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公开(公告)号：CN117910201B
公开(公告)日：2024-07-16
申请号：CN202311426168.4
申请日：2023-10-31
申请人： 湖南盛鼎科技发展有限责任公司
IPC分类号： G06F30/20 , G01S13/93 , G01S13/931 , G01S13/933 , G06F119/10
摘要： 本发明公开一种用于雷达数据的多胞体双滤波状态估计算法，其包括如下步骤：建立数学模型；对数学模型线性化，求得线性化误差范围；代入预设的多胞体卡尔曼框架求得预测多胞体；通过超平行体观测带约束进行测量更新，获得更新后的状态估计。本发明的技术方案中，首先建立非线性系统模型，求取线性化误差外定界空间，利用多胞体卡尔曼框架状态估计求解预测状态可行集，将该时刻的观测带分解为多个带的交集，与预测状态可行集依次相交，得到新的状态可行集；本申请提出的算法，避免了计算交集时的维数增加，对于雷达数据中存在的非线性系统的障碍物数据，扩展了应用范围，减小非线性较强的系统会出现的误差或者出现失真的问题。
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公开(公告)号：CN117910201A
公开(公告)日：2024-04-19
申请号：CN202311426168.4
申请日：2023-10-31
申请人： 湖南盛鼎科技发展有限责任公司
IPC分类号： G06F30/20 , G01S13/93 , G01S13/931 , G01S13/933 , G06F119/10
摘要： 本发明公开一种用于雷达数据的多胞体双滤波状态估计算法，其包括如下步骤：建立数学模型；对数学模型线性化，求得线性化误差范围；代入预设的多胞体卡尔曼框架求得预测多胞体；通过超平行体观测带约束进行测量更新，获得更新后的状态估计。本发明的技术方案中，首先建立非线性系统模型，求取线性化误差外定界空间，利用多胞体卡尔曼框架状态估计求解预测状态可行集，将该时刻的观测带分解为多个带的交集，与预测状态可行集依次相交，得到新的状态可行集；本申请提出的算法，避免了计算交集时的维数增加，对于雷达数据中存在的非线性系统的障碍物数据，扩展了应用范围，减小非线性较强的系统会出现的误差或者出现失真的问题。
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公开(公告)号：CN116704185A
公开(公告)日：2023-09-05
申请号：CN202310630738.5
申请日：2023-05-31
申请人： 湖南盛鼎科技发展有限责任公司
摘要： 本发明公开一种轻量级遥感地物分割方法，包括：数据预处理；建立基于编码‑解码的算法模型，包括MobileNetV2部分、特征聚合部分和特征解码器部分；所述特征聚合部分包括多个SIEB模块；所述特征解码器部分包括多个反卷积上模块；通过所述训练集和验证集对所述算法模型进行训练和验证，保存训练后的算法模型，通过训练后的所述模型进行遥感地物分割。本发明的技术方案中，使用轻量级网络MobileNetV2进行特征提取；解码端采取特征融合优化策略；采取交叉熵损失与Dice损失结合的方式进行网络训练，在此基础上还有效的减少了计算量，通过本发明可以获得更好的分割精度，从而高效、准确的从遥感图像中获取信息。
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公开(公告)号：CN114842333B
公开(公告)日：2022-10-28
申请号：CN202210387685.4
申请日：2022-04-14
申请人： 湖南盛鼎科技发展有限责任公司
IPC分类号： G06V20/10 , G06V20/13 , G06V10/44 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06V10/77 , G06V10/774 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08
摘要： 本发明公开了一种遥感影像建筑物提取方法、计算机设备及存储介质，该方法包括：构建样本数据集，对样本数据集中的影像进行数据增强处理；构建改进的DeepLab V3+模型，该模型包括Xception模块、SKASPP模块、第一特征提取与采样模块、特征融合模块、第二特征提取与采样模块；利用数据增强处理后的样本数据集对改进的DeepLab V3+模型进行训练；采用训练后的DeepLab V3+模型进行建筑物提取，输出建筑物提取结果。本发明提高了模型多尺度表达能力，能够自动权衡浅层特征和深层特征，提高了特征提取准确度，提高了边缘特征检测性能。
