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[发明专利]汽车及单目摄像头测距方法、装置-CN201711402897.0有效
发明人：贺刚;芮淑娟;姜波 -专利权人：比亚迪股份有限公司
申请日： 2017-12-22 - 公布日： 2021-03-26 - 主分类号： G01S11/12 文献下载
摘要：本发明提出了一种汽车及单目摄像头测距方法、装置，其中，单目摄像头测距方法包括以下步骤：通过单目摄像头采集图像；获取图像中待测目标的像素坐标；根据像素坐标选择测距模型，并利用所选择的测距模型根据像素坐标计算待测目标与单目摄像头之间的距离，其中，测距模型包括第一测距模型和第二测距模型。该单目摄像头测距方法，根据像素坐标选择测距模型，并利用所选择的测距模型根据像素坐标计算待测目标与单目摄像头之间的距离，测距的精度高，操作简单，且应用范围广。
汽车摄像头测距方法装置

[发明专利]激光测距误差校正方法、装置、电子设备和存储介质-CN202110183163.8有效
发明人：侯昌韬 -专利权人：深圳市灵明光子科技有限公司
申请日： 2021-02-09 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G01S7/497 文献下载
摘要：本申请涉及激光测距技术领域，具体公开了一种激光测距误差校正方法、装置、电子设备和存储介质，其中，激光测距误差校正方法包括：获取激光测距训练集；按照预设的规则，基于激光测距训练集构建n个激光测距训练子集，其中，n为大于或等于1的整数；分别根据n个激光测距训练子集，构建n个误差校正模型集，其中，误差校正模型集包括至少一个误差校正模型，n个误差校正模型集与n个激光测距训练子集一一对应；获取待校正的激光测距数据；根据待校正的激光测距数据，在n个误差校正模型集中确定待校正的激光测距数据对应的误差校正模型；将待校正的激光测距数据输入对应的误差校正模型中，得到校正结果。
激光测距误差校正方法装置电子设备存储介质

[发明专利]一种RSSI自适应测距模型匹配方法-CN202210893791.X在审
发明人：石琴琴;戴亦乐;丛新龙;王传友;张建平 -专利权人：上海应用技术大学;华车科技有限公司
申请日： 2022-07-27 - 公布日： 2022-11-04 - 主分类号： H04W4/021 文献下载
摘要：本发明公开了一种RSSI自适应测距模型匹配方法，属于无线传感器网络技术领域。确定目标待定位区域的测距范围，并对此距离区间进行分段，每一距离分段将对应一个RSSI测距模型；RSSI测距模型建立过程所需设施包括固定信号发射端和移动信号接收端，移动信号接收端间隔一定距离和时间采集一次RSSI数据；每一距离分段的测距模型使用模拟退火算法改进的BP神经网络完成建模，验证符合精度要求的测距模型用于后续距离实测；实际距离测量中，由RSSI观测值自适应匹配模型完成测距。本发明提出的RSSI自适应测距模型匹配方法相对于原经典对数阴影模型及单独BP神经网络模型的测距方法，在相对提高计算量的前提下较好地改善了测距精度，表明该方法的可行性。
一种 rssi 自适应测距模型匹配方法

[发明专利]一种基于RSSI测距模型的Wi-Fi室内定位方法-CN202110608438.8在审
发明人：杨敬民;谢腾波;邓裳辉;张文杰;郑艺峰 -专利权人：闽南师范大学
申请日： 2021-06-01 - 公布日： 2021-08-13 - 主分类号： H04W4/02 文献下载
摘要：本发明公开一种基于RSSI测距模型的Wi‑Fi室内定位方法，包括：在每个参考点均采集各个AP的RSSI数据，并根据采集到的RSSI数据构建样本集；其中，参考点和AP设置在室内，参考点、AP均为一个或多个；构建第一测距模型，其中，第一测距模型中存在待确定的参数，第一测距模型是基于距离残差修正的模型，待确定的参数为一个或多个；使用样本集对第一测距模型中的待确定的参数进行求解，得到所有待确定参数的值；将所有待确定的参数的值输入到第一测距模型中，得到第二测距模型，其中，第二测距模型用于根据在待定位点采集的各个AP的RSSI数据确定待定位点与各个AP之间的距离。
一种基于 rssi 测距模型 wi fi 室内定位方法

