无人化起重装卸的目标物实例分割模型研究

不确定目标物自动识别是研发无人化智能起重装卸系统的关键,目前有效的技术是基于深度学习的实例分割。设计了一个融合CNN和Transformer的异构特征信息的模块,以解决当前实例分割主干网络存在的提取图像全局上下文特征信息的能力有限、卷积算子难以对感受野的长程相关性进行建模、以及识别纹理特征单一目标时缺乏足够的深度线索等问题。通过利用Transformer建模全局依赖关系,并与CNN提取局部信息的能力相融合;然后通过引入Dense RepPoints检测网络构建了针对不确定目标物的实例分割网络,实现准确分割且能分割其不同表面。应用实验结果表明本方法具有达到很好的实例分割效果,AP达到98.82%、mIoU达到91.89%,分别比目前同类的研究成果提升了4.95%和5.42%。

GPS信号强度变化对接收机数据质量的影响分析

由于卫星信号强度对接收机跟踪具有重要影响,将模拟器设置为不同大小的电平播发不同强度的GPS信号,以测试和芯星通(UB4B0)接收机跟踪卫星的情况;并将接收机采集的原始数据转换为RINEX格式的观测值文件和星历文件,通过星间单差、站星双差的方式计算伪距和载波相位的双差残差。通过对比不同信号强度下的卫星数和零基线双差残差,利用Matlab软件绘图,进一步分析GPS信号强度变化对接收机数据质量的影响。

GNSS前端解算技术在大坝表面变形监测的应用

当前,传统的GNSS技术应用于水库大坝表面变形监测中时,大多采用集中式后端解算模式,基准站及各个监测站的数据传输至后台服务器后,统一进行解算获取最终变形结果数据,在运维、人力、成本上均存在一定的局限性。着眼于探讨水利工程GNSS变形监测的解算模式,首先介绍了GNSS技术在水利工程变形监测中的应用情况;然后,介绍当前GNSS变形监测应用中后端解算技术和前端解算技术各自的架构及特点并进行对比讨论;最后,通过具体工程案例展示GNSS前端解算技术实施的应用效果。

卫星定位通信过程信号低延时传输方法

常规的卫星定位信号传输方形式为共享通道式传输,易导致信号发送与传输时延较长。基于此,本研究设计了卫星定位通信信道特性模型,并以低延时为核心目标,建立了新的信号传输方法。首先,建立卫星定位通信信道特性分析模型,获取信道的自由空间损耗。然后,对通信信号进行滤波处理,降低噪声信号的影响,并采用相干与非相干解调方法解调信号,获取解调后的基带信号。最后,基于无线通信传输原理,多维度设计通信信道低延时传输方案。结果表明:应用该方法后,在信号传输量不断增加的环境下,信号发送与传输时延均较低,低延时传输效果优势显著。

一种改进RTK测量方式中经纬度偏移的方法

RTK是GNSS接收机在采集数据过程中解决定位精度不高,提高定位精度的一种定位技术。其核心内容是将基准站的定位数据实时发送到移动站,通过差分定位模型解算基线向量得到移动站的准确坐标。通常情况下基准站是架设在已知控制点上或者架设在未知点上,如果基站启动将当前单点定位的经纬度坐标作为启动坐标,然后移动站接收到差分数据会根据基站启动坐标和解算的基线向量来计算移动站的坐标。这样会导致移动站所采集的数据全部是单点定位的精度。针对上述问题,本文提出了一种经纬度校准方法来解决这种数据采集中经纬度的精度不高的问题,通过这个方法可以解决经纬度偏差的问题,提高采集数据结果的准确性。通过实验验证表明,可以达到实际应用需要的精度,通过这个方法提升了RTK方式在测量中产生的局限性,具有普遍适用性和广阔的应用前景。

灰色模型在建筑物变形监测中的应用研究

灰色模型是常用的沉降预测模型,优势在于处理信号不完全、样本数据较少时有很好的预测效果。本文结合工程实例,利用MATLAB程序对101监测点和205监测点建立GM(1,1)预测模型,并对模型结果进行精度评定,两个监测点的预测结果均为1级好,验证了灰色模型预测结果的可靠性和准确性。