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公开(公告)号：CN109855652A
公开(公告)日：2019-06-07
申请号：CN201811593102.3
申请日：2018-12-25
Applicant: 武汉大学
IPC: G01C25/00
Abstract: 一种星载激光测高仪指向角误差为非常数时的在轨标定方法，包括确定星载激光测高仪的激光指向角系统误差在俯仰和横滚方向的表达形式，构建待估计向量；建立角度系统误差是非常数时的激光脚点观测方程，利用线性最小二乘法估计初始值，利用非线性最小二乘LM算法迭代收敛估计，计算得出当前时刻的激光指向角在俯仰和横滚方向误差分量；进而计算当前次测量时刻的标定补偿指向角系统误差之后的激光脚点精确坐标，完成星载激光测高仪的指向角误差的在轨标定工作。相对于现有的指向角系统误差标定方法，本方法能够在指向角系统误差为非常数时进行标定，这是现有方法所不能完成的；并且能够兼容现有认为指向角系统误差为常数的情况，具有更好的普适性。
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公开(公告)号：CN105510260B
公开(公告)日：2018-06-19
申请号：CN201610031555.1
申请日：2016-01-18
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明公开了一种基于气溶胶扰动校正的差分吸收激光雷达CO2探测方法，首先，在CO2浓度反演模型中考虑了气溶胶扰动影响；其次，进行1064nm和1572nm波长的米散射激光雷达的同时观测，获取1064nm和1572nm波长下气溶胶的消光系数和后向散射系数的线性经验关系；最后，进行常规双波长交替发射的差分吸收激光雷达CO2探测时，采用1064nm波长的米散射激光雷达连续探测，基于消光系数和后向散射系数的线性经验关系获得on波长和off波长下的消光系数和后向散射系数，结合CO2浓度反演模型获得CO2浓度反演结果。本发明反演结果更精确，在差分吸收激光雷达探测大气痕量气体领域具有很好的应用前景。
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公开(公告)号：CN119888172A
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202411926188.2
申请日：2024-12-25
Applicant: 武汉大学
IPC: G06V10/25 , G06V20/10 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06V10/44 , G06V10/77 , G06V10/143 , G06N3/045 , G06N3/0464
Abstract: 本申请涉及遥感图像处理技术领域，特别涉及一种多模态遥感图像的目标检测方法及装置，其中，方法包括：基于检测目标的第一模态遥感图像和第二模态遥感图像，获取对应的多尺度提取特征；基于多尺度提取特征分别获取两个模态遥感图像的尺度提取特征；将第一尺度提取特征和第二尺度提取特征分别输入至预先构建的Mamba交互模块中，以获取两个模态遥感图像的高维交互特征；将多尺度提取特征和高维交互特征分别输入至预先构建的偏移引导融合模块中，以得到两个模态遥感图像之间的多维度融合特征，进而生成最终的目标检测结果。由此，解决了相关技术中，由于物体位置和特征之间存在差异，导致检测模型的精度不好和整体性能较差等问题。
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公开(公告)号：CN119810656A
公开(公告)日：2025-04-11
申请号：CN202411875848.9
申请日：2024-12-19
Applicant: 武汉大学
IPC: G06V20/10 , G06V10/58 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开一种基于动态标记增强mamba的高光谱图像跨场景分类方法，包括如下步骤：将获取的目标域图像输入训练后的分类模型，输出目标域图像的预测类别；其中，分类模型的训练包括：步骤1：将源域图像样本按顺序在空间维度上展开为块状序列数据，并通过块嵌入层添加位置编码和光谱维度投影；步骤2：对投影后得到的数据的特征进行动态标记增强；步骤3：对动态标记增强后的特征进行提取；步骤4：重复N次步骤2和步骤3；步骤5：通过分类器头对最终提取的特征进行分类，获得各特征对应样本的预测概率，并计算分类补偿损失，利用分类补偿损失作为反馈信号来调整分类器参数；本发明有着泛化能力好、分类精度高、效率高的优点。
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公开(公告)号：CN118777218B
公开(公告)日：2025-02-28
申请号：CN202410742358.5
申请日：2024-06-11
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明属于光学测量技术领域，公开了一种偏振特征参数测量系统及方法。本发明首先搭建偏振特征参数测量系统，采集得到若干张原始样本图像，接着在以黑板替换样本后，在偏振特征参数测量系统的参数保持不变的情况下，采集得到激光光斑图像，然后利用计算控制模块根据激光光斑图像重建激光椭圆光强分布，得到椭圆高斯光强分布图，将椭圆高斯光强分布图映射至若干张原始样本图像，得到若干张光强修正样本图像；进而计算得到样本对应的穆勒矩阵元素图像、偏振特性参数图像。本发明对原始样本图像进行了光强修正，能够快速消除激光光强高斯分布带来的影响，实现高精度的偏振特征参数测量。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109657363B
