专利名称
主分类
A 农业
B 作业;运输
C 化学;冶金
D 纺织;造纸
E 固定建筑物
F 机械工程、照明、加热
G 物理
H 电学
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公布日期
2023-10-24 公布专利
2023-10-20 公布专利
2023-10-17 公布专利
2023-10-13 公布专利
2023-10-10 公布专利
2023-10-03 公布专利
2023-09-29 公布专利
2023-09-26 公布专利
2023-09-22 公布专利
2023-09-19 公布专利
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专利权人
国家电网公司
华为技术有限公司
浙江大学
中兴通讯股份有限公司
三星电子株式会社
中国石油化工股份有限公司
清华大学
鸿海精密工业股份有限公司
松下电器产业株式会社
上海交通大学
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  • [发明专利]一种雷达目标探驱跟踪处理方法及处理装置-CN202310975073.1在审
  • 曾峥嵘;陈兆椿;黄健豪 - 芯泰智能科技(广东)有限公司
  • 2023-08-03 - 2023-10-27 - G01S13/66
  • 本发明涉及一种雷达目标探驱跟踪处理方法及处理装置,包括:利用雷达反射信号计算目标距离;根据目标距离和雷达相对目标的方位角确定的多个三维空间点计算目标运动轨迹;根据目标距离、方位角和雷达相对目标俯仰角计算目标在WGPS84坐标系下的坐标;在WGPS84坐标系下选取参考点,并以参考点为基准形成自定义坐标系;根据目标在WGPS84坐标系下的坐标计算目标在自定义坐标系中的坐标;结合目标运动轨迹、区块范围和目标相对于自定义坐标系的参考点的坐标,统计每个区块内的目标数量;使用三维建模工具,结合目标运动轨迹和目标在自定义坐标系中的坐标建立目标三维运动轨迹,并利用每个区块内的目标数量实现三维区域统计效果。该方法实现了三维视角效果的定位。
  • 一种雷达目标跟踪处理方法装置
  • [发明专利]一种多目标数据关联方法、装置及计算机可读存储介质-CN202110791037.0有效
  • 李良群;黄帅 - 深圳大学
  • 2021-07-13 - 2023-10-27 - G01S13/66
  • 本发明公开了一种多目标数据关联方法、装置及计算机可读存储介质,计算观测集中各观测的特征得到观测特征集,以及对预设目标轨迹特征集以及观测特征集进行直觉模糊化,得到训练集和测试集;对训练集进行前件参数以及后件参数辨识;采用辨识得到的前件参数以及后件参数,对多目标T‑S直觉模糊模型进行更新;将测试集输入至训练完成的多目标T‑S直觉模糊模型,获取目标关联矩阵;基于目标关联矩阵进行多目标数据关联。通过本发明的实施,引入直觉模糊集来丰富轨迹和观测点的特征信息,使每个样本的特征具有隶属度、非隶属度和直觉指数三个度量指标,有效提升了多目标数据关联的正确率,保证了密集杂波环境下的多目标跟踪性能。
  • 一种多目标数据关联方法装置计算机可读存储介质
  • [发明专利]一种基于目标追踪的雷达协同检测系统及方法-CN202310133634.3有效
  • 李继锋;陈铭;李晃;朱文明 - 扬州宇安电子科技有限公司
  • 2023-02-20 - 2023-10-27 - G01S13/66
  • 本发明涉及战争雷达目标检测技术领域,具体为一种基于目标追踪的雷达协同检测系统及方法,包括:对各节点雷达提取特征属性项;分别捕捉组网雷达内各节点雷达向融合中心传输的目标特征参数集,以及在每一历史目标追踪检测记录中实际的目标特征参数集,结合各节点雷达对应的特征属性项,对存在目标判决关联关系的目标判决关联结构进行捕捉并提取;对目标判决关联结构计算关联指数;筛选出特征目标判决关联结构;将特征目标判决关联结构反馈给组网雷达的融合中心,当出现满足特征目标判决关联结构发生的判决场景下,提示融合中心对从相关节点雷达中传输的目标特征参数集进行信息融合前的判决参数取舍。
  • 一种基于目标追踪雷达协同检测系统方法
  • [发明专利]机动目标跟踪方法-CN202010951842.0有效
  • 刘宇靖;宋庆飞;郏栋 - 慧众行知科技(北京)有限公司;宁夏金硅信息技术有限公司
  • 2020-09-11 - 2023-10-27 - G01S13/66
  • 本发明属于通信技术领域,具体涉及一种雷达信号处理领域中的机动目标跟踪方法。本发明的方法,先按照不同类型目标,设定一个平均速度和/或加速度滤波值对于各滤波器系数的对照表,再利用测量更新模块根据目标位置测量值和目标状态历史数据求出目标平均速度和加速度滤波值,然后求出目标位置和速度滤波值,再利用一个延迟窗延迟更新机制,用查表法,调整窗长和滤波器系数,以适应目标发生机动与否的情况,一旦机动,确保目标跟踪的响应速度,一旦机动过渡态结束,能自动延长窗长以提高跟踪稳态精度。本发明引入了常输入约束,回避了复杂的在线输入估计,在确保目标跟踪响应速度的同时,能提高跟踪的稳态精度,而且还避免额外的计算量和复杂度。
  • 机动目标跟踪方法
  • [发明专利]移动过程中目标识别跟踪方法、装置、机器人及介质-CN202310722242.0在审
