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[发明专利]固件数据处理方法及装置-CN202080074505.6在审
发明人： 戴为龙;王宇;林立 -专利权人：深圳市大疆创新科技有限公司
申请日： 2020-12-03 - 公布日： 2022-06-10 - 主分类号： G06F8/65 文献下载
摘要：一种固件数据处理方法、装置、摄像模组及可移动设备，所述方法包括：获取上位机设备发送的目标固件的固件分片数据包；固件分片数据包中包括数据分片内容，以及按照预设规则生成的对应数据分片内容的第一校验码(101)；按照预设规则，生成对应获取到的固件分片数据包的数据分片内容的第二校验码(102)；根据第二校验码和第一校验码的校验结果，执行对应的操作(103)。本方法可以通过下位机设备对接收到的目标固件的每个固件分片数据包的内容，进行基于校验码的验证，来判断该固件分片数据包是否是正确的数据包，从而识别到传输过程中出现的数据包丢失等异常情况，实现了对固件传输过程的有效监管，降低了传输过程中出错的几率。
数据处理方法装置

[发明专利]一种基于自适应局部稀疏保持投影的一维距离像识别方法-CN201710311830.X有效
发明人： 戴为龙;张弓;刘文波 -专利权人：南京航空航天大学
申请日： 2017-05-05 - 公布日： 2020-12-08 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于自适应局部稀疏保持投影的一维距离像识别方法，该方法首先对实测一维距离像信号样本进行预处理；然后通过稀疏保持投影法得到稀疏系数矩阵，由局部保持投影法得到局部相似矩阵；接着将稀疏保持投影方程和局部保持投影方程及自适应最大间距准则进行融合，建立联合约束方程组，得到自适应局部稀疏保持投影矩阵；最后通过投影矩阵将训练样本和测试样本投影到低维空间，用支持向量机对其进行训练和分类。本发明基于稀疏保持投影、局部保持投影和自适应最大间距准则，充分利用样本稀疏重构、近邻关系中包含的识别信息结合自适应最大间距准则提取样本低维特征，提高了一维距离像信号的识别精度、降低了特征维度、增强了抗干扰性。
一种基于自适应局部稀疏保持投影距离识别方法

[发明专利]一种基于多尺度稀疏保持投影一维距离像融合识别方法-CN201710052584.0有效
发明人： 戴为龙;刘文波;张弓 -专利权人：南京航空航天大学
申请日： 2017-01-24 - 公布日： 2020-12-01 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于多尺度稀疏保持投影一维距离像融合识别方法。首先，对实测一维距离像信号样本提取其归一化幅度特征并进行平移对齐预处理；然后，利用一维高斯拉普拉斯算子进行多尺度空间映射；接着，利用稀疏保持投影法对多尺度空间信号进行稀疏表示，得到多尺度空间稀疏特征向量；最后，利用多尺度决策融合分类器对目标稀疏特征向量进行分类识别，输出分类结果。本发明基于多尺度空间分析、稀疏保持投影和决策融合分类器，对一维距离像提取多尺度有效稀疏特征并通过决策融合分类器对结果进行融合识别，在一定程度上提高了一维距离像信号的识别效率，抗干扰性也得到明显增强。
一种基于尺度稀疏保持投影距离融合识别方法

[发明专利]一种基于欧拉核主成分分析的一维距离像稳健识别方法-CN201611093160.0有效
发明人： 戴为龙;刘文波;张弓;刘苏;曹哲 -专利权人：南京航空航天大学
申请日： 2016-12-01 - 公布日： 2020-12-01 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开一种基于欧拉核主成分分析的一维距离像稳健识别方法。首先，对实测一维距离像信号样本提取其归一化频谱幅度特征；然后，利用欧拉核函数将其映射到核空间，计算核矩阵并由主成分分析法(PCA)得到主元特征投影矩阵，获得样本的核空间特征主成分；最后，利用支持向量机分类器(SVM)进行特征识别。本发明基于欧拉核函数，实现了同维度核空间映射，不仅增强了一维距离像数据的线性可分性且没有增加空间维度，降低了计算量。利用主成分分析法提取其核空间特征主成分进一步降低特征维数、减弱噪声影响，使得该方法对大数据量信号处理速度较快，在噪声环境中亦能保持较高的识别精度，相较于传统的核主成分分析法有明显优势。
一种基于欧拉核主成分分析距离稳健识别方法

