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公开(公告)号：CN117765232A
公开(公告)日：2024-03-26
申请号：CN202311512500.9
申请日：2023-11-14
Applicant: 山东航天电子技术研究所
IPC: G06V10/25 , G06V20/54 , G06V20/13 , G06V20/70 , G06V10/82 , G06V10/80 , G06V10/44 , G06V10/52 , G06V10/764 , G06V10/766 , G06V10/32 , G06T5/40 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06N3/048
Abstract: 本发明属于红外舰船目标检测识别技术领域的，提供一种大型红外遥感图像舰船目标检测方法包括红外影像预处理、影像切割、数据标注、模型构建、模型训练、评估、目标检测、反算舰船目标坐标、结果可视化等步骤。本发明在模型训练时，通过最小化损失函数来优化模型参数，使用预训练的权重初始化模型，每次迭代，网络根据损失函数计算得到的误差来调整模型参数，提高了模型对目标的检测能力提高了对目标的检测能力；本发明对于模型的评估，将预测的结果与真实标签进行对比，计算各种评价指标，检测率、平均准确率、虚警率以及舰船角度误差和舰船长度、宽度误差等，以评估模型的性能，提高了对目标的检测能力。
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公开(公告)号：CN117953352A
公开(公告)日：2024-04-30
申请号：CN202311510826.8
申请日：2023-11-14
Applicant: 山东航天电子技术研究所
IPC: G06V10/94 , G06V10/82 , G06V20/10 , G06V10/25 , G06V10/28 , G06V10/44 , G06N3/0464 , G06N3/0985 , G06F1/26 , G06T1/20
Abstract: 本发明提供一种基于国产芯片的目标快速检测系统及方法，包括：国产智能处理模块、电源控制模块和数据接口模块；国产智能处理模块采用国产华为Atlas200智能处理模块，包括CPU和NPU两部分，CPU作为主控模块，NPU作为智能运算模块；电源控制模块，用于完成一次电源接入并进行电源变换，为设备内部模块提供二次电源；数据接口模块，用于接收相机拍摄的遥感图像，并传输处理结果。本发明方案基于国产NPU和FPGA构建硬件处理系统，实现硬件系统的全国产化，可在星载平台、机载平台、舰载等平台部署，提升安全性和可靠性；采用二值化神经网络进行目标快速检测识别，速度快，计算资源要求低，便于在国产化芯片部署。
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公开(公告)号：CN115908353A
公开(公告)日：2023-04-04
申请号：CN202211546989.7
申请日：2022-12-05
Applicant: 山东航天电子技术研究所
Abstract: 本发明提供了一种高光谱影像重点区域智能提取方法，采用全波段异常检测方法对高光谱图像异常区域进行粗筛选，得到高光谱图像；从高光谱图像中通过波段选择提取有效波段，并对波段选择后的高光谱图像进行特征层融合目标光谱信号匹配，得到目标光谱信号匹配结果；采用D‑S证据理论对异常检测和特征层融合目标光谱信号匹配结果进行融合，得到高光谱图像重点区域智能提取结果。本发明方案可以充分抑制杂波信号，增强目标与背景的可区分性，同时可以处理重点区域目标的先验信息已知和重点区域目标的先验信息未知的情况，且算法鲁棒性较强，处理复杂度低。
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公开(公告)号：CN117809196A
公开(公告)日：2024-04-02
申请号：CN202311765592.1
申请日：2023-12-20
Applicant: 武汉大学 , 山东航天电子技术研究所
IPC: G06V20/13 , G06V10/762 , G06V10/26
Abstract: 本发明公开了一种智能遥感卫星在轨近实时云检测方法，包括：获取星上实时拍摄的图像数据并对获取的图像数据进行预处理；依据设定的超像素个数对预处理后的图像上进行格网划分从而得到初始划分的多个超像素块；对每个超像素块重新计算其聚类中心，并通过像素聚类对每个像素块中像素点重新聚类，形成新的超像素块；对中得到的超像素块计算新的聚类中心并计算残差量；重复步骤3‑4，当达到迭代次数或者计算的残差量小于设定的阈值，则跳出循环，得到最终的超像素分割结果，在得到超像素分割结果之后，判断各超像素是否为云。本发明适应了星上处理存储、计算资源受限的环境与对星上云检测的需求，为后续星上处理提供基础引导，整体提升星上处理时效。
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公开(公告)号：CN115995016A
公开(公告)日：2023-04-21
申请号：CN202211547000.4
申请日：2022-12-05
Applicant: 山东航天电子技术研究所
IPC: G06V10/764 , G06V10/10
Abstract: 本发明提供了一种卫星遥感影像目标样本智能采集方法，该方法在分类过程中通过目前的分类结果预测出类别信息相对清晰的样本，然后由样本采集人员对这些样本进行类别标记，形成更新后的训练样本集，并进行重新分类的样本采集方法。这种样本采集方法是一种迭代的过程，能够在初始有极少量样本的情况下，始终选择对分类最有效的样本集，避免了过多冗余样本的采集，从而很大程度上减少了样本采集的总量，进而降低样本采集成本。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108804376B
