公开(公告)号：CN114821441B

公开(公告)日：2025-02-07

申请号：CN202210524626.7

申请日：2022-05-13

Applicant: 电子科技大学长三角研究院(衢州)

Inventor： 张翔 ,  张志卓 ,  杨瑞菁 ,  蒋岚洁 ,  李宜航

IPC: G06V20/40 ,  G06V20/52 ,  G06V10/774 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06V10/25 ,  G06V10/28 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/084 ,  G06T7/246

Abstract: 本发明公开了一种联合ADS‑B信息的基于深度学习的机场场面运动目标识别方法，方法结合了变化检测运动静止判断的思想和目标检测中特征提取以及分类、回归模块，同时对变化检测算法中基于时间直方图的背景建模方法进行改进，以获得更精确的背景图像；采用航空器已有的ADS‑B技术进行辅助训练，增强特征提取能力，改善检测结果。综合变化检测算法和目标检测算法的思想和优点。

公开(公告)号：CN117854057A

公开(公告)日：2024-04-09

申请号：CN202311714073.2

申请日：2023-12-13

Applicant: 电子科技大学长三角研究院(衢州)

Inventor： 张翔 ,  王雨 ,  李宜航 ,  潘晓凤 ,  林蔚 ,  刘建勇

IPC: G06V20/64 ,  G06V10/44 ,  G06V10/80

Abstract: 本发明公开了一种基于级联框架的三维多模态目标检测方法，属于3D目标检测技术领域，包括以下步骤：将点云输入至3D骨干检测网络中，提取原始点云特征，并得到预选框；通过深度补全生成伪点云，使用预选框裁剪伪点云，通过伪点云特征提取网络对裁剪的伪点云进行卷积，得到伪点云特征；通过多级注意力特征融合模块将伪点云特征与原始点云特征进行多级融合，得到融合特征；将融合特征输入至级联注意力网络，得到每一级边界框；通过投票机制对每一级边界框进行投票，得到最终目标检测结果。本发明解决了现有的多模态3D检测方法在不同维度特征下融合效果差的问题。

公开(公告)号：CN114881946A

公开(公告)日：2022-08-09

申请号：CN202210442194.5

申请日：2022-04-25

Applicant: 电子科技大学长三角研究院(衢州)

Inventor： 张翔 ,  于海飞 ,  孟俊聪 ,  李兰 ,  杨瑞菁

IPC: G06T7/00 ,  G06T7/11 ,  G06T7/246 ,  G06T7/70 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06V10/74 ,  G06V10/75 ,  G06V10/82

Abstract: 本发明公开了一种基于ADS‑B信息与时空匹配的航空器虚拟挂牌方法，通过时空匹配模块对检测结果进行优化，提高算法在机场全景场面中的遮挡、间歇出入、运动姿态变化等情况下的检测效果，改善机场全景场面下航空器的挂牌标识精度；结合跟踪器对初始检测目标进行持续的优化检测跟踪，在定位信息出现延时或消失等问题时，提高算法在航空器检测标识的可靠性，并改善多目标重合时的ID频繁交换导致挂牌标识不准确的现象；对航空器状态进行高效的更新与判断，并使用状态衰减函数表示航空器的有效状态，结合多目标跟踪器与匹配策略，解决某些情况下航空器消失或状态变化时的挂牌标识问题，最终可以在保证实时性的同时，稳定对全景场面监控下多航空器的持续有效挂牌标识。

公开(公告)号：CN113160250A

公开(公告)日：2021-07-23

申请号：CN202110444101.8

申请日：2021-04-23

Applicant: 电子科技大学长三角研究院(衢州)

Inventor： 张翔 ,  李文静 ,  汤应祺 ,  胡玉杰 ,  田橪 ,  李晶 ,  张健星

IPC: G06T7/11 ,  G06T7/246 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04

Abstract: 本发明公开了一种基于ADS‑B位置先验的机场场面监控视频目标分割方法，将机场场面先验信息ADS‑B应用于机场视频目标分割，并且相比于基于匹配和基于传播的方法，我们的方法在推理过程中探索了来自之前更多帧的信息。根据ADS‑B提供的定位信息，本方案可以不断更新参考帧的内容，使其与当前帧更加接近。本方案解决了空间和时间错位的问题，并结合了基于传播的方法和基于匹配的方法的优点，从而使网络可以在推理过程中不断纠正错误，并且对长视频具有鲁棒性。