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公开(公告)号：CN119741338A
公开(公告)日：2025-04-01
申请号：CN202411927630.3
申请日：2024-12-25
Applicant: 北京环境特性研究所
Abstract: 本发明公开了一种光电目标识别跟踪方法及装置，属于目标跟踪领域。方法包括：根据预设的识别算法对多帧缓存图像进行目标识别，得到多个目标的识别信息；根据所述识别信息对所有所述目标进行目标编批处理，并对处理后的待跟踪目标进行跟踪初始化；根据编批结果对跟踪算法中不满足预设要求的跟踪目标进行校正，以使跟踪算法处于正确跟踪状态。本发明有机结合了目标识别、编批和跟踪算法能够实现对光电目标的无人跟踪，大幅提升了跟踪性能。
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公开(公告)号：CN119687986A
公开(公告)日：2025-03-25
申请号：CN202411883559.3
申请日：2024-12-19
Applicant: 北京环境特性研究所
IPC: G01D18/00
Abstract: 本发明提供了一种基于快速反射镜的光电探测装置标定系统与方法，涉及光电探测技术，该装置包括：电源、测试计算机和沿光路传播方向依次设置的光电探测装置、快速反射镜和激光光束分析仪，其中：所述光电探测装置包括多轴转台和固定在所述多轴转台上的激光器，所述多轴转台和所述快速反射镜均固定在底座上；所述快速反射镜设置于所述多轴转台初始朝向的正前方，且镜面法线的初始方向与所述多轴转台的初始朝向呈45°；所述激光光束分析仪设置于初始激光经快速反射镜镜面反射后反射光的正前方。本方案成本较低，操作简单，能够实现对光电探测装置的快速标定。
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公开(公告)号：CN117934813A
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202410031134.3
申请日：2024-01-08
Applicant: 北京环境特性研究所
IPC: G06V10/25 , G06V10/82 , G06V10/774 , G06N3/08 , G06V10/764
Abstract: 本发明提供了一种基于深度学习的红外小型目标检测方法及装置，其中方法包括：获取红外小型目标的图像数据；将所述图像数据输入预先训练好的目标检测模型中，输出得到所述红外小型目标的最终检测结果；其中，所述目标检测模型是通过已知样本集对神经网络进行训练得到的，所述已知样本集是对原始图像数据进行标记和分类处理得到的。本方案，能够有效解决以往红外小型目标检测算法检测效果不理想，且未部署应用的问题。实现了一种检测效果优秀，可检测无人机、鸟等目标的检测算法，且实现部署。
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公开(公告)号：CN115830425A
公开(公告)日：2023-03-21
申请号：CN202211478588.2
申请日：2022-11-23
Applicant: 北京环境特性研究所
IPC: G06V10/82 , G06V10/80 , G06N3/0464 , G06N3/047 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及红外探测技术领域，特别涉及一种红外小目标的检测方法、装置、计算设备及存储介质。方法包括：获取待检测的红外小目标图像；将红外小目标图像输入至预先训练生成的第一检测模型中；其中，第一检测模型基于第一神经网络和由第二神经网络训练生成的第二检测模型训练得到，第一神经网络和第二神经网络均包括特征融合模块、预测模块和由多个子模块串联而成的特征提取模块；第二神经网络的每个子模块均包括若干个依次级联的残差网络；第一神经网络的每个子模块中残差网络的数量小于第二神经网络的每个子模块中残差网络的数量；得到红外小目标图像的检测结果。本方案可以在不降低检测准确率的同时，减少红外小目标检测模型的参数量。
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公开(公告)号：CN114119514A
公开(公告)日：2022-03-01
申请号：CN202111341950.7
申请日：2021-11-12
Applicant: 北京环境特性研究所
Abstract: 本申请涉及目标检测技术领域，特别涉及一种红外弱小目标的检测方法、装置、电子设备和存储介质。该方法通过构建特征提取网络以提取红外图像中不同深度的特征；构建采用ASPP结构的第一金字塔结构，以提取红外图像的上下文特征；构建特征融合结构，以组成第二金字塔结构，用于对所述特征提取网络和所述第一金字塔结构的输出结果进行特征融合；构建全卷积网络结构，以对特征融合后的结果进行语义分割，并输出红外图像中的目标检测结果。本申请提供的红外弱小目标的检测方法能够提高红外弱小目标的检测准确率和降低虚警率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117788846A
