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公开(公告)号:CN111208843B
公开(公告)日:2023-05-05
申请号:CN202010016998.X
申请日:2020-01-08
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G05D1/10
Abstract: 本发明属于自主导航无人机飞行安全技术领域,具体涉及一种基于GPS和光流计融合的无人机传感器欺骗检测方法。本发明提出了一种无人机传感器信息融合模型,模型的融合级别属于决策层,融合架构属于后融合架构。模型的输入数据为GPS和光流计采集的原始数据,通过对任务中无人机实时采集的GPS和光流计的数据信息进行解析,根据两组数据分别计算出无人机实时的飞行路程;模型的输出为两组飞行路程数据融合后的信息。通过仿真实验验证了本发明实现了对GPS生成式欺骗的实时检测,高效准确。
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公开(公告)号:CN112053374A
公开(公告)日:2020-12-08
申请号:CN202010805891.3
申请日:2020-08-12
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明属于计算机视觉及模式识别技术领域,具体涉及一种基于GIoU的3D目标边界框的估计系统,由雷达点云预处理模块、2D图像预处理模块以及基于GIoU的多源融合模块组成。本发明通过雷达点云预处理模块获取点云特征,同时通过2D图像预处理模块获取图像特征,进而通过基于GIoU的多源融合模块对点云特征和图像特征进行融合处理,最终输出3D目标边界框的估计结果。本发明解决了现有的3D目标边界框估计准确度低的问题。本发明可明显提高3D目标的标定准确度,实现了高准确度的3D目标边界框估计效果。
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公开(公告)号:CN111208843A
公开(公告)日:2020-05-29
申请号:CN202010016998.X
申请日:2020-01-08
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G05D1/10
Abstract: 本发明属于自主导航无人机飞行安全技术领域,具体涉及一种基于GPS和光流计融合的无人机传感器欺骗检测方法。本发明提出了一种无人机传感器信息融合模型,模型的融合级别属于决策层,融合架构属于后融合架构。模型的输入数据为GPS和光流计采集的原始数据,通过对任务中无人机实时采集的GPS和光流计的数据信息进行解析,根据两组数据分别计算出无人机实时的飞行路程;模型的输出为两组飞行路程数据融合后的信息。通过仿真实验验证了本发明实现了对GPS生成式欺骗的实时检测,高效准确。
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