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公开(公告)号：CN109360190B
公开(公告)日：2020-10-16
申请号：CN201811105522.2
申请日：2018-09-21
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明公开了一种基于图像超像素融合的建筑损毁检测方法及装置，其中，该方法包括以下步骤：对至少一幅合成孔径雷达图像和至少一幅光学图像进行超像素分割及相互对应处理，以提取多幅建筑物损毁检测图像的超像素；根据多幅建筑物损毁检测图像的超像素并利用BBA逐个超像素描述每幅建筑物损毁检测图像中建筑物损毁的置信度；融合多幅建筑物损毁检测图像中相互对应的超像素的BBA，以获取最终建筑物损毁检测结果。该方法可以在合成孔径雷达图像和光学图像的分辨率存在较大差异时仍然能够进行建筑物损毁检测，具有较高的准确率和有效性，解决了应用场景的局限性问题。
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公开(公告)号：CN107255800B
公开(公告)日：2020-08-25
申请号：CN201710359284.7
申请日：2017-05-19
Applicant: 清华大学
IPC: G01S7/41
Abstract: 本发明提供多极化雷达成像的双层次块稀疏匹配追踪方法及装置，方法包括：获取多个极化通道下雷达回波并向量化处理，根据向量化的雷达回波计算基信号矩阵，设置稀疏度K、参数δ、基信号集和各极化通道回波残余初始值；计算各极化通道的稀疏解并找出其中K个最大值对应的位置作为支撑集；对各极化下支撑集投票选出票数最高的支撑集组成各极化通道的共同支撑集；用概率图模型开发目标的双层次块稀疏性，获得新的共同支撑集；根据新的共同支撑集获取新的稀疏解，根据新的稀疏解获取各极化通道新的回波残余；判断新的回波残余是否满足预设迭代停止条件，若满足则停止迭代并根据当前迭代结果计算并融合得到最终成像结果。本发明计算量较小，能保证图像质量。
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公开(公告)号：CN111123267A
公开(公告)日：2020-05-08
申请号：CN201911046217.5
申请日：2019-10-30
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明公开了一种合成孔径雷达图像舰船检测方法及装置，其中，方法包括以下步骤：获取合成孔径雷达图像，并估计得到合成孔径雷达图像的参数；利用超像素的尺寸和正则化参数得到合成孔径雷达图像的所有超像素；获取所有超像素的每个超像素的费雪向量，并确定费雪向量的局部对比度，以生成舰船检测结果。该方法摆脱了对训练数据的依赖，有助于提升对SAR图像中弱舰船目标的检测性能，简单易实现。
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公开(公告)号：CN109444841A
公开(公告)日：2019-03-08
申请号：CN201811600312.0
申请日：2018-12-26
Applicant: 清华大学 , 中国人民解放军海军航空大学
IPC: G01S7/41
Abstract: 本发明公开了一种基于修正切换函数的平滑变结构滤波方法及系统，其中，该方法包括：根据雷达目标的运动过程和量测过程分别建立目标运动模型和雷达量测模型；利用目标运动模型和雷达跟踪的历史数据计算出当前时刻目标状态的预测值；根据雷达目标的运动状态和噪声的先验信息给定出目标运动模型和雷达量测模型的不确定度，根据不确定度的先验估计计算新息增益项；根据目标状态的预测值和新息增益项计算出目标状态的后验更新，并序贯迭代上述步骤对目标状态持续跟踪，直至雷达判断航迹终止。该方法采用双曲正切函数作为切换函数计算新息增益项，抑制滤波过程中的抖振现象，提高滤波器对未建模的系统不确定度的鲁棒性，获得更好的目标状态估计精度。
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公开(公告)号：CN109298420A
公开(公告)日：2019-02-01
申请号：CN201710612948.6
申请日：2017-07-25
Applicant: 清华大学
IPC: G01S13/90
