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[发明专利]一种一体化惯性测量模块及惯性测量单元-CN202211678394.7在审
发明人：孙湘钰;于浩泽;刘洋;慕容欣;卢彤春 -专利权人：上海航天控制技术研究所
申请日： 2022-12-26 - 公布日： 2023-06-06 - 主分类号： G01C21/16 文献下载
摘要：本发明公开了一种一体化惯性测量模块及惯性测量单元，所述模块包括：底座、外壳、顶盖、石英加速度计、光纤环、光纤陀螺组件、电路板；所述的底座、外壳和顶盖配合设置，形成一个密闭空间；所述的石英加速度计、光纤环、光纤陀螺组件、电路板均位于所述的密闭空间内；其中，所述的光纤环固定安装于所述底座的中间位置；所述的石英加速度计安装于所述光纤环内侧中心轴处，使得所述石英加速度计测量轴与所述的光纤环中心轴重合。本发明将石英加速度计置于光纤环内侧，缩小了惯性测量模块体积；更重要的是，光纤环和加速度计共轴，有利于消除杆臂对石英加速度计测量精度的影响，提高惯性测量模块及单元的测量精度，具有良好的市场应用前景。
一种一体化惯性测量模块单元

[发明专利]一种基于深度学习的单目标快速检测方法-CN202011063213.0在审
发明人：韩勇强;李利华;刘泳庆;杨旭;卢彤春 -专利权人：北京理工大学
申请日： 2020-09-30 - 公布日： 2021-01-05 - 主分类号： G06T7/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度学习的单目标快速检测方法，针对网络的训练过程进行设计，设计了网络的损失函数和优化方法，同时对视频序列的检测过程进行了优化，在初始状态或者上一帧未检测出目标位置的情况下，使用滑动窗口的方法，对整个图像进行遍历，将每个窗口的图像送入卷积神经网络进行计算，直到检测出目标位置信息，然后开始进行下一帧图像检测。当上一帧图像中目标位置信息(xk‑1，yk‑1)已知时，将中心坐标为(xk‑1，yk‑1)的窗口送入卷积神经网络进行运算，检测该窗口就能够迅速对目标进行定位。由于神经网络的规模和网络输入大小息息相关，本发明提供的技术方案通过控制网络的输入大小就能够对网络进行优化，保证性能的同时降低网络的规模，提高网络的计算速度。
一种基于深度学习目标快速检测方法

[发明专利]基于机器视觉的皮带纵向撕裂检测方法-CN201510801100.9在审
发明人：伍云霞;史亚菲;苏璨;卢彤春;滕昱坤;潘昱枫 -专利权人：中国矿业大学(北京)
申请日： 2015-11-20 - 公布日： 2016-02-03 - 主分类号： B65G43/02 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于机器视觉的皮带纵向撕裂检测方法，在皮带下方安装成像系统，成像系统光轴垂直于皮带非承载面，摄取清晰皮带面图像，检测皮带图像中的线结构，若与已知的线结构匹配，则判定皮带发生了纵向撕裂。该方法测量精度高，灵敏度高，设备简单、成本低，易安装和维护，非接触式检测，检测设备不会遭受磨损。
基于机器视觉皮带纵向撕裂检测方法