[发明专利]一种电力系统线路故障测距方法-CN202310393069.4在审
发明人：邓卫礼;孙志锋;马风力;黄颖;叶宇星 -专利权人：杭州颐达软件科技有限公司;杭州力超智能科技有限公司
申请日： 2023-04-13 - 公布日： 2023-07-21 - 主分类号： G01R31/08 文献下载
摘要：本发明公开了一种电力系统线路故障测距方法；本发明的方法侧重点在于利用非现场数据对故障测距模型进行预训练，然后利用实际故障数据对测距模型进行再训练。即先在PSCAD等电力系统仿真软件中依照要进行测距的电力系统故障线路搭建仿真模型，利用仿真软件自带的多重运行功能，自动采集大量的故障数据。然后对采集到的故障数据进行特征提取和特征选择，利用选择后的特征训练XGBoost模型，得到仿真故障测距模型。接着利用实际故障数据对仿真测距模型进行再训练，得到可以实际应用的故障测距模型。本发明有效地降低了基于机器学习方法的故障测距方法对原始数据集的依赖。
一种电力系统线路故障测距方法

[发明专利]星载激光测高仪在轨检校方法及系统-CN201510458220.3有效
发明人：李松;易洪;杨晋陵;周辉;郑国兴;田昕;高俊玲 -专利权人：武汉大学
申请日： 2015-07-29 - 公布日： 2017-06-27 - 主分类号： G01S7/497 文献下载
摘要：本发明提出一种星载激光测高系统在轨检校方法及系统，在现有的在轨检校方法的基础上，根据已知地表先验模型，建立星载激光测高仪的测距模型；基于测距模型，建立系统误差与测距残差的关系；利用实测距离值与测距模型计算距离值生成测距残差，利用测距残差实现了对测高系统系统误差中的装配误差及测距误差的在轨检校。
激光测高仪校方系统

[发明专利]一种双目相机测距校正方法及车载设备-CN201811607410.7有效
发明人：赵启东;殷红杰;赵龙 -专利权人：海信集团有限公司
申请日： 2018-12-27 - 公布日： 2023-09-29 - 主分类号： G06V20/56 文献下载
摘要：本发明提供一种双目相机测距校正方法及车载设备，可以将视差图中的障碍物检测区域划分为多个子区域，根据每个子区域的测距校正模型计算每个子区域的测距校正参数，再根据所述测距校正参数生成所述障碍物检测区域对应的测距校正参数表，基于所述测距校正参数表和所述测距校正模型对视差图进行双目相机测距。由于本发明可以根据实际环境对障碍物检测区域中的多个子区域分别计算测距校正参数，通过测距校正参数修正测距校正模型，从而可以提高测距精度。
一种双目相机测距校正方法车载设备

[发明专利]一种基于测距误差匹配的水下目标定位方法-CN202310571060.8在审
发明人：王超;杜鹏宇;王桢铎;谢哲;温梦华;顾海东 -专利权人：中国船舶集团有限公司第七一五研究所
申请日： 2023-05-17 - 公布日： 2023-08-29 - 主分类号： G01S15/06 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于测距误差匹配的水下目标长基线定位方法，包括以下步骤，步骤1，利用传统长基线定位方法，结合空间交汇模型，计算出待定位目标的初始位置；步骤2，结合水声测距结果，构建测距误差概率模型；步骤3，测距误差概率模型，构建测距误差适应度函数；步骤4，通过基于测距误差匹配的定位算法修正初始定位位置，输出定位结果。本发明，在实时环境信息未知的情况下，充分利用水声测距误差与真实距离正相关的特点，构建测距误差概率模型和适应度函数，对传统长基线定位结果进行修正，提高定位精度。
一种基于测距误差匹配水下目标定位方法

