-
公开(公告)号：CN118196151B
公开(公告)日：2024-09-24
申请号：CN202410286766.4
申请日：2024-03-13
申请人： 中国人民解放军国防科技大学
IPC分类号： G06T7/33 , G06V10/75 , G06V10/82 , G06N3/0499 , G06N3/084
摘要： 本发明提供了一种基于气象敏感性分析的光谱反演参数预测方法及装置，包括：采集多光谱数据和气象数据；对目标光谱参数进行敏感性分析，获取不同目标的敏感波段，然后基于敏感波段设计反演参数，得到能反应目标特性的反演参数指标；设计BP预测网络，进行网络训练学习，得到收敛的模型参数，并开展光谱特性的气象性预测。本发明对目标光谱反演参数在不同气象条件下的演变规律进行预测，解决了复杂背景下的目标光谱特性分析预测问题。
-
公开(公告)号：CN116245916B
公开(公告)日：2023-07-28
申请号：CN202310524458.6
申请日：2023-05-11
申请人： 中国人民解放军国防科技大学
摘要： 一种面向无人艇的红外舰船目标跟踪方法及装置，该方法包括：构建红外舰船目标视频数据集；将数据集划分为训练集和测试集；对舰船目标检测器进行训练；构建外观特征提取网络结构模型，并进行训练；构建舰船目标跟踪器，并进行训练；利用训练好的舰船目标检测器检测测试集的舰船目标；利用训练好的外观特征提取网络结构模型提取舰船目标的外观特征向量；根据舰船目标及舰船目标的外观特征向量，利用训练好的舰船目标跟踪器对测试集进行测试；部署舰船目标检测器、外观特征提取网络结构模型、舰船目标跟踪器，进行舰船目标跟踪。还包括一种面向无人艇的红外舰船目标跟踪装置。本发明鲁棒性好，精度高，能适用短时遮挡、非线性运动场景。
-
公开(公告)号：CN112257568B
公开(公告)日：2022-09-20
申请号：CN202011128240.1
申请日：2020-10-21
申请人： 中国人民解放军国防科技大学
IPC分类号： G06V40/20 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/04
摘要： 一种单兵队列动作智能实时监督纠错系统及方法，方法包括以下步骤：先构建标准队列动作数据库，截取队列动作图像并记录对应的时间，将图像调整至相同尺寸，再使用改进的SSD人体动作检测器检测并标记图像其所属的队列动作类型，计算并输出人体骨架图，将人体骨架图对比处理并输出对比信息，最后输出不标准队列图像和与所述不标准队列图像对应的标准队列关节点动态图像、以及声提示信号。本发明相对于传统训练辅助方法具有的优点是：能够克服传统辅助训练穿戴设备依赖，减轻受训者负担；减少训练过程中所需要的其它训练器材，降低器材经费投入；能够对受训者动作进行实时监督并自动报警纠错，提高训练效率以及质量，减少人力投入。
-
公开(公告)号：CN111832509A
公开(公告)日：2020-10-27
申请号：CN202010703543.5
申请日：2020-07-21
申请人： 中国人民解放军国防科技大学
摘要： 本发明的一种时空注意力机制的无人机弱小目标探测方法，其包括：步骤S1：基于空间注意力的级联传递和多尺度融合目标特征提取；步骤S2：基于时间注意力的图像特征序列输入；结合目标在持续探测过程中的空间位置和姿态特征的时间连续性，使用一段连续的特征序列作为输入，并将其输入到一个由时序网络搭建的时间注意力结构对目标信息进行增强；步骤S3：基于时空注意力的决策输出；根据时空注意力结构提取的图像特征，输出目标位置和类别置信度。本发明具有高效率、低成本、数据精确、操作灵活等优点。
-
公开(公告)号：CN109787928A
公开(公告)日：2019-05-21
申请号：CN201910072366.2
申请日：2019-01-25
申请人： 中国人民解放军国防科技大学
摘要： 本发明公开一种基于决策树TWSVM的高速光信号调制格式识别方法，步骤包括：S1.预先构建决策树框架并在构建的决策树架构的每个节点中使用TWSVM，得到DT-TWSVM分类器，决策树框架中定义第一特征参数以实现初始分类，定义第二特征参数以及第三特征参数以实现最终分类；S2.进行高速光信号调制格式识别时，对所需混合速率多调制格式光信号进行低速率采样，得到待识别信号；S3.分别提取待识别信号的所述第一特征参数、第二特征参数以及第三特征参数；S4.将提取到的各特征参数数据输入到DT-TWSVM分类器中，得到识别结果。本发明实现方法简单、在低光信噪比时识别精度及识别效率高、计算复杂度低等优点。
-
公开(公告)号：CN116189021B
公开(公告)日：2024-04-09
申请号：CN202310166585.3
申请日：2023-02-27
申请人： 中国人民解放军国防科技大学
IPC分类号： G06V20/17 , G06V10/26 , G06V10/44 , G06V10/80 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G01J3/28 , G06N3/048
