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公开(公告)号：CN108009595B
公开(公告)日：2018-10-12
申请号：CN201711421049.4
申请日：2017-12-25
Applicant: 北京航空航天大学
Abstract: 本发明涉及一种基于特征规约的图像识别方法：针对基于局部特征描述子的图像特征描述中存在的特征冗余和存储空间占用大的问题，采用特征规约的思路，首先对图像进行特征划分、块规约和合并，再进行聚类规约，形成图像的特征表示，从而利用分类器进行分类学习和识别，本发明可以有效提高特征的紧凑程度，降低特征的存储空间，从而提高局部特征在图像检索、图像匹配等问题中的性能。
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公开(公告)号：CN108009525B
公开(公告)日：2018-10-12
申请号：CN201711422364.9
申请日：2017-12-25
Applicant: 北京航空航天大学
Abstract: 本发明涉及一种基于卷积神经网络的无人机对地特定目标识别方法如下：(1)将无人机采集到的对地特定目标数据集按照类别进行标注，并按照比例划分训练集、验证集、测试集；(2)设置训练卷积神经网络模型参数、训练参数，开始训练，根据训练情况，得到卷积神经网络模型的最优解。(3)改变卷积神经网络模型深度，重新开始(2)训练，得到最优卷积神经网络模型；(4)对测试集进行测试，得到识别准确率；(5)将准确率满足要求的卷积神经网络模型参数应用到无人机对地特定目标实际场景当中，对无人机采集到的图像目标进行识别。
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公开(公告)号：CN108154523A
公开(公告)日：2018-06-12
申请号：CN201711422365.3
申请日：2017-12-25
Applicant: 北京航空航天大学
CPC classification number: G06T7/246 , G06K9/6218 , G06K9/6256 , G06T2207/10048 , G06T2207/10052
Abstract: 本发明提供了一种机载光电平台中的实时目标跟踪系统及方法，属于智能视频处理技术领域，系统包括图像采集模块、图像解码模块、数据通信模块及目标跟踪模块。图像采集模块负责可见光图像以及红外图像数据的采集，完成采集后，红外图像数据与可见光图像数据输入图像缓存模块，数据通信模块负责与DSP芯片之间的指令信息和图像信息传递、与上位机以及后端伺服控制系统的通信，目标跟踪模块接收上位机指令、读取缓存好的红外图像数据与可见光图像数据，并输出相应处理结果，即目标方位信息，最后，将目标位置信息传递给后端伺服控制系统。本发明易于实现，能够在采集到图像后，立即在机载光电平台中进行实时目标跟踪处理，精度高、稳定性强、输出延迟低，可以代替人工实现对伺服系统的智能控制。
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公开(公告)号：CN108154520A
公开(公告)日：2018-06-12
申请号：CN201711441821.9
申请日：2017-12-25
Applicant: 北京航空航天大学
CPC classification number: G06T7/215 , G06T7/11 , G06T7/136 , G06T2207/20036 , G06T2207/20056
Abstract: 本发明涉及一种基于光流与帧间匹配的运动目标检测方法，预处理两帧图像，粗校准两帧图像，计算得到整体环境偏移分量；计算两帧图像的光流场；减去整体环境偏移分量，得到光流场运动幅度；将光流场运动幅度阈值化，得到去除整体环境偏移分量的运动目标区域和非运动区域；精配准两帧图像，并计算前一帧图像到后一帧图像的透视变换矩阵；利用透视变换矩阵将前一帧图像变换到后一帧图像的坐标系下；对得到的两帧图像进行差分，对差分得到的结果进行阈值分割，并使用形态学运算滤除噪声，得到多个连续运动目标区域；对多个连续运动目标区域聚类，得到区域的中心坐标；将中心坐标之间距离小于设定阈值的连续运动目标区域合并输出，得到检测到的运动目标。
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公开(公告)号：CN108121972A
公开(公告)日：2018-06-05
申请号：CN201711421020.6
申请日：2017-12-25
Applicant: 北京航空航天大学
CPC classification number: G06K9/00744 , G06K9/4671 , G06K9/6201
Abstract: 本发明涉及一种局部遮挡条件下的目标识别方法，是图像处理与模式识别领域一个重要的研究方向。(1)输入待检测的视频，提取含有目标的图像帧进行预处理；(2)选取所要识别的目标，利用SIFT算法提取目标特征点；(3)利用隐马尔科夫模型为概率密度模型对提取的目标SIFT特征进行训练，建立目标特征匹配库；(4)输入目标被局部遮挡的图像帧，将图像SIFT特征与目标特征匹配库进行匹配，便可将目标SIFT特征从图像所有SIFT特征中分类出来，实现视频序列图像中的目标识别。本发明的识别精度高，计算简单，工程实现容易。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108107934A