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公开(公告)号：CN116523902A
公开(公告)日：2023-08-01
申请号：CN202310737360.9
申请日：2023-06-21
申请人： 湖南盛鼎科技发展有限责任公司
IPC分类号： G06T7/00 , G06V10/26 , G06V10/762 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V20/70 , G01B11/30
摘要： 本发明公开一种基于改进YOLOV5的电子粉涂敷均匀检测方法及设备，包括如下步骤：获取相机拍摄的电子粉涂敷照片，对电子粉涂敷不均匀样本数据集数据进行增强和扩充；建立基于YOLOV5网络的检测算法模型，使用STDC模块改进网络；使用K‑means++算法随机选择初始聚类中心作为自适应锚框；对检测算法模型进行训练和测试，使用SDG优化算法完成权值更新，本发明的技术方案中，在目标检测算法YOLOV5上进行改进，使用STDC模块改进特征提取网络；保留两个适应数据集的尺寸的特征图；使用Kmeans++聚类获取较优初始聚类中心，将图像算法应用于检测电子粉涂敷均匀能够大幅降低成本，节省人力、物力和财力。
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公开(公告)号：CN116523902B
公开(公告)日：2023-09-26
申请号：CN202310737360.9
申请日：2023-06-21
申请人： 湖南盛鼎科技发展有限责任公司
IPC分类号： G06T7/00 , G06V10/26 , G06V10/762 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V20/70 , G01B11/30
摘要： 本发明公开一种基于改进YOLOV5的电子粉涂敷均匀检测方法及设备，包括如下步骤：获取相机拍摄的电子粉涂敷照片，对电子粉涂敷不均匀样本数据集数据进行增强和扩充；建立基于YOLOV5网络的检测算法模型，使用STDC模块改进网络；使用K‑means++算法随机选择初始聚类中心作为自适应锚框；对检测算法模型进行训练和测试，使用SDG优化算法完成权值更新，本发明的技术方案中，在目标检测算法YOLOV5上进行改进，使用STDC模块改进特征提取网络；保留两个适应数据集的尺寸的特征图；使用Kmeans++聚类获取较优初始聚类中心，将图像算法应用于检测电子粉涂敷均匀能够大幅降低成本，节省人力、物力和财力。
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公开(公告)号：CN114842333A
公开(公告)日：2022-08-02
申请号：CN202210387685.4
申请日：2022-04-14
申请人： 湖南盛鼎科技发展有限责任公司
IPC分类号： G06V20/10 , G06V20/13 , G06V10/44 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06V10/77 , G06V10/774 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08
摘要： 本发明公开了一种遥感影像建筑物提取方法、计算机设备及存储介质，该方法包括：构建样本数据集，对样本数据集中的影像进行数据增强处理；构建改进的DeepLab V3+模型，该模型包括Xception模块、SKASPP模块、第一特征提取与采样模块、特征融合模块、第二特征提取与采样模块；利用数据增强处理后的样本数据集对改进的DeepLab V3+模型进行训练；采用训练后的DeepLab V3+模型进行建筑物提取，输出建筑物提取结果。本发明提高了模型多尺度表达能力，能够自动权衡浅层特征和深层特征，提高了特征提取准确度，提高了边缘特征检测性能。
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公开(公告)号：CN306412580S
公开(公告)日：2021-03-26
申请号：CN202030571028.7
申请日：2020-09-24
申请人： 湖南盛鼎科技发展有限责任公司
摘要： 1.本外观设计产品的名称：数据摆渡机（一）。
2.本外观设计产品的用途：防范网络攻击，通过物理隔离的思路，将两台完全不相连的计算机，通过软盘从一台计算机向另一台计算机拷贝数据。
3.本外观设计产品的设计要点：在于形状。
4.最能表明设计要点的图片或照片：主视图。 -
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