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公开(公告)号：CN104134076B
公开(公告)日：2017-06-06
申请号：CN201410328277.7
申请日：2014-07-10
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于CS和SVM决策级融合的SAR图像目标识别方法。本发明结合了压缩感知和支持向量机各自的优势，利用压缩感知的优化求解数据校正方位角，并对压缩感知和支持向量机的识别结果进行决策级融合。首先将SAR图像目标识别问题转化为稀疏信号恢复问题，基于恢复的稀疏系数分别获得目标分类结果和目标方位角估计，然后对测试图像进行姿态校正，利用支持向量机获取目标分类结果，最后将三者分类结果根据投票法进行决策级融合。实验结果表明，在不进行姿态校正的情况下，基于压缩感知的目标识别算法与其它算法相比，显著提高了SAR图像变形目标识别的准确率；当样本数较少情况下，本发明显著提高了SAR变形目标的识别率。
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公开(公告)号：CN103679677B
公开(公告)日：2016-11-09
申请号：CN201310681113.8
申请日：2013-12-12
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于模型互更新的双模图像决策级融合跟踪方法。本发明针对红外与可见光图像的特点，首先提取红外与可见光图像的特征描述向量，使其能提供互补信息，增加图像的信息量描述。之后采用Gentle Adaboost学习算法分别建立红外与可见光图像两个分类器模型，将跟踪问题转化为目标与背景的二分类问题。然后在半监督学习框架下协同训练，同时进行模型互更新，有效避免了模型误差累积问题。并利用训练结果和它们各自的置信度进行决策级融合得到最终的似然图像，最后通过均值漂移算法在最终的似然图像中定位目标位置。本发明能有效避免模型误差累积和单模图像描述目标信息局限性而导致的跟踪丢失问题，提高了跟踪的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN105701192A
公开(公告)日：2016-06-22
申请号：CN201610014905.3
申请日：2016-01-11
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06F17/30
CPC classification number: G06F16/29
Abstract: 本发明公开了一种基于百度地图的水流态势一致性系统。本发明中的水流信息采集模块。采集使用者当前的地理位置信息、水流状况信息，并将这些信息通过网络传输到服务器。水流态势计算与更新模块。依据水流信息的安全状况与危险程度，按照水流态势的计算逻辑与等级设置，计算水流态势值，保存到数据库，并定时对数据库中的水流态势信息进行更新。对于达到或超过预设置危险等级的水流态势，服务器端主动推送预警信息。本发明借助百度地图的相关技术，将水流信息显通过地图显示出来，同时，设置水流态势的安全等级，并将不同的安全等级以颜色进行区分并显示，从而让城市排水的系统决策人员能够直观地了解城市的水流信息。
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公开(公告)号：CN105353351A
公开(公告)日：2016-02-24
申请号：CN201510705734.4
申请日：2015-10-27
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G01S5/22
CPC classification number: G01S5/22
Abstract: 本发明公开了一种基于多信标到达时间差改进型定位方法，该方法具体包括：(1)从多信标到达时间差定位场景中获取传感器的位置信息；(2)将目标位置和多个信标与目标之间的距离看成未知量，根据多信标到达时间差的非线性测量方程组推导相应的伪线性方程组；(3)根据加权最小二乘算法，估计目标位置和多个信标与目标之间的距离；(4)根据目标位置与多个信标、目标之间距离的耦合关系，对目标位置估计进行更新。本发明能够提高针对多信标到达时间差的线性闭式被动目标定位的精度。利用多个信标以及目标位置与多个信标和目标之间距离的耦合关系，增加定位信息量，提高定位精度。
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公开(公告)号：CN103886326A
公开(公告)日：2014-06-25
申请号：CN201410064547.8
申请日：2014-02-25