公开(公告)日：2021-11-19
申请号：CN201810611918.8
申请日：2018-06-14
Applicant: 山东航天电子技术研究所
IPC: G06F15/163 , G06F15/173
Abstract: 本发明公开了一种基于GPU和FPGA的异构处理系统，两个GPU SOC模块通过PCIE X4连接到FPGA模块上，并作为FPGA的两个PCIE从设备进行数据交互；两个GPU SOC模块通过内设的以太网接口连接到所述千兆以太网交换模块上；FPGA模块通过PCIE X4连接到主机上，使得两个GPU SOC模块实现与主机之间的数据交互；千兆以太网交换模块通过CPCIE的网络接口连接到主机上，实现两个GPU SOC模块与主机之间的千兆网以太数据交互；具有功耗低、运算性能强、结构简单，设计灵活、开发简单，异构系统可级联以及适用场景多的特点。
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公开(公告)号：CN112509002A
公开(公告)日：2021-03-16
申请号：CN202011363988.X
申请日：2020-11-27
Applicant: 山东航天电子技术研究所
Abstract: 本发明所述的基于连通域标记的目标检测跟踪方法，通过连通域标记快速计算出图像中目标的中心像素坐标，在连续拍摄得到目标中心像素坐标序列，从而完成快速检测与跟踪。包括以下步骤：步骤1、对图像进行按行快速扫描，以生成线连通域列表；步骤2、计算出最优分割阈值；步骤3、找出图像中目标的中心、确定该目标中心的坐标数据；步骤4、循环执行步骤1至步骤3，生成多帧连续图像的目标中心坐标序列，该目标中心坐标序列即为跟踪目标的运动轨迹。
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公开(公告)号：CN117743254A
公开(公告)日：2024-03-22
申请号：CN202311498660.2
申请日：2023-11-10
Applicant: 山东航天电子技术研究所
IPC: G06F15/173 , G06F13/40 , G06F13/42 , G06F9/50
Abstract: 本发明涉及边缘智能计算技术领域，具体涉及一种嵌入式高性能通用异构智能计算平台。包括CPU主控模块、接口控制模块、NPU处理模块、GPU处理模块和电源模块；所述CPU主控模块与接口控制模块、NPU处理模块、GPU处理模块通过以太网、PCIe进行高速数据交换；CPU主控模块、接口控制模块、NPU处理模块和GPU处理模块之间通过RS485总线连接；所述电源模块与其他模块电连接，接收设备供电电源，转化为设备内部各个模块需要的二次电源。采用国产高性能CPU、FPGA、GPU、NPU等多类异构处理器支持多种载荷数据实时处理及异构数据融合，同时支持经典数据处理算法与深度学习智能处理。
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公开(公告)号：CN117333729A
公开(公告)日：2024-01-02
申请号：CN202311288614.X
申请日：2023-10-08
Applicant: 山东航天电子技术研究所 , 武汉大学
IPC: G06V10/77 , G06V10/58 , G06V10/94 , G06V20/13 , G06V20/10 , G06F15/78 , G06F13/40 , G06F13/42 , G06F1/26
Abstract: 本发明属于遥感领域，特别涉及一种基于国产芯片的星载高光谱影像的数据降维系统。硬件架构包括CPU控制模块、智能处理模块、接口控制模块和电源控制模块；CPU控制模块与智能处理模块、CPU控制模块与接口控制模块之间都通过PCIe线连接，电源控制模块给CPU控制模块、智能处理模块和接口控制模块提供控制电源；所述数据降维方法通过波段选择方法实现，结合CPU控制模块、智能处理模块，通过整体搜索方法实现波段组合的提取。通过波段选择，实现保留原始高光谱影像的特性，选择最优的波段，降低后续智能处理的数据量，避免了数据灾难的出现。通过在国产智能平台部署数据降维系统，可实现高光谱影像目标检测识别的在轨判别，提升数据处理的速度。
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公开(公告)号：CN115423710A
公开(公告)日：2022-12-02
申请号：CN202211066272.2
申请日：2022-08-31
Applicant: 山东航天电子技术研究所
Abstract: 本发明属于星载遥感图像处理技术领域，提供一种星载遥感图像快速复原方法，其包括S1：对原始遥感图像g(x,y)进行随机采样，切出一块M*M大小(像素)的样片g1(x,y)；S2：进行快速8‑bit量化；S3：设定模糊尺度d的阈值，将通过自相关方程计算的量化后图像样片的模糊尺度d，与阈值相比较，如果超过阈值，则执行步骤S4；S4：通过改进的L‑R滤波算法进行复原。本发明采用随机方法从原始图像获取小规模样片，采用并行方式进行8‑bit量化，并快速计算模糊尺度，确定是否需要复原，减小了运算时间；采用改进的L‑R滤波进行图像复原，同时考虑了无参考评价参数和有参考评价参数，能够获得更高的图像复原质量。
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