[发明专利]目标检测方法、系统及计算机可读存储介质-CN201880040694.8在审
发明人：李怡强;陆新飞;戴为龙 -专利权人：深圳市大疆创新科技有限公司
申请日： 2018-12-26 - 公布日： 2020-09-29 - 主分类号： G01S7/41 文献下载
摘要：一种目标检测方法、系统及计算机可读存储介质，所述方法包括：通过雷达传感器获取散射点集合，所述散射点集合包括多个散射点；根据散射点的特征信息将所述多个散射点划分到至少一个区域；针对每个区域内的散射点，根据所述区域对应的检测参数对所述区域内的散射点进行目标检测；其中，针对不同区域分别设定检测参数。应用本发明实施例，可以有效区分静止物体和运动物体，提高目标检测的准确性，提高目标检测的效率。
目标检测方法系统计算机可读存储介质

[发明专利]毫米波雷达的跟踪检测方法、毫米波雷达和车辆-CN201980010373.8在审
发明人：王宇;戴为龙;陈配涛 -专利权人：深圳市大疆创新科技有限公司
申请日： 2019-03-29 - 公布日： 2020-09-22 - 主分类号： G01S13/931 文献下载
摘要：一种毫米波雷达(300)的跟踪检测方法、毫米波雷达(300)和车辆，方法包括：获取反射目标点的目标检测信息，目标检测信息包括反射目标点在车辆的当前运动状态的运动方向上的位置信息，其中，当前运动状态包括如下至少一种：前进档状态，倒车档状态(S101)；根据位置信息，确定反射目标点的处理模式，其中，处理模式包括如下至少一种：聚类目标模式，跟踪目标模式(S102)。能够准确有效的确定检测目标是否为横向运动物体，并对确定为横向运动物体的检测目标进行跟踪检测，提高整个ADAS的安全性和鲁棒性。
毫米波雷达跟踪检测方法车辆

[发明专利]隧道场景检测方法及毫米波雷达-CN201980012295.5在审
发明人：陆新飞;王宇;戴为龙;薛彤晖 -专利权人：深圳市大疆创新科技有限公司
申请日： 2019-05-31 - 公布日： 2020-09-22 - 主分类号： G01S13/931 文献下载
摘要：一种隧道场景检测方法及毫米波雷达，该方法应用于毫米波雷达，所述毫米波雷达能够安装于车辆，包括：获取预设区域内的静止目标；根据所述静止目标的聚类区域，判断所述车辆是否驶入隧道；以及若所述车辆驶入所述隧道，则按照预设抑制条件去除所述隧道内的虚假目标。该方法能够在隧道场景下降低虚假目标对毫米波雷达输出信息可信度的影响，减小毫米波雷达在隧道场景下失效的可能性，提升毫米波雷达的稳定性。
隧道场景检测方法毫米波雷达

[发明专利]基于自适应多尺度融合稀疏保持投影的一维距离像识别方法-CN201710311294.3有效
发明人： 戴为龙;张弓;刘文波 -专利权人：南京航空航天大学
申请日： 2017-05-05 - 公布日： 2020-08-04 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开一种基于自适应多尺度融合稀疏保持投影的一维距离像识别方法。首先，对实测一维距离像信号样本进行预处理；然后，通过一维高斯尺度算子进行多尺度空间映射；接着，利用稀疏保持投影法对各空间特征进行稀疏表示，得到各空间上的稀疏系数矩阵；最后，通过本发明所提的空间权重算法计算各尺度空间权重系数，得到多尺度融合稀疏系数矩阵，再由稀疏保持投影约束获得低维空间投影矩阵将训练样本和测试样本投影到低维空间，用支持向量机对其进行训练和分类。本发明基于多尺度空间理论和稀疏保持投影，结合自创的空间权重算法对各尺度空间包含的识别信息进行高效融合，大幅提高了一维距离像信号的识别精度和抗噪声能力，降低了特征维度。
基于自适应尺度融合稀疏保持投影距离识别方法

[发明专利]一种基于自适应稀疏保持投影的一维距离像识别方法-CN201710172849.0有效
发明人： 戴为龙;张弓;刘文波;陆晓明 -专利权人：南京航空航天大学
申请日： 2017-03-22 - 公布日： 2020-02-28 - 主分类号： G01S7/41 文献下载
摘要：本发明公开一种基于自适应稀疏保持投影的一维距离像识别方法，首先，对实测一维距离像(HRRP)信号样本提取归一化幅度特征并进行平移对齐；由稀疏保持投影法对训练样本幅度特征进行稀疏重构，建立稀疏重构方程，得到稀疏系数矩阵；对稀疏保持投影方程进行改写并结合自适应最大间距准则，建立自适应稀疏保持投影方程，得到投影矩阵；最后，通过投影矩阵将样本投影到低维空间，得到低维空间特征向量对目标进行分类识别。本发明基于稀疏保持投影和自适应最大间距准则，充分利用样本稀疏重构关系中包含的识别信息结合自适应最大间距准则提取样本低维特征，在一定程度上提高了一维距离像信号的识别精度、降低了特征维度，抗干扰性也得到明显增强。
一种基于自适应稀疏保持投影距离识别方法