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种结合空间信息的高光谱分类结果优化方法。常规的高光谱图像分类技术主要关注于如何更好地利用光谱空间的分类信息，往往忽视图像空间域信息。本发明在利用数据进行自身光谱特征分类的同时采用自适应阈值边缘提取和内部膨胀法相结合的空间域有效信息对光谱分类结果进行补充。本发明首先采用基于支持向量机的分类方法对数据进行谱域分类。之后采用自适应阈值边缘提取和内部膨胀法引入空间域有效信息对光谱分类结果进行修正。本发明更加充分地利用了高光谱数据包含的信息，提高了高光谱图像分类精度。
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公开(公告)号：CN103475534A
公开(公告)日：2013-12-25
申请号：CN201310334212.9
申请日：2013-08-02
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明涉及一种基于多通信模式的通用工业远程监控终端。目前多数生产部门一般选择数传电台、GPRS/CDMA、以太网等数据传输模式中的某一种，但却无法满足实际工业领域中对于数据变量采集的可靠性要求。本发明包括微处理器模块、串口扩展模块、电压监控与复位模块、GPRS模块、CDMA模块和电源模块。微处理器模块包括一片以ARM7为核心的第一微处理器U1，一片片外扩展内存SRAM和一片片外扩展闪存FLASH。微处理器模块选择GPRS、CDMA或数传电台三种通信模式与外界通信。利用本发明设计的通信终端设备构建的通用工业远程监控系统可以最大程度地适应不同网络的接入环境，其可应用于工业生产中的实时数据传输。
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公开(公告)号：CN102750551A
公开(公告)日：2012-10-24
申请号：CN201210202073.X
申请日：2012-06-18
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种粒子寻优下基于支持向量机的高光谱遥感分类方法。现有方法无法满足对数据维数高、数据量大的高光谱数据进行高效率高精度的分类，对支持向量机方法的参数没有理想的选择方法。本发明首先对高光谱数据进行预处理，去掉大气吸收等因素影响下的异常波段。之后随机选取各个类别的一定比例的数据作为训练数据，选择高斯径向基为核函数形式，训练基于支持向量机的分类器。设计变化权重的速度更新公式，并保证一定比例的粒子突变，通过粒子群优化算法，选择得到最优分类器参数。训练多个的二分类器，以投票法的方式选取得票最多的类成为数据点的最终预测的类别。本发明增强了分类器参数寻优收敛的能力，提高了高光谱遥感图像的分类性能。
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公开(公告)号：CN102680957A
公开(公告)日：2012-09-19
申请号：CN201210157106.3
申请日：2012-05-21
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G01S7/41
Abstract: 本发明公开了一种基于图切的雷达微弱目标优化检测方法。本发明提出了基于图切的全局优化弱目标检测方法。该方法具体思路如下：首先对相干积累后的距离-多普勒序列进行短时非相关积累；然后利用目标模型和杂波模型在贝叶斯框架下，对距离-多普勒视频帧进行基于图切的全局优化目标检测，得到目标视频序列；最后利用目标视频序列进行目标特征检测与跟踪，对目标模型进行更新。本发明利用基于添加路径的最小图切算法作为性能优良的全局优化检测方法，实现快速检测，并较好地解决了低信噪比条件下微弱目标的检测问题，特别是运动规律比较复杂的目标。
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公开(公告)号：CN102628936A
公开(公告)日：2012-08-08
申请号：CN201210105679.1
申请日：2012-04-12
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G01S7/41
Abstract: 本发明公开了一种基于信息互反馈的机动弱目标检测跟踪一体化方法。现有的方法对检测信噪比、信杂比要求较低，实现起来复杂。本发明首先得到一个波束驻留时间内雷达回波信号的脉冲压缩输出信号，将上一个波束驻留时间内进行的检测跟踪一体化得到的目标多普勒估计反馈到信号积累端，与脉冲重复频率、波束驻留时间和带宽一起确定目标不发生跨单元走动条件下的最大允许相参积累时间。比较最大允许相参积累时间和检测跟踪一体化方法单帧处理时间的大小。根据比较结果对脉冲压缩输出信号分别采用全相参或分段相参积累。最后对积累结果进行一级低门限恒虚警处理。本发明增强了方法的自适应性，避免使用穷举法带来的大量计算和存储问题，提高了实用性。
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