公开(公告)号：CN117406770A

公开(公告)日：2024-01-16

申请号：CN202311338360.8

申请日：2023-10-17

申请人： 福州大学

发明人： 吴靖 ,  倪日祥 ,  黄峰 ,  裘兆炳 ,  李云祥

IPC分类号： G05D1/46 ,  G05D1/646

摘要： 本发明涉及一种全向无人机自主识别跟踪系统及方法，该系统包括：探测模块，包括全向探测单元和指向式目标识别单元，用于实现无人机目标的多尺度图像采集；全向探测单元由多台广角相机组成，用于获取全向图像；指向式目标识别单元包括高分辨相机和云台伺服机构，用于实现高分辨相机对目标的指向跟踪，获取高分辨率图像；计算控制模块，包括算法控制、存储决策和伺服控制单元；算法控制单元用于对输入图像的目标识别、锁定和定位；存储决策单元用于生成目标锁定信号；伺服控制单元用于在目标判别和目标锁定过程中分别实现云台控制。本发明通过全向探测单元与高分辨相机配合工作，不仅可以实时探测、跟踪强机动性目标，且探测范围广、识别精度高。

公开(公告)号：CN117392164A

公开(公告)日：2024-01-12

申请号：CN202311393400.9

申请日：2023-10-25

申请人： 福州大学

发明人： 陈丽琼 ,  吴桐 ,  黄峰 ,  裘兆炳 ,  郑舒媛

IPC分类号： G06T7/136 ,  G06V10/40 ,  G06V10/762

摘要： 本发明提供一种基于鲁棒无监督多特征表示的红外小目标检测方法，通过设计基于鲁棒无监督聚类的模型提高特征提取准确性，并通过融合像素级局部对比度、分布和方向梯度等多特征提高特征表示能力，从而进一步提升检测精度。实现的技术方案是：1）设计三层滤波窗结构，快速计算各像素的中心加权局部对比度；2）利用阈值分割，提取候选目标；3）构建基于鲁棒无监督聚类的模型从复杂背景中提取目标特征；4）对候选目标进行像素级多特征表示；5）利用自适应阈值分割提取目标，得到最终的检测结果。该方法准确挖掘红外小目标与背景杂波之间的特性差异，能有效提高目标增强和背景抑制能力，进一步提升红外小目标检测算法的性能。