摘要： 本发明提供的多分支互交叉注意力增强的无人机多光谱目标检测方法，先标定无人机多光谱相机获得内外参矩阵；再采集标准反射率的灰板数据；接着实时采集环境目标多光谱图像，对多光谱遥感数据去畸变、反射率校订，校订后将六通道数据组合为两个3通道图像，然后利用两个特征提取模块对两个3通道图像进行特征提取，利用注意力模块对提取到的卷积特征计算注意力，利用互交叉注意力模块将分支1的注意力加权到分支2对应维度的卷积特征，将分支2的注意力加权到分支1对应维度的卷积特征，实现多分支互交叉注意力增强，最后基于融合增强后的特征预测目标类别和目标掩码。本发明提供的无人机多光谱目标检测方法效率高、成本低、操作灵活。
-
公开(公告)号：CN113807311A
公开(公告)日：2021-12-17
申请号：CN202111149836.4
申请日：2021-09-29
申请人： 中国人民解放军国防科技大学
摘要： 本发明涉及一种多尺度目标识别方法，包括：S1，构建神经网络模型；S2，基于训练集对神经网络模型进行训练，得到训练后的神经网络模型；S3，基于测试集和损失函数进行计算得到训练后的神经网络模型的损失值；S4，对损失值进行判断，若损失值小于损失设定值，则执行“S5”，若损失值大于或等于损失设定值，则基于梯度下降算法和验证集调整神经网络模型的超参数，并重新训练，重复执行“S2‑S4”，直至神经网络模型的损失值小于损失设定值；S5，基于训练后的神经网络模型实现目标的检测与定位。本发明能能准确识别目标、实时性高的方法，在处理水上突发情况时，能迅速返回目标的类别和位置。
-
公开(公告)号：CN118196151A
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202410286766.4
申请日：2024-03-13
申请人： 中国人民解放军国防科技大学
IPC分类号： G06T7/33 , G06V10/75 , G06V10/82 , G06N3/0499 , G06N3/084
摘要： 本发明提供了一种基于气象敏感性分析的光谱反演参数预测方法及装置，包括：采集多光谱数据和气象数据；对目标光谱参数进行敏感性分析，获取不同目标的敏感波段，然后基于敏感波段设计反演参数，得到能反应目标特性的反演参数指标；设计BP预测网络，进行网络训练学习，得到收敛的模型参数，并开展光谱特性的气象性预测。本发明对目标光谱反演参数在不同气象条件下的演变规律进行预测，解决了复杂背景下的目标光谱特性分析预测问题。
-
公开(公告)号：CN116524312A
公开(公告)日：2023-08-01
申请号：CN202310487526.6
申请日：2023-04-28
申请人： 中国人民解放军国防科技大学
IPC分类号： G06V10/80 , G06V10/143 , G06V10/77 , G06V10/771 , G06V10/776 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
摘要： 本发明公开了一种基于注意力融合特征金字塔网络的红外小目标检测方法，其包括：步骤S1：获取数据训练样本集并进行数据扩充及数据集划分；步骤S2：构建包含损失函数的轻量卷积神经网络模型；步骤S3：获取训练样本集的预测标签；步骤S4：采用目标模型的损失函数计算轻量卷积神经网络的损失并对网络模型迭代训练；步骤S5：基于训练好的轻量卷积神经网络模型对所述测试集进行目标检测；步骤S6：输出目标检测结果，并对评价指标进行计算。本发明具有原理简单、网络模型复杂度低、易实现、检测性能、适用范围广等优点。
-
公开(公告)号：CN115471782B
公开(公告)日：2023-06-16
申请号：CN202211160049.4
申请日：2022-09-22
申请人： 中国人民解放军国防科技大学
IPC分类号： G06V20/50 , G06V10/82 , G06V10/774 , G06V10/147 , G06N3/0464 , G06N3/08
摘要： 一种面向无人艇的红外舰船目标检测方法及装置，该方法包括：采集水面舰船目标图像，构建红外舰船目标数据集，并将舰船目标进行像素级标注；将红外舰船目标数据集划分为训练集、验证集和测试集；建立基于堆叠特征提取单元的堆叠网络模型；基于训练集对堆叠网络模型进行训练，得到训练不同步数时的网络模型权重；将各网络模型权重在验证集上进行测试，分别计算IoU和nIoU指标；选择IoU和nIoU指标之和为最大值时对应的网络模型权重记为最终模型权重；基于最终模型权重在测试集上实现对红外舰船目标的检测，同时将最终模型权重部署到无人艇处理平台上，对实时采集的红外图像进行舰船目标检测。本发明检测精度高，能适应目标不清晰、模糊时的场景。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
搜索结果
30 条记录 (耗时 0.041 秒)
