公开(公告)号：CN111401203A

公开(公告)日：2020-07-10

申请号：CN202010165922.3

申请日：2020-03-11

申请人： 西安应用光学研究所

发明人： 李良福 ,  刘培祯 ,  王娇颖 ,  高强 ,  钱钧 ,  周国良 ,  何曦 ,  侯瑞 ,  刘轩 ,  王超

IPC分类号： G06K9/00 ,  G06K9/62

摘要： 本发明属于人工智能与计算机视觉技术领域，具体涉及一种基于多维图像融合的目标识别方法。本发明通过研究不同传感器的成像特性和图像特征之间的相关性，实现了基于多分辨率分析的拉普拉斯金字塔分解结构的融合算法。利用图像的金字塔分解，能分析图像中不同大小的物体。同时，通过对高分辨率的下层进行分析所得到的信息还可能用于指导对低分辨率的上层进行分析，从而可大大简化分析和计算。由于本发明的图像融合方法符合战场复杂环境中的自然现实条件，因而，与其它现有图像融合方法相比，本发明具有融合效果好、细节丰富等特点。

公开(公告)号：CN117152201A

公开(公告)日：2023-12-01

申请号：CN202310644132.7

申请日：2023-06-01

申请人： 西安应用光学研究所

发明人： 许开銮 ,  李良福 ,  庞澜 ,  朱镭 ,  李颖娟 ,  权红艳 ,  李璐阳 ,  王洁 ,  刘培桢 ,  赵米暘 ,  刘轩 ,  何曦 ,  刘健鹏 ,  马瑞雄

IPC分类号： G06T7/246 ,  G06V10/75 ,  G06V10/762 ,  G06V10/80

摘要： 本发明属于图像处理与计算机视觉技术领域，具体涉及一种基于特征点匹配的自适应目标跟踪方法，包括：初始化，获得前景特征点和背景特征点；使用光流法进行跟踪，获取第一部分跟踪点；采用特征描述匹配器进行匹配，获取第二部分跟踪点；对前景特征点进行一致性约束聚类；将两部分跟踪点进行不重复地融合；将包围所有目标前景特征点的区域作为目标物体的位置，更新输出的跟踪矩形框；将该矩形框以及矩形框内的内点作为下一帧的输入。该方案通过实验，证明改进后的算法在跟踪目标物体方面，减少了目标物体丢失的情况，提高了目标跟踪的稳定性。

公开(公告)号：CN113392777A

公开(公告)日：2021-09-14

申请号：CN202110672668.0

申请日：2021-06-17

申请人： 西安应用光学研究所

发明人： 王洁 ,  卢晓燕 ,  姜文涛 ,  王娇颖 ,  钱钧 ,  李良福 ,  张莹 ,  王超 ,  何曦 ,  刘轩 ,  李璐阳

IPC分类号： G06K9/00 ,  G06K9/62

摘要： 本发明公开了一种基于在线学习策略的实时目标检测方法，首先从传感器图像中获取输入目标窗口及扫描窗口，根据两个窗口的重叠度参数将扫描窗口划分为正样本或负样本，计算后验概率，建立随机森林检测器；在新一帧图像中遍历所有扫描窗口，建立训练样本集并计算每个样本的随机森林特征向量及后验概率；执行目标跟踪，自动获取最新目标窗口信息，根据扫描窗口与新目标窗口的重叠度参数，将训练样本集划分为正样本集和负样本集，用训练样本集训练随机森林检测器；最后，经过不断迭代训练，得到训练好的检测器，输入一帧图像进入检测器，输出目标检测结果。本发明可实现对小目标的精细化检测，且计算量小，能够在嵌入式平台上实现实时处理。