室内环境中的干扰物进行扫描确定而得到;对滤除干扰信息的聚类结果采用卡尔曼滤波跟踪,得到室内人员的跟踪轨迹,基于此,本发明实施例能够在保护隐私的情形下,对室内人员的位置和状态进行准确定位。

    一种基于平移阵列的解模糊方法、设备及存储介质

    公开(公告)号:CN112230194B

    公开(公告)日:2024-01-26

    申请号:CN202010776174.2

    申请日:2020-08-05

    IPC分类号: G01S7/41 G06F17/16

    摘要: 本发明公开了一种基于平移阵列的解模糊方法、设备及计算机可读存储介质,该方法包括:首先确定参考阵列和平移阵列,所述平移阵列为三维空间中与所述参考阵列满足平移关系的阵列;接着根据所述参考阵列与平移阵列,建立空间平移模型;再根据所述空间平移模型建立阵列姿态变化模型;进一步结合所述空间平移模型和阵列姿态变化模型,通过角度估计算法获得阵列内角度估计算子和阵列间角度估计算子;最后利用阵列内角度估计算子对阵列间角度估计算子进行解模糊,得到无模糊阵列间角度估计算子。(56)对比文件郝云胜;叶艺山;邓振淼;冯仑.FEKO稀疏微多普勒建模及CS重构方法.光学精密工程.2016,第24卷(第6期),第1482-1489页.

    一种多毫米波雷达协同定位跟踪方法

    公开(公告)号:CN113777600B

    公开(公告)日:2023-09-15

    申请号:CN202111058876.8

    申请日:2021-09-09

    IPC分类号: G01S13/72 G01S13/91 G06F17/16

    摘要: 本发明公开了一种多毫米波雷达协同定位跟踪方法。为了克服现有技术存在因多径现象产生的虚拟目标的问题;本发明包括以下步骤:S1:安装多毫米波雷达协同定位跟踪系统,在定位场景中设置若干波束范围存在重叠的雷达;S2:根据多雷达坐标系参数标定算法,获得各雷达坐标与绝对坐标系的旋转角与平移矩阵;S3:基于雷达坐标系与绝对坐标系的旋转角与平移矩阵,将雷达探测到的点云信息映射到绝对坐标系中;S4:根据雷达探测到的点云信息与预测轨迹点的距离,计算轨迹信息。通过点与轨迹的匹配,在一定程度上能够消除多径、扰动产生的孤立点。

    污水处理过程远程监控方法、系统及存储介质

    公开(公告)号:CN115169479A

    公开(公告)日:2022-10-11

    申请号:CN202210857780.6

    申请日:2022-07-20

    摘要: 本发明公开了一种污水处理过程远程监控方法、系统及存储介质。一种污水处理过程远程监控方法,用污水处理数据采集平台采集各传感器数据,其中,所述污水处理数据采集平台中设置有至少一个用于采集污水数据的传感器;利用深度学习技术建立异常情况检测平台对污水处理传感器数据的异常情况进行检测,确定有异常情况,则警报提醒;利用深度学习技术建立异常情况诊断平台对检测出的所述异常情况进行诊断,确定其异常情况类型;利用各传感器数据信息,基于深度学习技术以优化控制污水处理过程参数。

    基于多判别器协作的图像生成方法及系统

    公开(公告)号:CN114898004A

    公开(公告)日:2022-08-12

    申请号:CN202210653438.4

    申请日:2022-06-09

    摘要: 本说明书实施例提供了一种基于多判别器协作的图像生成方法和系统,该方法包括采集获取真实图像初始集,预处理后得到真实图像数据集;构造生成器网络和判别器网络,噪声输入至生成器网络获得生成图像集;基于生成图像集和真实图像送入各判别器得到各判别结果并进行求取平均值获得联合损失函数,通过梯度归一化法对联合损失函数进行梯度约束,得到归一化损失函数,计算判别器和生成器的损失函数并进行判别器网络和生成器网络的参数更新获得最优的生成器网络;通过最优的生成器网络生成图像。本发明通过多个判别器的协作与梯度归一化方法,减轻了收敛不稳定和模式崩溃等GANs训练过程中的问题,提升了GANs生成图像的质量与多样性。

