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公开(公告)号：CN115451939B
公开(公告)日：2024-05-07
申请号：CN202211001454.1
申请日：2022-08-19
申请人： 中国人民解放军国防科技大学
摘要： 本发明公开了基于检测分割的动态场景下的并行SLAM方法，语义线程执行以下步骤：提取待更新的关键帧对应的RGB图片；通过ROS向SOLO_V2功能包发送实例分割请求；基于ROS得到实例分割结果；基于共视关系获取地图点并进行投影；对先验动态区域内的投影对应的地图点的动态状态进行更新；对先验静态区域内的投影对应的地图点的语义属性进行更新；在得到实例分割结果后，结合关键帧的掩码进行系统中地图点动态概率和语义属性的更新。本发明在语义线程中对关键帧进行实例分割来实时更新地图点的语义属性和动态状态，依据动态程度设置不同的几何约束阈值进行第二轮滤除，实现更好的动态点滤除效果。
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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。
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公开(公告)号：CN116433517A
公开(公告)日：2023-07-14
申请号：CN202310344348.1
申请日：2023-03-31
申请人： 中国人民解放军国防科技大学
IPC分类号： G06T5/00 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06N5/04 , G06F17/18
摘要： 本发明公开了一种基于噪声自回归模型的低照度图像增强方法和系统，该方法包括：步骤S1：获取原始低照度图像数据；步骤S2：分别计算低照度图像R，G，B通道亮度值；步骤S3：分别构建R，G，B通道的高斯分布噪声；步骤S4：构建包含损失函数的噪声自回归模型；步骤S5：通过构建的高斯分布噪声迭代训练n次噪声自回归模型，得到优化后的噪声自回归模型；步骤S6：将原始低照度图像输入训练好的噪声自回归模型，输出其增强后的图像。该系统用来实施上述方法。本发明具有原理简单、易实现、适用范围广、能够提高图像处理的效果等优点。
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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：CN115201750A
公开(公告)日：2022-10-18
申请号：CN202210660600.5
申请日：2022-06-13
申请人： 中国人民解放军国防科技大学
摘要： 本发明公开了一种超宽带定位系统NLOS识别方法，获取UWB系统中锚点或移动标签的信道脉冲响应时间序列数据；将获取的信道脉冲响应数据进行小波变换，计算获取其时频信息图；构建深度神经网络，并利用采集到的LOS和NLOS信道脉冲响应数据生成时频信息图对其进行训练，获得NLOS识别模型；将构建的模型移植到UWB系统的移动标签硬件平台上，进行室内环境下的NLOS识别和定位性能验证。本发明使用深度神经网络来处理信道脉冲响应时间序列的时频信息图，有效提取了时间和频率信息，构建的深度神经网络能够有效进行UWB室内定位系统中NLOS识别。
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公开(公告)号：CN118587540A
公开(公告)日：2024-09-03
申请号：CN202410659898.7
申请日：2024-05-27
申请人： 中国人民解放军国防科技大学
IPC分类号： G06V10/80 , G06V10/42 , G06V10/44 , G06V10/82 , G06V20/10 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/08
摘要： 本发明公开了一种可见光图像与SAR图像的融合方法，包括如下步骤：S1：基于引入LT模型和Dropkey机制的Transformer网络以及引入CBAM模块的CNN网络构建融合网络；S2：将训练集的可见光图像和SAR图像输入编码器，提取全局特征和局部特征；S3：对两个图像的全局特征进行融合拼接，将拼接后的特征分别与各个图像的局部特征输入解码器，重构出原图像；S4：将训练集的可见光图像和SAR图像输入经过步骤S3训练的编码器，提取全局特征和局部特征；S5：分别对两个图像的全局特征以及局部特征进行融合拼接，将拼接后的全局特征和局部特征输入解码器，重构出融合图像；S6：将待融合的可见光图像和SAR图像输入经过上述步骤训练所得到的融合模型，得到融合后的图像。本发明引入了一个具有双分支残差结构的Transformer‑CNN特征提取器用于图像融合，提高了图像处理性能。
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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：CN114859977A
公开(公告)日：2022-08-05
申请号：CN202210655435.4
申请日：2022-06-10
申请人： 中国人民解放军国防科技大学
IPC分类号： G05D1/10
摘要： 本发明公开了一种无人机集群编队变化时时钟同步网络抖动抑制方法及系统，本发明方法包括为无人机集群编队构建测量网络G，随机初始化测量网络G中各个边权重的值；然后进行迭代：分别更新测量网络G中任意节点i在下个迭代周期内的本地时钟；分别计算测量网络G中任意节点i可建立测量链路中的有效路径概率、选择有效路径概率最大的节点建立测量链路，并更新建立测量链路的边权重；重复上述迭代过程直至达到预设的结束条件。本发明能够实现定量描述测量网络拓扑特征及其变化规律，能够减小无人机集群编队变化引起的时间测量网络抖动，实现无人机集群分布式时钟同步平稳过渡与快速收敛，有效地为大规模动态无人机集群实现时钟同步控制优化。
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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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