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公开(公告)号：CN115797244A
公开(公告)日：2023-03-14
申请号：CN202310069737.8
申请日：2023-02-07
Applicant: 中国科学院长春光学精密机械与物理研究所
Abstract: 基于多尺度方向共现滤波器与强度传递的图像融合方法，涉及图像融合领域，该方法包括以下步骤：源红外与可见光图像数据获取及预处理；迭代使用共现滤波器对初步分解后的图像进行多尺度分解；采用离散紧支撑剪切波变换对多尺度红外基础层子图像和多尺度可见光基础层子图像进行多方向分解；细节层子图像融合；基础层子图像融合；对融合后的多尺度细节层子图像和不同方向的多尺度多方向基础层子图像进行重构得到融合图像。本发明能有效保留热辐射目标显著信息与更多的有效细节信息，减少边缘模糊；本发明有效区分不同尺度的细节信息同时具备方向表示特性；本发明显著提高了融合图像的整体对比度与清晰度，提高了整体融合效果。
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公开(公告)号：CN115456924A
公开(公告)日：2022-12-09
申请号：CN202211156264.7
申请日：2022-09-22
Applicant: 中国科学院长春光学精密机械与物理研究所
Abstract: 基于多尺度潜在低秩表示的自适应红外与可见光融合方法，涉及图像融合领域，包括：源红外与可见光图像数据获取及预处理；利用潜在低秩约束初步分解源红外与可见光图像数据矩阵得到初始低秩子图像和显著子图像；对初始的低秩子图像做多级分解；采用平均梯度法构建初步的融合权重，并利用导向滤波器细化融合权重，对显著子图像进行融合得到融合后的显著子图像；基于全局局部拓扑粒子群优化算法设计双目标优化准则，设置自适应权重融合低秩子图像；将融合后的显著子图像和低秩子图像进行重构得到最终的融合图像。本发明提高了图像融合效率，保证了图像融合后的图像质量，大大提高了图像融合效果的稳定性，在去噪和减少图像失真方面具有突出的性能。
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公开(公告)号：CN114998567A
公开(公告)日：2022-09-02
申请号：CN202210838226.3
申请日：2022-07-18
Applicant: 中国科学院长春光学精密机械与物理研究所
IPC: G06V10/143 , G06V10/30 , G06V10/54 , G06V10/776 , G06V10/80 , G06V10/74 , G06V10/82 , G06K9/62 , G06N3/04
Abstract: 一种基于多模态特征判别的红外点群目标识别方法，涉及红外点群目标检测识别技术领域，本发明的一种基于多模态特征判别的红外点群目标识别方法，包括以下步骤：步骤S1、多源图像序列数据和目标测量类数据预处理；步骤S2、单模态多源图像序列数据目标特征提取及目标识别；步骤S3、单模态目标测量类数据目标特征提取及状态识别；步骤S4、多模态特征融合及目标识别；步骤S5、识别结果融合及判定。本发明具备对红外点群目标进行物理属性分类识别的能力，提升了红外点群目标识别的鲁棒性，对红外点群目标物理属性识别准确率达85%以上。
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公开(公告)号：CN118135306A
公开(公告)日：2024-06-04
申请号：CN202410270734.5
申请日：2024-03-11
Applicant: 中国科学院长春光学精密机械与物理研究所
IPC: G06V10/764 , G06V20/10 , G06V10/82 , G06V10/762 , G06V10/80 , G06N3/042 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种基于图卷积神经网络和注意力机制的双分支高光谱图像分类方法，包括：输入高光谱原始图像对数据进行预处理；降维后数据输入到CNN注意力机制分支中，经过注意力机制模块，数据处理模块，注意力机制模块和卷积操作，得到处理后的分支特征；降维后数据输入到GCN分支当中，进行简单线性迭代聚类，分割为k个超像素，对k个超像素进行编码，得到超像素图节点，将图节点输入GCN模块中进行特征提取，将提取出的超像素节点特征解码为像素级分支特征；对两个分支进行特征融合，用交叉熵函数作为损失函数对训练模型，用softmax函数得到类别标签概率。本发明以有限的高光谱图像为研究对象，提高了高分类精度，保证了分类速度。
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公开(公告)号：CN116128745A
公开(公告)日：2023-05-16
申请号：CN202211500247.0
申请日：2022-11-28
Applicant: 中国科学院长春光学精密机械与物理研究所
Abstract: 一种全场景高动态范围红外图像的灰度映射方法涉及红外图像处理技术领域，解决了现有映射方法对于复杂度不一样场景的适应性较差的问题，包括如下步骤：步骤1、获取原始红外图像中的结构特征；步骤2、根据结构特征计算场景复杂度；步骤3、根据场景复杂度选择灰度映射范围；步骤4、根据步骤3得到的灰度映射范围获得原始红外图像的灰度映射图像。本发明根据结构特征获得场景复杂度，根据场景复杂度选择对应特定的灰度映射范围，进而得到清晰低噪的灰度映射图像，场景适应性强，提升了全场景高动态范围红外图像处理的场景适应性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114898082B
公开(公告)日：2022-10-04
申请号：CN202210823713.2