公开(公告)日：2024-03-29
申请号：CN202311704110.1
申请日：2023-12-12
Applicant: 北京环境特性研究所
IPC: G06V10/62 , G06V10/44 , G06T7/13 , G06T7/246 , G06V10/764
Abstract: 本发明涉及一种基于透射率动态检测的烟雾识别跟踪方法及装置。方法包括：针对烟雾视频中的每一帧原始图像，均执行：对原始图像进行暗通道估计和Canny边缘检测，得到分离出天空区域的第一图像和天空亮度值；对第一图像中每个像素的透射率进行粗化估计，并对粗化估计结果进行高斯型双边滤波平滑处理，得到透射率图像；对透射率图像进行运动检测，以得到包含多个目标的第二图像；多个目标包括烟雾；对第二图像进行开运算和区域标记，得到前景图像；对前景图像进行反照率估计和相关性分析，以确定出烟雾的位置；基于相邻帧的检测结果，采用预设的跟踪关联算法对烟雾进行跟踪。本方案，不依赖光线变化，可以准确检测跟踪烟雾，鲁棒性强。
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公开(公告)号：CN116051852A
公开(公告)日：2023-05-02
申请号：CN202211338670.5
申请日：2022-10-28
Applicant: 北京环境特性研究所
Abstract: 本发明提供了一种红外小目标检测方法、装置、计算设备及存储介质，该方法包括：获取待检测目标的红外图像；将红外图像输入预先构建的用于进行特征提取的基础网络结构，得到至少一个低层特征图和一个高层特征图；将高层特征图输入多感受野模型，得到第一特征图；其中，多感受野模型用于通过空洞卷积扩大感受野，获得语义信息丰富的第一特征图；将第一特征图和至少一个低层特征图按照预设级联规则输入融合模型，得到目标检测结果。本方案提供的红外小目标检测方法能够提高小目标的检测精度，降低虚警率。
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公开(公告)号：CN115661573A
公开(公告)日：2023-01-31
申请号：CN202211318322.1
申请日：2022-10-26
Applicant: 北京环境特性研究所
IPC: G06V10/774 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06V10/77 , G06V10/80 , G06V10/82
Abstract: 本发明实施例涉及图像处理技术领域，特别涉及一种红外弱小目标的检测方法、装置、计算设备及存储介质。其中，方法包括：获取待检测的红外弱小目标图像；将红外弱小目标图像输入至预先训练生成的检测模型中；其中，检测模型基于预设的神经网络训练得到，预设的神经网络包括由四个残差网络串联而成的骨干网络、由多个空洞卷积层组成的上下文特征提取网络、特征融合网络和全卷积网络；得到红外弱小目标图像的检测结果。本方案可以使检测模型具有较强的语义分割能力，可以提高对复杂背景下红外弱小目标的检测能力。
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公开(公告)号：CN115601377A
公开(公告)日：2023-01-13
申请号：CN202211329626.8
申请日：2022-10-27
Applicant: 北京环境特性研究所(CN)
IPC: G06T7/12 , G06T7/13 , G06V10/762
Abstract: 本发明实施例涉及图像处理技术领域，特别涉及一种目标分割方法、装置、计算设备及存储介质。其中，方法包括：获取待处理图像；对待处理图像进行平滑预处理，得到初始目标图像；基于k均值聚类算法，对初始目标图像进行粗分割，以得到目标标记图像；基于多级边缘检测算法和目标标记图像，对初始目标图像进行细分割，得到目标分割图像。本方案可以提高对复杂背景下的目标的分割准确率，以准确地提取出目标轮廓。
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公开(公告)号：CN114119514B
公开(公告)日：2024-07-19
申请号：CN202111341950.7
申请日：2021-11-12
Applicant: 北京环境特性研究所
Abstract: 本申请涉及目标检测技术领域，特别涉及一种红外弱小目标的检测方法、装置、电子设备和存储介质。该方法通过构建特征提取网络以提取红外图像中不同深度的特征；构建采用ASPP结构的第一金字塔结构，以提取红外图像的上下文特征；构建特征融合结构，以组成第二金字塔结构，用于对所述特征提取网络和所述第一金字塔结构的输出结果进行特征融合；构建全卷积网络结构，以对特征融合后的结果进行语义分割，并输出红外图像中的目标检测结果。本申请提供的红外弱小目标的检测方法能够提高红外弱小目标的检测准确率和降低虚警率。
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