公开(公告)号：CN120085254A

公开(公告)日：2025-06-03

申请号：CN202411941658.2

申请日：2024-12-26

Applicant: 宜昌测试技术研究所

Inventor： 周振 ,  梁镜 ,  李孟霏 ,  蔡自清 ,  徐凯凯

IPC: G01S5/18 ,  G06F18/24

Abstract: 一种基于时延估计的室内被动声源定位系统，包括：麦克风阵列、自适应滤波器、信号处理单元和定位计算单元，其中，麦克风阵列用于采集声源信号；自适应滤波器用于从麦克风阵列输出的信号中提取出声源信号；信号处理单元用于对自适应滤波器输出的信号进行处理，以获得声源信号的时延差；定位计算单元用于根据所述时延差和声速计算出声源信号的位置。该系统只需利用麦克风阵列即可完成声源定位，降低了硬件成本的同时，也避免了使用发射器产生信号对周围环境造成干扰。

公开(公告)号：CN120087442A

公开(公告)日：2025-06-03

申请号：CN202411941652.5

申请日：2024-12-26

Applicant: 宜昌测试技术研究所

Inventor： 徐凯凯 ,  梁镜 ,  蔡自清 ,  李孟霏 ,  周振

IPC: G06N3/092 ,  G06N3/006

Abstract: 一种无人艇逃脱深度强化学习训练方法，该方法针对无人艇逃脱场景，采用深度强化学习策略训练无人艇逃脱策略的情况，设定了状态空间与环境奖励，对无人艇所处环境部分状态进行筛选，设定合理的逃脱策略状态，既能反应无人艇逃脱时所要关注状态，又不将状态复杂化；从逃脱成功、逃脱失败、逃脱时间、航向角角度、航向角角速度等多方面对无人艇逃脱时的环境奖励进行综合设定，使无人艇逃脱策略训练能够收敛达到理想训练效果。

公开(公告)号：CN115984610A

公开(公告)日：2023-04-18

申请号：CN202211619255.7

申请日：2022-12-14

Applicant: 宜昌测试技术研究所

Inventor： 曾盎 ,  徐从营 ,  白龙 ,  冯朝 ,  李孟霏

IPC: G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06V10/26 ,  G06T3/40 ,  G06T5/00 ,  G06N3/08 ,  G06N3/047 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/045

Abstract: 本发明公开了一种基于前视声纳图像的避碰方法，该避碰方法包括以下步骤：采集前视声纳数据，并解析成声纳图像；对声纳图像进行数据处理并进行标注，将标注后的图像划分为训练集和测试集；构建前视声纳图像目标分割网络；使用前视声纳图像训练集对前视声纳图像目标分割网络进行训练，基于测试集进行测试，得到训练后的前视声纳图像目标分割网络；使用训练后的前视声纳图像目标分割网络对声纳图像进行分割得到分割后的图像，使用椭圆拟合方法对分割后的图像提取障碍物轮廓和位置信息。上述避碰方法能够实现有效避碰，解决了传统声纳避碰方法避碰效果不理想的问题。

公开(公告)号：CN120047659A

公开(公告)日：2025-05-27

申请号：CN202411865662.5

申请日：2024-12-17

Applicant: 宜昌测试技术研究所

Inventor： 蔡自清 ,  梁镜 ,  李孟霏 ,  徐凯凯 ,  周振

IPC: G06V10/25 ,  G06V20/05 ,  G06V20/70 ,  G06N3/0464 ,  G06V10/764

Abstract: 本发明提出一种基于改进YOLOv5的声纳目标检测方法及边缘端推理设备，具体为基于改进YOLOv5目标检测网络对前视声纳图片进行检测，并部署在边缘端设备上，包括如下部分：数据采集标注：使用水下机器人搭载前视声纳对特定水域中的特定目标进行数据采集，人工进行标注；数据处理部分：对数据进行裁剪与标签自动转换，并将数据集自动划分为训练、验证、测试集；构建改进YOLOv5网络模型：借鉴了YOLOv5s网络模型，在输入层前加入了输入特征处理模块，将骨干特征提取网络中的C3模块改进为C3_MIX_attention模块。本发明对于信息稀疏的复杂目标能更精准地捕捉其特征，从而提高目标检测的准确性。