公开(公告)日：2018-06-01
申请号：CN201711421079.5
申请日：2017-12-25
Applicant: 北京航空航天大学
Abstract: 本发明公开了一种光电吊舱多级稳像/回扫复合控制系统，由六自由度振动隔离装置(1)、稳像控制装置(2)、稳像回扫装置(3)及光电吊舱组成；其中六自由度振动隔离装置(1)的基座与无人机机架固连，载物台与光电吊舱固连，基座与载物台通过六个隔振单元相连，当基座受到振动干扰时，通过这六个隔振单元的伸缩运动可以削弱传递到光电吊舱的振动；稳像控制装置(2)通过将光电吊舱残余振动的加速度作为反馈产生控制力以进一步抑制光电吊舱的振动；稳像回扫装置(3)则通过测量光电吊舱的姿态角实现稳像回扫一体化控制。本发明可实现光电吊舱的振动隔离/抑制多级稳像控制以及大范围回扫，有效提高光电吊舱的成像精度。
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公开(公告)号：CN108090960A
公开(公告)日：2018-05-29
申请号：CN201711422468.X
申请日：2017-12-25
Applicant: 北京航空航天大学
CPC classification number: G06T17/10 , G06K9/6223 , G06T7/33 , G06T17/30 , G06T2207/10028
Abstract: 本发明涉及一种基于几何约束的目标重建方法，属于计算机视觉领域，包括由运动恢复结构(SFM)方法获得初始点云；图像特征点聚类获得特征点的分类结果，即图像中相似部分的邻域关系；对初始点云的法向特征聚类，利用图像特征点分类结果与初始点云聚类结果之间的对应关系来定义初始点云的几何结构；由几何结构得到初始点云中较稀疏的部分，将此部分定义为“孔洞”，接下来利用“孔洞”区域的结合结构约束通过RANSAC方法与最小二乘法进行空间平面和曲面的拟合；对拟合出的表面进行采样，将得到的三维点加入初始点云从而得到一个稠密的点云模型，最后利用泊松表面重建得到目标的三维模型。本发明的实验结果验证了该方法的可实施性，并且达到较好效果。
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公开(公告)号：CN108010067A
公开(公告)日：2018-05-08
申请号：CN201711422471.1
申请日：2017-12-25
Applicant: 北京航空航天大学
CPC classification number: G06T7/277 , G06K9/6268 , G06T7/262 , G06T2207/10016 , G06T2207/20056
Abstract: 本发明涉及一种基于组合判断策略的视觉目标跟踪方法，步骤如下：(1)针对目标尺寸变换问题，建立一个自适应尺度，从而自动调整跟踪框大小；(2)针对目标被遮挡后无法继续确定目标所在位置的问题，采用卡尔曼滤波对当前观测量进行预测，当目标重新出现后继续使用KCF算法跟踪目标；(3)针对目标快速移动造成跟踪失败的问题。本发明通过检测目标在相邻帧中位置移动距离，以此计算目标运动速率，自适应的调节检测区域大小扩展系数，能够在不同的环境下获得较高的精度，有效提高整个跟踪系统的鲁棒性，并保持较高的计算速度，具有很高的工程实用价值。
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公开(公告)号：CN108009525A
公开(公告)日：2018-05-08
申请号：CN201711422364.9
申请日：2017-12-25
Applicant: 北京航空航天大学
Abstract: 本发明涉及一种基于卷积神经网络的无人机对地特定目标识别方法如下：(1)将无人机采集到的对地特定目标数据集按照类别进行标注，并按照比例划分训练集、验证集、测试集；(2)设置训练卷积神经网络模型参数、训练参数，开始训练，根据训练情况，得到卷积神经网络模型的最优解。(3)改变卷积神经网络模型深度，重新开始(2)训练，得到最优卷积神经网络模型；(4)对测试集进行测试，得到识别准确率；(5)将准确率满足要求的卷积神经网络模型参数应用到无人机对地特定目标实际场景当中，对无人机采集到的图像目标进行识别。
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公开(公告)号：CN107992875A
公开(公告)日：2018-05-04
申请号：CN201711422362.X
申请日：2017-12-25
Applicant: 北京航空航天大学
Abstract: 本发明涉及一种基于图像带通滤波的显著目标检测方法，对原始图像进行预处理；将图像变倍到设定尺寸，并进行浮点转换，得到浮点图像；对浮点图像使用IIR滤波器进行多次带通滤波，使用数字IIR滤波器进行带通滤波，带通滤波器由两个低通滤波器差分得到，对浮点图像进行一次带通滤波后再对滤波结果进行进一步带通滤波，得到带通滤波结果；对带通滤波结果进行分割，对分割结果进行形态学处理，剔除噪声影响；对形态学处理后的结果进行聚类，对聚类结果依据目标先验知识进行筛选，在筛选处理中，依据已知的特性进行筛选，并得到最终的检测结果。本发明实现简单，运算效率高，能有效检出目标。
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