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公开(公告)号：CN114677368A
公开(公告)日：2022-06-28
申请号：CN202210411363.9
申请日：2022-04-19
Applicant: 中国人民解放军32021部队 , 北京京航计算通讯研究所
Inventor： 喻夏琼 , 王佳佳 , 赵金贤 , 吴平安 , 董小环 , 侯健 , 马静 , 务宇宽 , 王亚锋 , 唐斌 , 李娜 , 单月晖 , 赵志远 , 杨鹏 , 师康钦 , 高琳 , 刘登
Abstract: 本发明提供一种图像显著性检测方法及装置，其中方法包括：步骤：S1：对待检测图像做超像素分割处理，得到超像素分割图像；S2：从超像素分割图像中提取出包含边界特征的背景超像素图像；S3：利用LASSO算法与背景超像素图像，对超像素分割图像做显著性检测处理，得到显著性检测处理的学习层处理结果；S4：判断学习层处理结果是否满足预设条件，若是，执行步骤S5；否则，执行步骤S6；S5：将学习层处理结果作为显著性检测处理结果；根据显著性检测处理结果，生成显著图；S6：将学习层处理结果，反向传播至超像素分割图像，得到更新的待检测图像，返回执行步骤S1。本发明提供的技术方案可有效处理对于背景较复杂的遥感图像，实现图像的显著性检测。
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公开(公告)号：CN113959447A
公开(公告)日：2022-01-21
申请号：CN202111224203.5
申请日：2021-10-19
Applicant: 北京京航计算通讯研究所
IPC: G01C21/20
Abstract: 本发明涉及一种相对导航高噪声量测量识别方法、装置、设备和存储介质；方法包括：基于多无人机相对导航任务，确定Kalman滤波的状态序列和量测序列；建立与状态序列和量测序列对应的Kalman滤波模型；采用Kalman滤波模型进行滤波；在Kalman滤波过程中，计算量测序列中量测量关于Kalman滤波的置信度；当置信度低于置信阈值时，则判定所述量测量为高噪声量测量，标识所述量测量的Kalman滤波结果无效。本发明通过在卡尔曼滤波计算过程中判定出高噪声量测量数据，提升了卡尔曼滤波计算结果准确性。
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公开(公告)号：CN113959447B
公开(公告)日：2023-06-27
申请号：CN202111224203.5
申请日：2021-10-19
Applicant: 北京京航计算通讯研究所
IPC: G01C21/20
Abstract: 本发明涉及一种相对导航高噪声量测量识别方法、装置、设备和存储介质；方法包括：基于多无人机相对导航任务，确定Kalman滤波的状态序列和量测序列；建立与状态序列和量测序列对应的Kalman滤波模型；采用Kalman滤波模型进行滤波；在Kalman滤波过程中，计算量测序列中量测量关于Kalman滤波的置信度；当置信度低于置信阈值时，则判定所述量测量为高噪声量测量，标识所述量测量的Kalman滤波结果无效。本发明通过在卡尔曼滤波计算过程中判定出高噪声量测量数据，提升了卡尔曼滤波计算结果准确性。
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公开(公告)号：CN114677368B
公开(公告)日：2022-10-25
申请号：CN202210411363.9
申请日：2022-04-19
Applicant: 中国人民解放军32021部队 , 北京京航计算通讯研究所
Inventor： 喻夏琼 , 王佳佳 , 赵金贤 , 吴平安 , 董小环 , 侯健 , 马静 , 务宇宽 , 王亚锋 , 唐斌 , 李娜 , 单月晖 , 赵志远 , 杨鹏 , 师康钦 , 高琳 , 刘登
Abstract: 本发明提供一种图像显著性检测方法及装置，其中方法包括：步骤：S1：对待检测图像做超像素分割处理，得到超像素分割图像；S2：从超像素分割图像中提取出包含边界特征的背景超像素图像；S3：利用LASSO算法与背景超像素图像，对超像素分割图像做显著性检测处理，得到显著性检测处理的学习层处理结果；S4：判断学习层处理结果是否满足预设条件，若是，执行步骤S5；否则，执行步骤S6；S5：将学习层处理结果作为显著性检测处理结果；根据显著性检测处理结果，生成显著图；S6：将学习层处理结果，反向传播至超像素分割图像，得到更新的待检测图像，返回执行步骤S1。本发明提供的技术方案可有效处理对于背景较复杂的遥感图像，实现图像的显著性检测。
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