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公开(公告)号：CN119881818A
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202510037306.2
申请日：2025-01-09
Applicant: 清华大学深圳国际研究生院 , 清华大学
IPC: G01S7/41
Abstract: 本发明提供一种海面漂浮目标检测方法、装置、设备及介质，属于目标检测技术领域，方法包括获取雷达在执行海面漂浮目标检测过程中的参考信号以及待检测信号；分别对参考信号和待检测信号进行特征提取，得到参考信号对应的参考信号特征及待检测信号对应的待测信号特征；分别确定参考信号特征对应的联合概率密度值以及待测信号特征对应的联合概率密度值；根据参考信号特征对应的联合概率密度值以及预设的虚警率，确定目标检测门限；对比目标检测门限和待测信号特征对应的联合概率密度值以实现目标检测。本发明考虑到特征之间的相关性，通过构建参考信号特征的联合概率密度值，能提高特征空间的准确性，能更好地区分目标与杂波，提升目标检测性能。
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公开(公告)号：CN119881805A
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202510037275.0
申请日：2025-01-09
Applicant: 清华大学深圳国际研究生院 , 清华大学
Abstract: 本发明实施例涉及认知雷达技术领域，提供一种基于最大化信杂噪比的认知雷达恒模波形设计方法及装置，该方法包括：获取认知雷达发射信号后得到的反馈信号回波，其中，反馈信号回波包括目标回波分量和杂波回波分量，目标回波分量为发射信号与目标的单位冲激响应卷积后的输出，杂波回波分量为发射信号经过杂波散射点反射后的输出；基于反馈信号回波计算经过匹配滤波器之后的输出信号的信杂噪比；在预设能量约束条件下，获取所述信杂噪比最大时的发射信号的最优能量谱密度；基于最优能量谱密度确定目标恒模信号波形。由此，通过雷达与环境的交互动态调整雷达波形，在复杂杂波环境中具有更好的适应性，保持时域和频域特性平衡提升目标检测性能。
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公开(公告)号：CN119738795A
公开(公告)日：2025-04-01
申请号：CN202510037269.5
申请日：2025-01-09
Applicant: 清华大学深圳国际研究生院 , 清华大学
IPC: G01S7/41
Abstract: 本发明提供一种雷达的目标参数估计方法、装置、电子设备、介质及产品，通过获取载波频控阵雷达的阵元间距和载波信息；根据阵元间距、载波偏移、载波数量和载波信号接收偏移角度确定目标对象的快拍信号；根据快拍信号进行矩阵重建，得到重建信号协方差矩阵；根据重建信号协方差矩阵和交替方向乘子法进行参数估计，得到载波频控阵雷达对目标对象的单快拍目标参数。本发明的技术方案，基于在单快拍下载波频控阵雷达确定目标对象的快拍信号进行矩阵重建，然后根据重建信号协方差矩阵和交替方向乘子法进行参数估计，得到载波频控阵雷达对目标对象的单快拍目标参数，采用交替方向乘子求解单快拍目标参数，降低问题复杂体，提升单快拍目标参数的精度。
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公开(公告)号：CN116486280A
公开(公告)日：2023-07-25
申请号：CN202310521292.2
申请日：2023-05-10
Applicant: 清华大学 , 清华大学深圳国际研究生院
IPC: G06V20/13 , G06V10/40 , G06V10/82 , G06V10/80 , G06N3/0464
Abstract: 本申请提供一种基于频域特征融合的舰船检测方法、装置和存储介质，属于雷达检测的技术领域。所述方法包括将获取到的当前的遥感图像输入基于单阶段目标检测方法构建的船舰检测模型，根据所述当前的遥感图像，通过所述船舰检测模型中预先构建频域特征提取模块，生成所述当前的遥感图像对应的频域特征；根据所述当前的遥感图像，通过所述船舰检测模型中预先构建空间域特征提取模块，生成所述当前的遥感图像对应的空间域特征；所述船舰检测模型根据所述频域特征与所述空间域特征，生成融合后的特征；所述船舰检测模型根据所述融合后的特征，生成所述当前的遥感图像对应的检测结果。本申请旨在提供既可以提高精度又具有实时性的船舰检测方法。
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公开(公告)号：CN115761504A
公开(公告)日：2023-03-07
申请号：CN202211475738.4
申请日：2022-11-23
Applicant: 清华大学 , 清华大学深圳国际研究生院
Abstract: 本申请提供一种洪灾变化检测方法、装置和存储介质，属于数据处理的技术领域。所述方法包括获取待检测地区的多源时序遥感图像序列，多源时序遥感图像序列包括多张光学遥感图像与多张雷达遥感图像；对多源时序遥感图像序列中的每个遥感图像进行预处理；根据预处理后的多源时序遥感图像序列，生成多源时序遥感图像序列中的每个遥感图像各自对应的洪灾检测结果；根据每个遥感图像各自对应的洪灾检测结果，利用多源时序遥感图像序列中遥感图像间的时序互补特性，通过时序增强算法生成待检测地区的多源时序遥感图像序列对应的洪灾变化检测结果。本申请旨在提高洪水变化检测结果的准确性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118781322A
