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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。
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公开(公告)号：CN117911460A
公开(公告)日：2024-04-19
申请号：CN202410093536.6
申请日：2024-01-22
申请人： 中国人民解放军国防科技大学
摘要： 本发明公开了一种基于无迹卡尔曼的无人艇图像目标跟踪方法及系统，涉及目标跟踪领域，所述目标跟踪方法包括：获取雷达回波图像以及无人艇艏向；对所述雷达回波图像进行坐标系转换；对所述坐标系转换后的雷达回波图像进行形态学滤波；基于形态学滤波后的雷达回波图像进行目标提取，得到目标框坐标信息；基于目标框坐标信息进行目标跟踪，得到跟踪结果。本发明中的上述方法能够提高目标检测精度。
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公开(公告)号：CN117075112A
公开(公告)日：2023-11-17
申请号：CN202311076941.9
申请日：2023-08-25
申请人： 中国人民解放军国防科技大学
IPC分类号： G01S13/937 , G06F18/25 , G01S13/89 , G01S13/66 , G01S13/72 , G01S13/86 , G01S7/36 , G01S7/41
摘要： 一种方位角航迹匹配的无人艇雷达光电融合方法，属于人工智能数据融合技术领域，包括S1设置时空对准后的航海雷达探测到目标的雷达方位角航迹数据Ai，光电吊舱探测到目标的图像坐标系方位角航迹数据Bj；S2对航海雷达数据进行插值处理，保持航海雷达航迹序列和光电吊舱航迹序列长度一致；S3计算灰色绝对关联度ξ，再计算Π‑截距灰色绝对关联矩阵Π′；S4获取Π‑截距灰色绝对关联矩阵Π′的最大元素值，得到航海雷达图像中目标的ID和可见光图像中目标ID的对应关系；S5求解目标在世界坐标系下的经纬度坐标值；S6输出目标信息。解决了难以选取合适的特征向量进行处理的问题，并提高了数据融合的数据关联的准确性。
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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。
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公开(公告)号：CN116245916A
公开(公告)日：2023-06-09
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。
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公开(公告)号：CN113484864A
公开(公告)日：2021-10-08
申请号：CN202110757283.4
申请日：2021-07-05
申请人： 中国人民解放军国防科技大学
IPC分类号： G01S13/937 , G01C3/00 , G06N3/04 , G06N3/08
摘要： 面向无人艇的航海雷达与光电吊舱协同环境感知方法，包括以下步骤：S1：无人艇上安装固定航海雷达与光电吊舱，进行参数初始化；S2：航海雷达对环境区域进行扫描，获得航海雷达图像，对航海雷达图像进行滤波处理，并进行目标筛选及目标特性分析，形成雷达感知目标分布图；S3：光电吊舱对环境区域进行扫描，获得光电吊舱图像，采用改进的SSD目标检测算法对光电吊舱图像进行实时目标检测，得到目标类别；同时利用光电吊舱的激光测距仪对检测到的目标进行测距，形成光电吊舱感知目标分布图；S4：对雷达感知目标分布图和光电吊舱感知目标分布图进行融合处理，得到最终的目标分布图。本发明搜索效率更高，能适应目标更多的场景。
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公开(公告)号：CN118247611A
公开(公告)日：2024-06-25
申请号：CN202410093559.7
申请日：2024-01-22
申请人： 中国人民解放军国防科技大学
摘要： 本发明公开了一种基于灰色绝对关联度的海面数据融合方法及系统，涉及数据融合领域，包括：对传感器进行配准；所述传感器包括：航海雷达和可见光传感器；所述配准包括：时间配准和空间配准；从可见光图像中提取目标角方位航迹序列；从航海雷达图像中提取目标角方位航迹序列；将从可见光图像中提取的目标角方位航迹序列和从航海雷达图像中提取的目标角方位航迹序列进行数据融合。本发明中的上述方法能够提高目标类别与航迹匹配的平均准确率。
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公开(公告)号：CN115471782A
公开(公告)日：2022-12-13
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 , G06N3/04 , 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。
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公开(公告)号：CN113484864B
公开(公告)日：2022-05-31
申请号：CN202110757283.4
申请日：2021-07-05
申请人： 中国人民解放军国防科技大学
IPC分类号： G01S13/937 , G01C3/00 , G06N3/04 , G06N3/08
摘要： 面向无人艇的航海雷达与光电吊舱协同环境感知方法，包括以下步骤：S1：无人艇上安装固定航海雷达与光电吊舱，进行参数初始化；S2：航海雷达对环境区域进行扫描，获得航海雷达图像，对航海雷达图像进行滤波处理，并进行目标筛选及目标特性分析，形成雷达感知目标分布图；S3：光电吊舱对环境区域进行扫描，获得光电吊舱图像，采用改进的SSD目标检测算法对光电吊舱图像进行实时目标检测，得到目标类别；同时利用光电吊舱的激光测距仪对检测到的目标进行测距，形成光电吊舱感知目标分布图；S4：对雷达感知目标分布图和光电吊舱感知目标分布图进行融合处理，得到最终的目标分布图。本发明搜索效率更高，能适应目标更多的场景。
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公开(公告)号：CN113608165A
公开(公告)日：2021-11-05
申请号：CN202110878984.3
申请日：2021-08-02
申请人： 中国人民解放军国防科技大学
IPC分类号： G01S5/02
摘要： 一种基于信号到达时间差的多站无源定位方法，包括以下步骤：S1：目标辐射源信号接收：各接收站进行目标辐射源信号接收；S2：信号到达时间差计算：计算两两接收站之间的信号到达时间差；S3：目标辐射源预估位置计算：通过两次采用加权最小二乘法得到目标辐射源的预估位置；S4：搜寻区域设定：以目标辐射源的预估位置为中心，在预估位置周围设定搜寻区域；S5：目标函数极值搜索：在搜寻区域内进行目标函数的极小值点搜索；S6：目标辐射源位置确定：目标函数极小值点对应的坐标即为目标辐射源的位置。本发明限制搜寻区域，可提高定位效率，降低迭代次数，减小计算复杂度。
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