Abstract: 本发明的实施例公开了一种合成孔径雷达的运动目标迭代最小熵成像方法及装置，该方法以散焦的ROI复图像作为输入量，将ROI图像熵建模为相位补偿因子的函数，并构造图像熵替代函数将图像熵最小化问题转化为可以迭代求解的序贯优化问题，利用算法收敛得到的相位补偿因子，重建出较高分辨率的运动目标幅度图像。通过结合SAR的ROI数据与迭代最小熵算法，能够获得较高分辨率的运动目标自聚焦像。一方面以ROI数据为输入量，极大地降低了所需处理的数据量，提高了运动目标信杂比；另一方面，不需要任何先验参数，采用迭代最小熵算法估计出准确的相位补偿因子，获得最终的二维幅度图像。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108872984A
公开(公告)日：2018-11-23
申请号：CN201810212392.6
申请日：2018-03-15
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明涉及一种基于多基地雷达微多普勒和卷积神经网络的人体识别方法，属于雷达目标识别技术领域。本方法中使用多基地雷，缓解了视角变化带来的回波信号差异，增强了识别鲁棒性，提高了识别准确率。采用卷积神经网络进行数据处理，无需手工设计特征，具有一定通用性且识别正确率性能优异。本方法采用迁移学习技术，在卷积神经网络中利用了RGB光学图像预训练权重，并利用具有类似RGB光学图像的三通道多分辨率时频图作为卷积神经网络的输入，在匹配了预训练权重维度的同时，相比单分辨率时频图提供了更多的信息，本方法能够在多种人体识别任务中取得良好的识别准确率。
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公开(公告)号：CN107561533A
公开(公告)日：2018-01-09
申请号：CN201710576328.1
申请日：2017-07-14
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明提供一种C波段星载合成孔径雷达运动目标成像方法，包括：接收原始回波数据，利用SAR距离徙动成像算法对原始回波数据进行成像处理，提取包含运动目标信息的散焦的ROI复图像数据矩阵S0，初始化目标在方位向和距离向的等效运动参数α和β；利用等效运动参数α和β构造聚焦算子Γ(·)，基于所述ROI复图像数据矩阵S0和所述聚焦算子Γ(·)建立压缩感知稀疏重构模型，采用软阈值迭代算法重建模型稀疏解X；建立最小误差模型，利用所述模型稀疏解X更新等效运动参数α和β；判定所述等效运动参数α和β满足算法终止条件，输出稀疏解幅度矩阵|X|。本发明提供的方法，采用参数化稀疏重建的技术获得最终的二维幅度像，有效地抑制了因目标高阶运动引起的非对称旁瓣。
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公开(公告)号：CN106855941A
公开(公告)日：2017-06-16
申请号：CN201611128869.X
申请日：2016-12-09
Applicant: 清华大学
CPC classification number: G06K9/00355 , G06K9/46 , G06K9/6267
Abstract: 本发明提出一种基于雷达微多普勒信号稀疏优化的手势识别方法及系统，该方法包括以下步骤：发射雷达信号，并接收雷达信号经过待识别手势反射的手势回波信号；根据稀疏优化技术，将手势回波信号映射成稀疏向量；提取稀疏向量中的非零元素，并查找非零元素所对应的Gabor基向量，并提取相应的时移参数和频移参数，以得到手势回波信号的特征量；训练分类器，并将特征量输入分类器中，以识别待识别手势的类型。本发明不受光照条件的影响，能够提升光照条件不好的情形下的手势识别正确率。
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公开(公告)号：CN106771548A
公开(公告)日：2017-05-31
申请号：CN201611016325.4
申请日：2016-11-18
Applicant: 清华大学 , 西安西电避雷器有限责任公司
IPC: G01R19/28
CPC classification number: G01R19/28
Abstract: 一种基于红外热成像原理测试压敏电阻电流分布的装置，包括压敏电阻，所述压敏电阻放置于金属接地极板上，所述压敏电阻通过高压引线连接有冲击电流发生器，所述压敏电阻的正上方设有红外热成像仪。其有益效果是：克服了现有技术的不足,提供了一种测试氧化锌压敏电阻阀片电流分布的装置，使测试结果能够更加真实反映氧化锌压敏电阻内部真正的通流情况。
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