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公开(公告)号：CN112487999A
公开(公告)日：2021-03-12
申请号：CN202011391148.4
申请日：2020-12-02
Abstract: 本发明公开了一种基于CycleGAN的遥感图像鲁棒特征提取方法，包括：利用经训练的CycleGAN生成对抗网络对原始遥感图像进行风格迁移，生成具有标准地图风格的图像；利用RCF网络对所生成的具有标准地图风格的图像进行边缘特征提取，获得特征图像；采用结构相似度对所述特征图像进行图像质量评估。该遥感图像鲁棒特征提取方法通过CycleGAN的网络进行图像风格迁移，将自然得到的可见光遥感图像转换为具有标准地图风格的图片，再进行边缘特征提取，有效提高了遥感图像边缘特征提取的精度和准确度。通过对不同光照条件下的遥感图像进行测试，证明该遥感图像鲁棒特征提取方法能够有效完成对不同光照条件下遥感图像的鲁棒特征提取。
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公开(公告)号：CN112487999B
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202011391148.4
申请日：2020-12-02
Abstract: 本发明公开了一种基于CycleGAN的遥感图像鲁棒特征提取方法，包括：利用经训练的CycleGAN生成对抗网络对原始遥感图像进行风格迁移，生成具有标准地图风格的图像；利用RCF网络对所生成的具有标准地图风格的图像进行边缘特征提取，获得特征图像；采用结构相似度对所述特征图像进行图像质量评估。该遥感图像鲁棒特征提取方法通过CycleGAN的网络进行图像风格迁移，将自然得到的可见光遥感图像转换为具有标准地图风格的图片，再进行边缘特征提取，有效提高了遥感图像边缘特征提取的精度和准确度。通过对不同光照条件下的遥感图像进行测试，证明该遥感图像鲁棒特征提取方法能够有效完成对不同光照条件下遥感图像的鲁棒特征提取。
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公开(公告)号：CN113848111A
公开(公告)日：2021-12-28
申请号：CN202111136263.1
申请日：2021-09-27
Applicant: 西安邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种垂直落高落速检测系统。包括激光位移传感器、二维角度调整台、水平仪、竖板、横板和支撑悬臂。其中激光位移传感器通过螺丝固定在竖板上，竖板通过螺栓和横板连接，同时横板上设置水平仪，并固定在二维角度调整台的工作台上，二维角度调整台固定在支撑悬臂上，使得激光位移传感器距离地面存在一定的距离。系统安装完毕后，通过调整二维角度调整台，观察水平仪，使得激光位移传感器的出射光保为垂直方向。检测时，使得落锤位于激光位移传感器正下方，保证出射光般能够照射在落锤表面。然后使得落锤垂直方向自由下落，根据激光位移传感器对落锤下落轨迹的跟踪测量，结合落高检测算法和落速检测算法，计算出落锤的下落高度和落地时的瞬时下落速度。本发明仅使用一个激光位移传感器，结合提出的检测算法，使得落高和落速测量精度高于传感器自身精度，实现了低成本高精度的落高和落速测量。
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公开(公告)号：CN111667531A
公开(公告)日：2020-09-15
申请号：CN201910166898.2
申请日：2019-03-06
Applicant: 西安邮电大学
Abstract: 本公开提供一种定位方法及装置，涉及电子信息技术领域，能够解决在电磁波信号较差的飞行区域对飞行装置定位不准确的问题。具体技术方案为：获取飞行装置拍摄得到的至少一个基本图像，至少一个基本图像包括目标基本图像，目标基本图像为飞行装置当前所在区域的图像；根据至少一个基本图像获取拼接图像；根据拼接图像在参考图像中确定飞行装置的飞行区域；确定飞行装置相对于目标基本图像的位置；根据飞行装置相对于目标基本图像的位置确定飞行装置在参考图像中的位置。本公开用于对飞行装置定位。
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公开(公告)号：CN112132908A
公开(公告)日：2020-12-25
申请号：CN202011009655.7
申请日：2020-09-23
Applicant: 西安邮电大学 , 中国人民解放军火箭军工程大学
IPC: G06T7/80
Abstract: 本发明涉及一种基于智能检测技术的相机外参数标定方法及设备，该方法包括：获取若干标定物图像、待标定相机的内参数信息、标定物的尺寸信息和标定物位于不同位置的位置信息；利用预设智能检测算法在每个标定物图像上进行目标智能检测，得到若干候选区域；在每个候选区域中选取第一特征点和第二特征点，得到若干目标特征点；根据任一目标特征点建立世界坐标系，并根据待标定相机建立相机坐标系；结合内参数信息、尺寸信息和位置信息，利用所有目标特征点在世界坐标系中的若干第一坐标和所有目标特征点在相机坐标系中的若干第二坐标计算待标定相机的外参数。该方法不需借助外在设备，能够方便快捷的进行相机外参数标定，提高了标定效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112132908B