[发明专利]一种基于堆栈自编码器的配电网故障定位方法-CN202111145412.0在审
发明人：秦丽文;俞小勇;周柯;桂海涛;吴丽芳;奉斌;周杨珺;李珊;骆育腾;陈绍南;李克文;欧世锋 -专利权人：广西电网有限责任公司电力科学研究院
申请日： 2021-09-28 - 公布日： 2022-01-28 - 主分类号： G01R31/08 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于堆栈自编码器的配电网故障定位方法，涉及配电网故障定位技术领域，通过搭建配电网模型和故障模型，配电网模型中的电路为T形状电路；对故障模型进行模拟故障获取故障数据，对故障数据进行预处理并构建数据集；构建深度学习的测距模型；将数据集输入测距模型进行训练和验证得到最终测距模型，最终测距模型的输出为故障点距离测量点的位置；将实时获取的故障数据进行预处理得到实时数据集，将实时数据集输入最终测距模型得到故障的准确位置，本发明利用故障数据与故障距离之间的关联关系，结合测距模型拟合该关联关系，实现故障距离的估算，从而解决了现有神经网络对配电网故障中没考虑电网多支路的影响。
一种基于堆栈编码器配电网故障定位方法

[发明专利]模型处理方法、装置、目标交通设备及存储介质-CN202210444861.3有效
发明人：钟子宏 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2022-04-26 - 公布日： 2022-08-05 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明实施例公开了一种模型处理方法、装置、目标交通设备及存储介质，其中方法包括：调用设备预测模型预测目标交通设备和参考交通设备之间的第一预测距离；从路侧处理单元获取目标交通设备和参考交通设备之间的第二预测距离，第二预测距离是由路侧处理单元调用传感预测模型预测得到的；根据第一预测距离和第二预测距离确定模型优化参数，并采用模型优化参数更新设备预测模型的模型权重；模型优化参数还用于使路侧处理单元更新传感预测模型的模型权重；采用设备预测模型更新后的模型权重及传感预测模型更新后的模型权重构建目标模型，目标模型用于预测不同交通设备之间的设备距离，可提升模型的预测准确性。
模型处理方法装置目标交通设备存储介质

[发明专利]一种基于深度学习的目标测距方法-CN201810562681.9在审
发明人：魏宪;张文涛;兰海;王泽荔;郭杰龙;孙威振 -专利权人：泉州装备制造研究所
申请日： 2018-06-04 - 公布日： 2018-12-18 - 主分类号： G01C11/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度学习的目标测距方法，具体包括以下步骤：(1)基于不同距离下的目标数据库的建立；(2)目标测距模型的搭建；(3)设计目标测距模型的损失函数；(4)设计目标测距模型的训练方法；(5)测试训练好的目标测距模型。本发明的创新点：基于深度学习中的视频图像目标检测算法，将目标测距问题转化为回归问题融入目标检测算法模型，从而在一个算法模型中实现目标检测与目标测距。
测距测距模型目标检测算法获取目标设计目标单目摄像机目标数据库激光雷达类别信息目标检测目标距离深度信息视频图像双目相机算法模型损失函数问题转化硬件成本传统的算法学习测试回归融入