申请日：2022-07-14
Applicant: 中国科学院长春光学精密机械与物理研究所
IPC: G06V10/143 , G06V10/30 , G06V10/40 , G06V10/74 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06K9/62 , G06N3/04
Abstract: 基于数据驱动的空间红外点状目标状态变化感知方法，涉及红外目标状态识别领域，包括：测量和标定红外点状目标状态变化数据；建立基于多维数据的红外点状目标状态变化数据数学描述表达方法；设计红外点状目标状态变化输入数据序列的维度，标注其对应的红外点状目标状态变化输出数据类别；构建红外点状目标状态变化输入数据序列表达的目标状态配对关系；建立卷积神经网络CNN感知模型，实现数据驱动的红外点状目标状态变化感知。本发明在满足常规成像条件工作应用场景下，可实现红外点状目标状态变化感知准确率达93%以上，为上级系统提供来袭目标的属性识别和意图分析，为当前远距离红外点状目标状态变化感知提供一种高可靠方法。
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公开(公告)号：CN101201955A
公开(公告)日：2008-06-18
申请号：CN200710193573.0
申请日：2007-12-19
Applicant: 中国科学院长春光学精密机械与物理研究所
Abstract: 本发明基于ATM的智能监控系统及其方法，属于计算机控制应用领域。该系统具有数字化存储、卡号叠加、录像及报警、联网功能，可实现对取款人、ATM自动柜员机出钞口的实时监控；在ATM自动柜员机上安装人体接近探测器，当有物体接近ATM时，可准确告警并发信号给摄像机开启录像，触发式视频采集只在ATM有客户进行交易时才开始采集视频信息；当出钞口不出钞、ATM产生振动、人脸识别、指纹识别和第二代身份证识别出错、与数据库比对不相符时报警；同时，可实现视频图像及工作状态信息的远程报警输入输出，实现实时网络智能监控。本发明充分利用了现有技术，结合ATM实际情况，设计合理，控制准确，可靠性高，功能齐全，成本低廉。
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公开(公告)号：CN119310833B
公开(公告)日：2025-03-28
申请号：CN202411854976.5
申请日：2024-12-17
Applicant: 中国科学院长春光学精密机械与物理研究所
IPC: G05B11/42
Abstract: 本发明属于控制技术领域，本发明公开了一种分数阶随机最优控制模型下的PID控制方法及系统，包括：搭建PID控制环境，确定PID控制系统的传递函数；构建带有时滞的分数阶噪声驱动的离散随机最优控制模型以及最优控制模型的性能泛函；根据最优控制模型得到最优控制变量的表达式，最优控制变量使性能泛函取极值；将PID控制系统中实际的输入值和输出值代入到最优控制变量的表达式，得到最优控制变量的实际值；将最优控制变量的实际值代入PID控制系统的传递函数，得到PID控制系统的最优参数。本发明构建的最优控制模型通过引入分数阶噪声解决PID控制的扰动性，通过引入有时滞性的离散随机控制系统解决PID控制的延迟性，从而有效提高工程中自动控制的精度。
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公开(公告)号：CN119580060A
公开(公告)日：2025-03-07
申请号：CN202411559406.3
申请日：2024-11-04
Applicant: 中国科学院长春光学精密机械与物理研究所
IPC: G06V10/82 , G06V10/80 , G06V10/764 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/048
Abstract: 本发明公开提供了一种基于Yolov8的弱小目标检测方法及装置，包括：对待检测图像进行预处理得到特征图像；将特征图像输入至优化的目标检测模型，利用目标检测模型进行弱小目标检测；目标检测模型的优化包括：在特征提取网络的空间金字塔池化层内融合感知大内核卷积，获取目标的多尺度的稀疏特征；在特征融合网络的输出端引入三重注意力机制层，将与稀疏特征整合后的特征信息进行自适应聚焦；构建多尺度的目标检测网络，对经自适应聚焦后的特征信息进行检测。本发明通过在空间池化金字塔内结合大内核卷积层捕捉目标的稀疏特征；利用特征融合网络输出端增加的三重注意力机制实现跨纬度交互，从而在整体上提高了模型对红外弱小目标的检测精度。
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公开(公告)号：CN119540842A
公开(公告)日：2025-02-28
申请号：CN202510107082.8
申请日：2025-01-23
Applicant: 中国科学院长春光学精密机械与物理研究所
IPC: G06V20/40 , G06V10/40 , G06V10/80 , G06V10/764
Abstract: 本发明涉及交通控制技术领域，本发明公开了一种停车场景下的车辆轨迹预测方法，包括：获取包含停车场景下所有车辆和停车位的鸟瞰图图像，根据鸟瞰图图像得到行驶车辆与全部停车位的距离以及角度偏差；提取鸟瞰图图像的语义信息；将提取到的语义信息、行驶车辆与全部停车位的距离以及角度偏差进行融合，通过行为点得分函数得到行驶车辆继续行驶和停入某个停车位的行为概率；获取停车场景下的车辆轨迹历史数据，与行为概率、鸟瞰图图像的语义图像输入轨迹预测模型，生成行驶车辆的轨迹预测结果。本发明通过将车辆发生某行为的行为概率作为轨迹预测模型的输入，捕捉到车辆行驶过程中的不确定性，从而提高轨迹预测结果的准确性。
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