    一种基于双目视觉的手部关键点空间坐标获取方法

    公开(公告)号:CN114119739A

    公开(公告)日:2022-03-01

    申请号:CN202111230723.7

    申请日:2021-10-22

    发明人: 胡朕朕 李舒 王俊

    摘要: 本发明提供了一种基于双目视觉的手部关键点空间坐标获取方法,首先对双目摄像机进行立体标定,建立各坐标系转换模型,即获取摄像头内外参数、畸变系数及两摄像头之间的旋转平移矩阵;其次对双目相机拍摄的视频进行预处理,包括裁剪及畸变校正等;然后利用机器学习流水线对视频逐帧进行处理,获取手部21个关键点的像素坐标;最后基于光轴汇聚模型采用最小二乘法计算出手部关键点在三维空间的真实坐标。本发明利用双目视觉信息,通过模拟人眼结构,准确定位并恢复出包含全部关节点的21个手部关键点三维空间坐标,对手部形态重建的更加精准,为人机交互中的手部关键点定位的应用研究提供了精确的技术支持。

    一种基于定位匹配的行人室内定位方法

    公开(公告)号:CN113840228A

    公开(公告)日:2021-12-24

    申请号:CN202110985419.7

    申请日:2021-08-25

    摘要: 本发明公开了一种基于定位匹配的行人室内定位方法。为了克服现有技术在公共场所室内的行人定位成本高且不方便使用的问题;本发明包括:S1:携带定位标签和无线网桥的移动装置在正常作业过程中遍历定位场景,采集定位场景的WiFi指纹地图;S2:通过行人携带的移动终端APP采集定位场景环境中WiFi接入点的信号强度,与WiFi指纹地图匹配,获得第一实名定位结果;S3:通过定位场景中的摄像头采集图片,获得图片中所有行人的第二匿名定位结果;S4:匹配第一实名定位结果和第二匿名定位结果,获得最终的行人定位结果。充分使用环境中现有的设备完成定位;用户仅需启动APP即可获得定位结果,便于公共场所室内的行人定位,成本低,精度高。

    一种基于轨迹判断的毫米波雷达手势识别方法及装置

    公开(公告)号:CN113791411A

    公开(公告)日:2021-12-14

    申请号:CN202111042676.3

    申请日:2021-09-07

    IPC分类号: G01S13/88 G06F17/10

    摘要: 本发明公开一种基于轨迹判断的毫米波雷达手势识别方法及装置,该方法包括:步骤1:根据回波信号得到人员手部运动轨迹每个点的数据信息;步骤2:设定轨迹起点和终点的检索方法,不漏掉任何手势且减少轨迹重复判断;步骤3:针对一段给定起点和终点的轨迹,计算其Y坐标和Z坐标关于时刻t的最小二乘直线斜率,排除不可能的基础手势;之后判断当前手势是否是剩余的基础手势;步骤4:如果连续判定出的基础手势构成组合手势,输出组合手势判定结果。本发明装置低成本、低功耗、低运算复杂度,保护用户隐私;本发明方法不需收集特定几种手势的大量数据集进行训练,功能全面且可扩展性较强,同时可保证较高的识别正确率。

    一种目标检测方法及装置
    9.
    发明公开

    公开(公告)号:CN117805796A

    公开(公告)日:2024-04-02

    申请号:CN202311850242.5

    申请日:2023-12-29

    IPC分类号: G01S13/06

    摘要: 本发明公开了一种目标检测方法及装置,通过接收待检测区域反射的电磁波信号,可以实时获取待检测区域内各点的位置信息和能量信息。这有助于准确地确定目标点的位置和能量分布情况。且通过比较能量信息最大点的能量值与预设的动态目标值,可以判断是否存在目标点。这样可以实现对动态目标的检测和识别,提高目标检测的智能化水平。进一步地,采用两种不同的电磁波信号,可以在检测到目标时再获得目标点的精确坐标信息。在未检测到满足条件的目标前发送低功耗的第一电磁波信号,在保证检测准确率的前提下降低门锁目标检测的功耗,可以使门锁系统更准确地追踪和定位目标,提高目标检测的准确性和可靠性。

    一种基于定位匹配的行人室内定位方法

    公开(公告)号:CN113840228B

    公开(公告)日:2024-04-02

    申请号:CN202110985419.7

    申请日:2021-08-25

    摘要: 本发明公开了一种基于定位匹配的行人室内定位方法。为了克服现有技术在公共场所室内的行人定位成本高且不方便使用的问题;本发明包括:S1:携带定位标签和无线网桥的移动装置在正常作业过程中遍历定位场景,采集定位场景的WiFi指纹地图;S2:通过行人携带的移动终端APP采集定位场景环境中WiFi接入点的信号强度,与WiFi指纹地图匹配,获得第一实名定位结果;S3:通过定位场景中的摄像头采集图片,获得图片中所有行人的第二匿名定位结果;S4:匹配第一实名定位结果和第二匿名定位结果,获得最终的行人定位结果。充分使用环境中现有的设备完成定位;用户仅需启动APP即可获得定位结果,便于公共场所室内的行人定位,成本低,精度高。