公开(公告)日：2024-10-15
申请号：CN202410787351.5
申请日：2024-06-18
Applicant: 清华大学 , 清华大学深圳国际研究生院
IPC: G06V10/25 , G06V10/44 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06V10/52 , G06V10/143 , G06V20/10 , G06N3/045 , G06N3/0464
Abstract: 本申请提出了一种基于内容感知下采样的多光谱遥感图像小目标检测方法，包括：将RGB图像、红外图像输入目标检测模型中，输出检测结果，其中，输入图像在目标检测模型中的处理过程包括：通过RGB模态主干网络、红外模态主干网络分别提取RGB图像、红外图像的多尺度特征，其中，RGB模态主干网络、红外模态主干网络中集成有内容感知下采样模块，内容感知下采样模块用以替代主干网络中的下采样操作，下采样操作为步长大于1的卷积操作；通过融合瓶颈层，采用逐元素加法的方式融合多尺度特征，在融合时使融合的特征形成多尺度特征金字塔结构，得到融合后的特征；使用检测头基于融合特征进行检测，得到检测结果。采用上述方案的本发明能够准确提取小目标的空间特征，有效提升对于微小目标的检测性能。
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公开(公告)号：CN118351453A
公开(公告)日：2024-07-16
申请号：CN202410379310.2
申请日：2024-03-29
Applicant: 清华大学 , 清华大学深圳国际研究生院
IPC: G06V20/13 , G06V10/25 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明提出一种基于端到端Transformer架构的SAR图像小尺寸舰船检测方法，包括，获取SAR图像数据集；构建RETDet网络，所述RETDet网络包括：特征提取单元，Transformer编码器，Transformer解码器，预测单元；基于所述SAR图像数据集对所述RETDet网络进行训练，得到舰船检测模型；根据所述舰船检测模型，实施舰船检测，得到检测结果。通过本发明提出的方法，较现有方法有良好的鲁棒性和小舰船目标检测性能。
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公开(公告)号：CN116823867A
公开(公告)日：2023-09-29
申请号：CN202310652429.8
申请日：2023-06-02
Applicant: 清华大学 , 清华大学深圳国际研究生院
Abstract: 本申请公开了一种图像中目标对象的检测方法、装置、电子设备及存储介质，涉及图像检测技术领域，包括：将图像划分为多个子图像；每个子图像包括多个子区域；计算每个子区域的所有像素点的灰度值的平均值，获得每个子区域的平均灰度值；根据预设的包括多个区间片段的灰度值区间以及所有的平均灰度值，计算获得每个子图像的密度值；子图像的密度值反映子图像中的各个子区域的平均灰度值之间的差异程度；在所有的子图像中存在密度值大于预设的密度阈值的目标子图像的情况下，确定目标子图像中含有区别于背景区域的目标对象，以实现检测图像中的目标对象，且无需人工检测，提高了工作效率，解决了在先技术中工作效率低下的问题。
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公开(公告)号：CN115272859A
公开(公告)日：2022-11-01
申请号：CN202210921568.1
申请日：2022-08-02
Applicant: 清华大学 , 清华大学深圳国际研究生院
Abstract: 本发明提供了一种多尺度SAR图像目标检测方法、装置、设备和介质，利用轻量化卷积神经网络对SAR图像进行逐层特征提取，得到所述SAR图像的多种空间分辨率的特征图；按空间分辨率从低到高的顺序，将所述多种空间分辨率的特征图逐层融合，得到多种空间分辨率的多尺度特征图；利用所述多种空间分辨率的多尺度特征图中最高空间分辨率的多尺度特征图进行目标检测，得到目标的中心点概率热图和所述目标的尺寸；根据所述目标的中心点概率热图和所述目标的尺寸，确定所述目标在所述SAR图像中的位置框。本发明采用轻量化的网络结构并直接利用目标中心点概率热图和尺寸来预测目标位置，提升了检测速度，同时基于多个检测子模型进行监督训练，保证了目标检测精度。
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公开(公告)号：CN119881823A
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202510219880.X
申请日：2025-02-26
Applicant: 深圳北理莫斯科大学 , 清华大学 , 清华大学深圳国际研究生院
IPC: G01S7/41
Abstract: 本发明涉及雷达信号处理技术领域，提供一种海杂波抑制方法、设备及存储介质，其中方法包括：获取雷达回波数据，确定训练数据，训练数据包括多个训练样本；根据训练数据，获取训练样本对应的样本矩阵，样本矩阵为托普利茨‑埃尔米特正定矩阵；根据样本矩阵，基于Brauer圆盘定理，确定分类界限；根据分类界限筛选样本矩阵，获取杂波矩阵；根据各个杂波矩阵，基于构建子空间流形，获取杂波协方差矩阵；根据杂波协方差矩阵，确定空时滤波器权重向量。基于Brauer圆盘定理筛选获得非目标信号对应的杂波矩阵，避免自零效应提高海杂波抑制的准确性，基于构建子空间流形，能够充分利用数据的结构化信息，进一步提高抑制海杂波的准确性。
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