公开(公告)日：2024-02-20
申请号：CN202011009655.7
申请日：2020-09-23
Applicant: 西安邮电大学 , 中国人民解放军火箭军工程大学
IPC: G06T7/80
Abstract: 本发明涉及一种基于智能检测技术的相机外参数标定方法及设备，该方法包括：获取若干标定物图像、待标定相机的内参数信息、标定物的尺寸信息和标定物位于不同位置的位置信息；利用预设智能检测算法在每个标定物图像上进行目标智能检测，得到若干候选区域；在每个候选区域中选取第一特征点和第二特征点，得到若干目标特征点；根据任一目标特征点建立世界坐标系，并根据待标定相机建立相机坐标系；结合内参数信息、尺寸信息和位置信息，利用所有目标特征点在世界坐标系中的若干第一坐标和所有目标特征点在相机坐标系中的若干第二坐标计算待标定相机的外参数。该方法不需借助外在设备，能够方便快捷的进行相机外参数标定，提高了标定效率。
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公开(公告)号：CN112132874A
公开(公告)日：2020-12-25
申请号：CN202011009665.0
申请日：2020-09-23
Applicant: 西安邮电大学 , 中国人民解放军火箭军工程大学
Abstract: 本发明公开了一种无标定板异源图像配准方法、装置、电子设备及存储介质，方法包括：采用基于深度学习的目标智能检测算法对异源图像同时进行检测，分别得到同一目标在不同图像中的目标检测框，分别记为第一和第二目标检测框；记录第一目标检测框和第二目标检测框的四个角点坐标；将目标移动n个位置，重复步骤2得到n个位置对应的n对目标检测框，同时记录其对应点第二、第四坐标；构建映射矩阵得到满足预设映射关系表达式；求解预设映射关系表达式得到满足映射关系的参数，根据满足映射关系的参数完成异源图像配准。本发明借助目标智能检测算法分别在异源图中进行目标检测，利用检测结果计算异源图像之间的映射关系矩阵，实现异源图像自动配准。
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公开(公告)号：CN113361552A
公开(公告)日：2021-09-07
申请号：CN202010145889.8
申请日：2020-03-05
Applicant: 西安邮电大学
Abstract: 本公开实施例提供的定位方法及装置，涉及电子信息技术领域，能够解决在电磁波信号较差的飞行区域对飞行装置定位不准确的问题。具体技术方案为：获取飞行装置执行飞行任务过程中对地面实时拍摄的序贯图像序列，然后根据深度学习算法从序贯图像序列中提取道路区域并进行骨架化得到相应的道路区域图像，再对序贯图像序列对应的道路区域图像进行拼接得到道路网络图像，再根据拼接后得到的道路网络图像与飞行任务区域道路网络基准图像进行匹配计算，确定飞行装置当前的飞行区域，最后在确定的飞行区域中计算确定飞行装置的位置。
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公开(公告)号：CN113848111B
公开(公告)日：2024-07-16
申请号：CN202111136263.1
申请日：2021-09-27
Applicant: 西安邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种垂直落高落速检测系统。包括激光位移传感器、二维角度调整台、水平仪、竖板、横板和支撑悬臂。其中激光位移传感器通过螺丝固定在竖板上，竖板通过螺栓和横板连接，同时横板上设置水平仪，并固定在二维角度调整台的工作台上，二维角度调整台固定在支撑悬臂上，使得激光位移传感器距离地面存在一定的距离。系统安装完毕后，通过调整二维角度调整台，观察水平仪，使得激光位移传感器的出射光保为垂直方向。检测时，使得落锤位于激光位移传感器正下方，保证出射光般能够照射在落锤表面。然后使得落锤垂直方向自由下落，根据激光位移传感器对落锤下落轨迹的跟踪测量，结合落高检测算法和落速检测算法，计算出落锤的下落高度和落地时的瞬时下落速度。本发明仅使用一个激光位移传感器，结合提出的检测算法，使得落高和落速测量精度高于传感器自身精度，实现了低成本高精度的落高和落速测量。
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公开(公告)号：CN112132874B
公开(公告)日：2023-12-05
申请号：CN202011009665.0
申请日：2020-09-23
Applicant: 西安邮电大学 , 中国人民解放军火箭军工程大学
Abstract: 本发明公开了一种无标定板异源图像配准方法、装置、电子设备及存储介质，方法包括：采用基于深度学习的目标智能检测算法对异源图像同时进行检测，分别得到同一目标在不同图像中的目标检测框，分别记为第一和第二目标检测框；记录第一目标检测框和第二目标检测框的四个角点坐标；将目标移动n个位置，重复步骤2得到n个位置对应的n对目标检测框，同时记录其对应点第二、第四坐标；构建映射矩阵得到满足预设映射关系表达式；求解预设映射关系表达式得到满足映射关系的参数，根据满足映射关系的参数完成异源图像配准。本发明借助目标智能检测算法分别在异源图中进行目标检测，利用检测结果计算异源图像之间的映射关系矩阵，实现异源
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