  • 杨玘明;张志浩;杨晓君;林浩申;闵海波;周齐 - 广东工业大学
  • 2023-06-16 - 2023-10-20 - G01S13/66
  • 本发明涉及机器人技术领域,公开了一种移动过程中目标识别跟踪方法,包括:通过激光雷达对周围的环境信息进行扫描,进行SLAM定位,获得位置信息;以搭载的摄像头捕获包含目标的彩色图像,通过YOLO v4网络识别彩色图像获得目标,使用PNP位姿解算与坐标系转换获得目标的状态观测值,通过激光雷达和角度测量仪对所述目标进行测量,得到相对速度、相对加速度、视线角度和视线角速度;通过PN制导律和平方根容积卡尔曼滤波算法,输出最优估计值;锁定目标当前位置,下达移动指令。本申请通过将制导律引入到目标加速度中达到减少误差的效果,计算量更低,同时将相对速度和视线角引入目标状态方程中,提升了移动机器人在突发状况下对目标状态估计的精准度。
  • 移动过程目标识别跟踪方法装置机器人介质
  • [发明专利]基于PHD滤波的临近空间高超声速目标跟踪方法-CN202110438668.4有效
  • 黄恩民;王鲁平;张志勇;丘昌镇;王亮;姚钊健;李勇 - 中山大学
  • 2021-04-22 - 2023-10-20 - G01S13/66
  • 本发明公开了一种基于PHD滤波的临近空间高超声速目标跟踪方法,包括步骤如下:使用初始时刻的量测进行对滤波器初始化,将前四个时刻的雷达量测值从雷达站球坐标系转到雷达站ENU直角坐标系,采用两点差分法,得到初始目标强度函数;将初始目标输入初始化后的滤波器中,按照GM‑PHD滤波器的过程进行计算,得到预测目标集;根据当前时刻量测与由上一时刻预测得到的目标位置之间的马氏距离,将量测划分为存活目标量测与杂波量测;利用当前时刻的量测值得到滤波器当前的更新值,完成对存活目标的更新;对步骤S4的更新公式中的高斯项进行剪枝和合并;计算修剪合并后的强度函数、提取目标状态,完成对目标状态估计。本发明实现了强杂波下对未知数目的临近空间飞行器进行精确跟踪。
  • 基于phd滤波临近空间高超声速目标跟踪方法
  • [发明专利]基于Unet框架和多头注意力机制的机动目标跟踪方法和装置-CN202310855604.3在审
  • 李刚;张钰姝;何友 - 清华大学
  • 2023-07-12 - 2023-10-13 - G01S13/66
  • 本申请中提供了一种基于Unet框架和多头注意力机制的机动目标跟踪方法和装置,所述方法包括:对量测轨迹进行输入编码和位置编码,得到编码后的状态特征;将编码后的状态特征输入到下采样编码器分支进行状态特征编码与相似性信息提取,得到多层级的编码器特征与相似度矩阵;将多层级的编码器特征与相似度矩阵输入到上采样解码器分支进行多层级特征融合与注意力信息融合,得到融合不同层级特征和注意力信息的解码器特征;基于解码器特征预测得到残差轨迹,并将残差轨迹和量测轨迹相加,得到目标轨迹。该方法能够降低输入噪声对多头注意力层提取状态特征间相似度信息的干扰,更能够学习快速变化状态的转移规律,保证了目标跟踪任务的性能。
  • 基于unet框架多头注意力机制机动目标跟踪方法装置
  • [发明专利]基于稀疏匹配的雷达多目标跟踪方法及装置-CN202310858629.9在审
  • 徐钢 - 黑龙江火云科技有限责任公司
  • 2023-07-13 - 2023-10-10 - G01S13/66
  • 本发明涉及一种基于稀疏匹配的雷达多目标跟踪方法及装置,所述方法包括获取雷达目标检测数据,并进行处理得到目标信息集合;对目标信息集合中k时刻的N个目标进行遍历,计算其与k‑1时刻M个目标之间的欧氏距离,根据欧氏距离得到代价矩阵,根据预设的边界阈值和代价矩阵得到稀疏代价矩阵;对稀疏代价矩阵进行处理,得到稀疏子矩阵,确定索引修正矩阵,对稀疏子矩阵进行数据关联,将k‑1时刻的检测与k时刻检测配对,得到配对结果后,利用索引修正矩阵修正配对结果,得到数据关联结果,对数据关联结果进行目标信息更新。本发明通过边界阈值判别构造稀疏代价矩阵,提高多目标跟踪准确率,能够实现更好的抗杂波干扰效果。
  • 基于稀疏匹配雷达多目标跟踪方法装置
  • [发明专利]借助卡尔曼滤波器确定至少一个系统状态的方法-CN202280016615.6在审
  • H·迪盖尔;S·魏森迈尔 - 罗伯特·博世有限公司
  • 2022-01-25 - 2023-10-10 - G01S13/66
  • 本发明涉及一种用于借助卡尔曼滤波器组件来确定至少一个系统状态的方法,其中向卡尔曼滤波器组件提供由系统的至少一个传感器测量的至少一个测量值,该方法至少包括以下步骤:a)借助于卡尔曼滤波器组件的第一卡尔曼滤波器执行对系统状态的第一估计,其中输出第一估计结果和关于第一估计结果的可靠性的至少一个相关联的第一信息;b)借助于卡尔曼滤波器组件的第二卡尔曼滤波器执行对系统状态的第二估计,其中输出第二估计结果和关于第二估计结果的可靠性的至少一个相关联的第二信息,其中第二卡尔曼滤波器与第一卡尔曼滤波器在至少一个设置参数上不同;c)将第一估计结果和第二估计结果融合为系统状态的总估计结果,并且将关于第一估计结果的可靠性的第一信息和关于第二估计结果的可靠性的第二信息融合为关于总估计结果的可靠性的总信息。
  • 借助卡尔滤波器确定至少一个系统状态方法

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