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公开(公告)号：CN113838083B
公开(公告)日：2024-04-05
申请号：CN202011117258.1
申请日：2020-10-19
申请人： 南京航空航天大学 , 海华电子企业(中国)有限公司
IPC分类号： G06T7/194 , G06T5/70 , G06T5/50 , G06T3/4038 , G06V10/26 , G06V10/25 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06T5/60
摘要： 本发明公开了一种多尺度增强UNet被动式太赫兹图像固定背景扣除方法，其技术要点是：采集被动式太赫兹图像数据，并进行去噪处理，包括多尺度双边滤波；对去噪后的被动式太赫兹图像数据进行背景带标记并构建数据增强训练集；设计用于数据分割的UNet卷积神经网络模型，包括编码层和解码层；使用所述数据增强训练集的图像数据对所述UNet卷积神经网络模型进行训练，生成已训练UNet卷积神经网络模型；使用所述已训练UNet卷积神经网络模型对被动式太赫兹图像进行语义分割。通过UNet进行语义分割，可高效提升被动式太赫兹图像的对比度与清晰度，有效去除背景带划分感兴趣区域，更好地应用到后续的太赫兹图像目标识别。
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公开(公告)号：CN113850725A
公开(公告)日：2021-12-28
申请号：CN202010684465.9
申请日：2020-07-15
申请人： 南京航空航天大学 , 海华电子企业(中国)有限公司
摘要： 本发明公开了一种滤波增强深度学习的被动式太赫兹图像目标检测方法，涉及被动式太赫兹图像目标检测领域，其技术要点是：采用多尺度滤波去除样本噪声，采用多方位空间几何变换，联合生成多尺度滤波增强样本；采用卷积神经网络提取特征，训练模型参数，进行深度学习训练；对去噪样本进行多通道特征预测，对多通道的预测结果进行融合，得到最终的目标检测结果，该方法针对噪声严重、目标大小不一、细节模糊的被动式太赫兹图像，通过多尺度滤波模型改良YOLO深度学习网络，不仅可以滤除严重的条纹噪声，又可避免过度去噪导致的图像细节丢失，从而实现被动式太赫兹图像的高精度目标检测。
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公开(公告)号：CN113838083A
公开(公告)日：2021-12-24
申请号：CN202011117258.1
申请日：2020-10-19
申请人： 南京航空航天大学 , 海华电子企业(中国)有限公司
摘要： 本发明公开了一种多尺度增强UNet被动式太赫兹图像固定背景扣除方法，其技术要点是：采集被动式太赫兹图像数据，并进行去噪处理，包括多尺度双边滤波；对去噪后的被动式太赫兹图像数据进行背景带标记并构建数据增强训练集；设计用于数据分割的UNet卷积神经网络模型，包括编码层和解码层；使用所述数据增强训练集的图像数据对所述UNet卷积神经网络模型进行训练，生成已训练UNet卷积神经网络模型；使用所述已训练UNet卷积神经网络模型对被动式太赫兹图像进行语义分割。通过UNet进行语义分割，可高效提升被动式太赫兹图像的对比度与清晰度，有效去除背景带划分感兴趣区域，更好地应用到后续的太赫兹图像目标识别。
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公开(公告)号：CN112649785A
公开(公告)日：2021-04-13
申请号：CN202011472137.9
申请日：2020-12-11
申请人： 海华电子企业(中国)有限公司 , 广州通导信息技术服务有限公司 , 深圳市嵘兴实业发展有限公司
摘要： 本发明公开了一种利用相参累积技术对低信噪比信号进行测向的方法，涉及通信技术领域。包括对天线对，采用相干干涉仪的双通道采样两路中频信号；对两路中频信号进行混频、抽取滤波，做加窗FFT，进行相位计算，并对相位计算结果再进行相位解卷绕处理；相位解卷绕处理后的相位计算结果进行相参累积，将累积结果取均值，则根据所有天线对的累计结果的均值计算相位差矢量，进而根据相关系数和相位差矢量的关系式计算测向结果。能在极低信噪比的环境下，提高传统相位测向灵敏度及其捕获低功率信号方位信息的能力，通过对多个测向信号其快速傅立叶变换后的相位结果进行特定的相参累积来实现方位信息的均值处理，以增强对低功率信号降噪处理的能力。
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公开(公告)号：CN113866724A
公开(公告)日：2021-12-31
申请号：CN202111143874.9
申请日：2021-09-28
申请人： 海华电子企业(中国)有限公司 , 佛山科学技术学院
摘要： 本发明公开了一种基于交替方向法(ADM)的海杂波背景下雷达目标检测方法，该方法包括下述步骤：选取两帧雷达图像进行归一化；从归一化后的两帧雷达图像中按列重组为多个矩阵；基于交替方向乘子法对每一个重组后的矩阵进行前、背景分离，分解为低秩矩阵和稀疏矩阵，低秩矩阵对应海杂波分量，稀疏矩阵对应感兴趣目标分量；设置每个重组矩阵的ADM迭代停止条件；从分离好的低秩矩阵中按列依次排列成复原矩阵，检测出海杂波结果；从分离好的稀疏矩阵中按列依次排列成复原矩阵，检测出感兴趣目标结果。本发明降低了将矩阵分离技术应用于杂波抑制中所面临的超参数选择问题的难度，有效实现目标提取与杂波抑制。
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