[发明专利]一种基于类别置信度的一维距离像多分类器融合识别法-CN201710102964.0有效
发明人： 戴为龙;刘文波;张弓;华博宇 -专利权人：南京航空航天大学
申请日： 2017-02-23 - 公布日： 2020-02-21 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开一种基于类别置信度的一维距离像多分类器融合识别法。首先，利用欧式距离测度对经过预处理的实测一维距离像信号样本幅度特征提取其K个最近邻样本；接着，由各子分类器分类结果得到邻域样本类别的可靠性评估进而获得各分类器评估矩阵；最后，由评估矩阵获得该样本所属各类别置信度达到分类目的。本发明基于决策融合理论，结合K‑最近邻思想，利用最近邻和贝叶斯准则获得目标样本的类别置信度完成目标类别划分。相较于单一分类器和传统投票法等决策融合方案，本方法识别精度更高、鲁棒性更好，是具有实用价值的一维距离像决策融合识别方法。
一种基于类别置信距离分类融合识别

[发明专利]基于多尺度核稀疏保持投影的一维距离像识别方法-CN201710010006.0有效
发明人： 戴为龙;刘文波;张弓 -专利权人：南京航空航天大学
申请日： 2017-01-06 - 公布日： 2020-01-10 - 主分类号： G01S7/41 文献下载
摘要：本发明公开了基于多尺度核稀疏保持投影的一维距离像识别方法。首先，对实测一维距离像信号样本提取其归一化幅度特征并进行平移对齐预处理；其次，利用高斯核函数对其进行多尺度核空间映射；然后，利用稀疏保持投影法得到各尺度空间的信号稀疏特征向量并进行特征融合；最后，利用支持向量机分类器进行特征识别。本发明基于高斯尺度核和稀疏保持投影，实现了多尺度核空间稀疏保持融合特征提取，相对于传统的多尺度高斯核融合特征提取法，在融合特征维数相同的情况下，本方法识别精度更高、抗噪性能更好，是稳健的一维距离像识别方法。
基于尺度稀疏保持投影距离识别方法

[发明专利]一种基于因子分析模型的一维距离像自适应分帧方法-CN201710041987.5有效
发明人： 戴为龙;张弓;张杨 -专利权人：南京航空航天大学
申请日： 2017-01-20 - 公布日： 2019-10-11 - 主分类号： G01S7/41 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于因子分析模型的一维距离像自适应分帧方法，首先，对实测一维距离像信号样本提取其归一化频谱幅度特征并将频谱幅度特征均匀分成小子帧；然后，分别建立相应的因子分析模型，利用EM迭代算法计算各模型的参数得到各子帧的概率分布；接着，利用统计学中JS距离进行子帧模型间的相似性度量，合并相似性高的相邻子帧；最后，循环进行第二、三步操作直到所有子帧间JS距离都大于设定阈值，结束帧合并过程输出分帧结果。本发明基于因子分析模型，利用JS距离测度完成帧间的合并，实验证明本发明相较于传统的均匀分帧法和较新的概率主分量分析模型分帧效果更好，识别精度更高。
一种基于因子分析模型距离自适应方法

[发明专利]一种快速求解导体结构局部变化的电磁散射方法-CN201710173751.7在审
发明人：张杨;孙运何;戴为龙;郭莹;朱俊杰;陈新蕾 -专利权人：南京航空航天大学
申请日： 2017-03-22 - 公布日： 2017-08-18 - 主分类号： G06F17/50 文献下载
摘要：本发明公开了一种快速分析导体结构局部变化的电磁散射方法，分为减法式局部算法和加法式局部算法两步；先应用减法式局部算法，首先，求出需要减去自由体的目标导体总阻抗矩阵及其逆矩阵，并将其表示成分块矩阵的形式；然后，利用分块矩阵求逆公式，得到剩余未变化部分的阻抗矩阵及其逆矩阵的关系式；接着，利用Sherman‑Morrison‑Woodbury公式，将剩余部分的感应电流矩阵表示成与总阻抗矩阵的逆矩阵和电压矩阵相关的形式，由此求得减去自由体后剩余结构的电磁散射。本发明有效的提升了分析目标电磁散射特性的效率，适合于目标发生多次局部变化的电磁问题的分析，比如求解舰船天线分布在不同位置时的电磁散射问题。
一种快速求解导体结构局部变化电磁散射方法

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