公开(公告)日：2023-11-24
申请号：CN201811578840.0
申请日：2018-12-24
Applicant: 武汉大学 , 天津珞雍空间信息研究院有限公司
Abstract: 本申请公开了一种时空连续的PM2.5反演方法，包括：建立随机森林回归模型，将反演区域的气象动态指标和卫星AOD作为解释变量输入到随机森林网络后训练随机森林回归模型得到最优模型，在最优模型下反演得出PM2.5浓度卫星估算值；确定PM2.5浓度卫星估算值的均方根误差；用普通克里金插值算法计算各个站点观测的空间内插值；确定空间内插值的均方根误差；使用逆方差加权方法对PM2.5浓度卫星估算值和空间内插值进行融合得到最终的PM2.5浓度反演值。本申请克服了多重共线性对反演结果的影响，具有很好的抗噪声能力，实现对近地表PM2.5浓度的无缝估计，为区域实时连续的空气质量监测提供数据支撑。
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公开(公告)号：CN109855652B
公开(公告)日：2021-08-17
申请号：CN201811593102.3
申请日：2018-12-25
Applicant: 武汉大学
IPC: G01C25/00
Abstract: 一种星载激光测高仪指向角误差为非常数时的在轨标定方法，包括确定星载激光测高仪的激光指向角系统误差在俯仰和横滚方向的表达形式，构建待估计向量；建立角度系统误差是非常数时的激光脚点观测方程，利用线性最小二乘法估计初始值，利用非线性最小二乘LM算法迭代收敛估计，计算得出当前时刻的激光指向角在俯仰和横滚方向误差分量；进而计算当前次测量时刻的标定补偿指向角系统误差之后的激光脚点精确坐标，完成星载激光测高仪的指向角误差的在轨标定工作。相对于现有的指向角系统误差标定方法，本方法能够在指向角系统误差为非常数时进行标定，这是现有方法所不能完成的；并且能够兼容现有认为指向角系统误差为常数的情况，具有更好的普适性。
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公开(公告)号：CN108267725A
公开(公告)日：2018-07-10
申请号：CN201810228035.9
申请日：2018-03-20
Applicant: 武汉大学
IPC: G01S7/48
Abstract: 本发明提供的多波长激光雷达的CO2浓度分层反演方法及系统，包括：S100根据气候和碳循环对CO2浓度的影响程度，在竖直方向对CO2浓度反演的积分路径进行分层；S200对每一层分别构建对应的CO2浓度多波长反演模型及权重模型，获得各层的CO2柱浓度计算模型；S300根据各层的CO2柱浓度计算模型进行线性方程集合，获得以各层的CO2柱浓度作为待解算参数的观测方程，采用线性最小二乘法解算各层的CO2柱浓度，根据CO2柱浓度计算获得各层的CO2浓度。本发明考虑了大气层中CO2的真实分布状态，可获得精度更高的CO2浓度反演结果。
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公开(公告)号：CN104850746B
公开(公告)日：2017-08-18
申请号：CN201510266176.6
申请日：2015-05-22
Applicant: 国家电网公司 , 国网湖北省电力公司电力科学研究院 , 武汉大学
IPC: G06F19/00
Abstract: 本发明提供一种基于四阶龙格‑库塔和模拟退火的等值盐密预测方法，包括以下步骤：(1)对经典预测模型进行参数动态化处理，得到以一阶欧拉方程表示的离散化的经典预测模型；(2)引入四阶龙格—库塔算法对步骤(1)得到的欧拉方程进行高阶求导迭代以抑制欧拉模型的离散误差；(3)借助模拟退火算法对模型参数进行全局最优估计，从而实现高精度的等值盐密度预测模型，消除了经典等值盐密度累计规律公式在零时刻预测结果为负值的错误，避免了新误差的带入；有效的抑制了预测误差，获得更为精确的预测结果；解决非线性高阶模型拟合的困难，提高拟合速度，快速获取参数最优估计值；解决了经典预测模型参数固定的弊端，实现动态参数估计。
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公开(公告)号：CN102879772A
公开(公告)日：2013-01-16
申请号：CN201210351492.X
申请日：2012-09-20
Applicant: 武汉大学
IPC: G01S7/497
Abstract: 本发明涉及一种差分吸收大气CO2激光雷达大气压力增宽修正方法，其特点是：首先采用对波长敏感的纠正公式进行洛伦兹半峰全宽FWHM的计算，兼顾增宽系数、温度相关指数的独立性，采用直接带值和迭代求解两种思路解决高空CO2混合比动值问题，并将差分吸收激光雷达方程浓度解——CO2分子浓度与体积比χ进行转化。采用本发明后，能够最大程度上摒弃经典算法在取值上的不确定性，避免新误差的带入，同时根据实验场景需求，具体采用带值求解或迭代的方法具有灵活性，在差分吸收激光雷达测量大气CO2领域具有很好的应用前景和极大的发展潜力。
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