[发明专利]高水压环境下的激光测距校准装置和形貌检测装置-CN202210646489.4在审
发明人：胡宇安;黄永强;苏琳;张陆;常鹏善;李琦;王欣 -专利权人：中国船舶集团有限公司系统工程研究院
申请日： 2022-06-08 - 公布日： 2022-09-27 - 主分类号： G01S7/497 文献下载
摘要：本发明涉及一种高水压环境下的激光测距校准装置和形貌检测装置，该高水压环境下的激光测距校准装置包括固定支架、定位机构、激光测距装置和耐压标准模型；定位机构安装在固定支架上；激光测距装置安装在定位机构上，并通过定位机构调整激光测距装置的位置；耐压标准模型安装在固定支架上，且与激光测距装置相对设置。通过比对在常压空气和高水压环境下分别对耐压标准模型进行逐点扫描，测量高水压环境下耐压标准模型表面的形变位移，为解决高水压环境下激光测距装置的校准溯源问题。由于耐压标准模型在高水压环境下其表面不会有形变位移，那么通过激光测距装置检测到了形变位移都是由于高水压环境造成的测量误差。
水压环境激光测距校准装置形貌检测

[发明专利]测距模型修正方法、测距方法、装置以及自动驾驶系统-CN201910141197.3有效
发明人：孟然;夏艳秋;赖海峰;柴华;程立;王哲;庞尊莹;李飞 -专利权人：北京中科慧眼科技有限公司
申请日： 2019-02-26 - 公布日： 2021-09-17 - 主分类号： G01C3/00 文献下载
摘要：本发明提供一种双目相机的测距模型修正方法、测距方法、装置以及自动驾驶系统，用于双目相机的精准测距。该测距模型修正方法包括：定义所述双目相机的左相机与右相机相互平行的光轴分别为第一光轴和第二光轴；偏离所述第一光轴的为第三光轴，所述第一光轴与所述第三光轴成α1度夹角，偏离所述第二光轴的为第四光轴，所述第二光轴与所述第四光轴成α2度夹角；基于所述第一光轴与所述第二光轴得到第一测距模型，根据所述第一测距模型，所述α1度夹角以及所述α2度夹角推算出的第二测距模型。本发明通过对双目相机的理想模型进行修正和补偿，使双目相机的测距精度进一步得到提升。
测距模型修正方法装置以及自动驾驶系统

[发明专利]一种其于外部设备及红外望远镜的测距方法及系统-CN202111554027.1在审
发明人：傅兴海;易尚潭 -专利权人：浙江兆晟科技股份有限公司
申请日： 2021-12-17 - 公布日： 2022-04-08 - 主分类号： G01C11/04 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于外部设备及红外望远镜测距方法及系统，不同曲率以及不同折射率的红外玻璃镜片在红外望远镜中的同一轴线上排列形成红外成像镜头，红外感光单元设置成非制冷红外焦平面阵列形成红外望远镜中的红外探测器，红外望远镜测距方法包括以下步骤：确定待测目标类别、数据集标定、训练检测模型、模型导入、目标检测、目标测距、图像标识、观测展示。本发明通过采集红外数据集、数据集标定和模型训练获得用于目标检测的检测模型，利用检测模型对红外目标进行类别识别、目标测距、图像标识再进行标识叠加，完成红外图像目标的实时测距及标注，解决了现有技术中，测距操作复杂、测距误差较大的技术问题。
一种外部设备红外望远镜测距方法系统

[发明专利]面向深空探测捕获段的深度组合导航方法-CN201610341319.X有效
发明人：刘劲;吴谨;李娟;邓慧萍;王文武;李富年 -专利权人：武汉科技大学
申请日： 2016-05-20 - 公布日： 2019-05-10 - 主分类号： G01C21/24 文献下载
摘要：本发明提供一种面向深空探测捕获段的深度组合导航方法，包括预备阶段和滤波阶段；所述预备阶段建立深空探测器的轨道动力学模型、测向模型、测距模型、测速模型；所述滤波阶段利用扩展卡尔曼滤波器滤波，在导航滤波器中的状态转移模型为轨道动力学模型，导航滤波器中的测量模型选择包括在脉冲观测周期内，未获得测距信息时选择测向模型或测速模型，并对X射线敏感器接收的脉冲信号进行补偿；当脉冲信号累积完毕获得测距信息时，选择测距模型；导航滤波器利用测距模型，
面向探测捕获深度组合导航方法

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