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公开(公告)号：CN107705280B
公开(公告)日：2020-12-15
申请号：CN201710991192.0
申请日：2017-10-23
Applicant: 北京航空航天大学
Abstract: 本发明公开一种结构驱动的光谱映射遥感图像融合方法，属于遥感图像处理技术领域。实施过程包括：1)对全色图像进行块处理，建立全色图像块与多光谱图像像元之间的对应关系。并根据每个图像块自身的空间特性及其与邻域图像的关系将其划分为纯或混合图像块，从而确定对应的多光谱图像像元的纯、混合属性；2)分别对纯、混合图像块采用不同的方法进行光谱信息映射得到光谱信息图像；3)采用一般的细节提取方法将细节信息注入到光谱信息图像中得到融合图像。本发明通过基于对全色图像的结构分析，保证了像元的光谱信息的准确性，能够改善一般融合图像中的鬼影等现象，可用于环境监测、土地利用与农业调查等领域。
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公开(公告)号：CN105184308B
公开(公告)日：2020-09-29
申请号：CN201510468282.2
申请日：2015-08-03
Applicant: 北京航空航天大学
Abstract: 本遥感图像建筑物检测分类方法首先获取源于机载雷达激光的DSM图数据和可见光图数据，把DSM图尺寸变换并二值化，滤除图像边缘的干扰，融合DSM图和可见光图，再分离融合图像的白色大小区域，对大区域利用组合特征进行分类，对小区域利用全局优化决策出建筑物分类的特征，按各特征设定的阈值对建筑物区域进行分类，计算熵最小的分支，再计算该分支中纯度最高的建筑物区域，结合这些数据得到各特征权重，权重最大的特征就是这一级分类特征，依次判决特征先后顺序，实现遥感图像建筑物检测分类过程。本发明可用于遥感图像建筑物的检测分类，对于准确地检测分类遥感图像建筑物有着重要意义，具有广阔的市场前景和应用价值。
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公开(公告)号：CN111582069A
公开(公告)日：2020-08-25
申请号：CN202010322354.3
申请日：2020-04-22
Applicant: 北京航空航天大学
Abstract: 本发明是一种空基监视平台的轨道障碍物零样本分类方法及装置，涉及航空监视和轨道障碍物检测技术领域。本发明装置包括图片采集器、障碍物目标提取器、目标映射网络、语义向量生成器、语义向量映射网络、基于余弦度量的最近邻分类器和警报器。本发明方法通过无人机采集铁轨图片，提取障碍物目标区域，映射为固定维度的向量，作为视觉特征；对障碍物的类别名称使用Word2vec技术生成语义向量，再映射为同视觉特征相同维度的语义特征向量；建立基于余弦度量的最近邻分类器对障碍物分类；在训练阶段，利用可见类别障碍物样本训练映射网络。本发明实现了对铁轨上未知障碍物的检测，提高了轨道障碍物的分类准确率，降低了误检虚警率。
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公开(公告)号：CN109948553B
公开(公告)日：2020-07-24
申请号：CN201910214205.2
申请日：2019-03-20
Applicant: 北京航空航天大学
Abstract: 本发明公开了一种多尺度密集人群计数方法，属于航空监视领域。首先采集密集场景的数据，标记人群图像并进行预处理作为训练图片，然后训练图片分别依次通过卷积操作和多级池化模块得到各图片对应的融合多尺度信息的特征图。使用卷积核为1×1步长为1的卷积层分别对每张特征图进行定位信息加强，得到各自对应的定位信息加强的特征图。将每张定位信息加强的特征图重复使用卷积操作和多级池化模块后进行融合，再次定位信息加强，获得最终的特征图，进行解码，使用双线性插值法逐步恢复空间分辨率，得到各自最终的人群密度图。利用每张人群密度图中的像素值进行积分求和，得到最终的人数。本发明提高了计数精度，对监控场景有更好的认知能力。
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公开(公告)号：CN108280486B
公开(公告)日：2020-06-23
申请号：CN201810104197.1
申请日：2018-02-02
Applicant: 北京航空航天大学
Abstract: 一种新型的基于端元簇的高光谱图像解混方法，通过端元簇的提取与基于端元簇的丰度反演两个步骤达到高光谱图像的自适应精确解混。该方法步骤如下：(1)基于全局图像的稀疏表示；(2)基于投票的备选端元筛选；(3)通过提取光谱形状特征进行端元簇构建；(4)构造分块过完备字典；(5)遍历整个图像，针对每个像素进行基于块稀疏的最佳端元选择；(6)利用全约束最小二乘法进行丰度估计，输出端元簇光谱与丰度结果。本方法主要针对高光谱图像中存在的光谱变异问题，能够有效减少由于光谱变异带来的误差，提高解混精度，同时基于图像本身的端元簇提取使得算法自适应性强。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109978913A
公开(公告)日：2019-07-05
申请号：CN201910155910.X
申请日：2019-03-01
Applicant: 北京航空航天大学
Abstract: 本发明公开了一种无人机云台自动跟踪铁路区域的方法及系统，属于航空监视技术领域。所述方法基于采集到的图像检测出铁轨部分，计算出铁轨在图像中的重心坐标，计算出铁轨区域重心与图像画面中心的偏移矢量及两条铁轨各自的角度，输入到云台伺服控制模块中，使无人机巡视过程中铁路维持在图像中央，效果显著。本发明可用于无人机铁路巡检的摄像头云台自动控制，提升了采集铁轨数据的信息质量，具有计算量小，响应时间短，控制效果良好等优点，对后续的铁轨异物检测，巡检铁路日常分析都具有重大意义。
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公开(公告)号：CN109948553A
公开(公告)日：2019-06-28
申请号：CN201910214205.2
申请日：2019-03-20
Applicant: 北京航空航天大学
Abstract: 本发明公开了一种多尺度密集人群计数方法，属于航空监视领域。首先采集密集场景的数据，标记人群图像并进行预处理作为训练图片，然后训练图片分别依次通过卷积操作和多级池化模块得到各图片对应的融合多尺度信息的特征图。使用卷积核为1×1步长为1的卷积层分别对每张特征图进行定位信息加强，得到各自对应的定位信息加强的特征图。将每张定位信息加强的特征图重复使用卷积操作和多级池化模块后进行融合，再次定位信息加强，获得最终的特征图，进行解码，使用双线性插值法逐步恢复空间分辨率，得到各自最终的人群密度图。利用每张人群密度图中的像素值进行积分求和，得到最终的人数。本发明提高了计数精度，对监控场景有更好的认知能力。
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公开(公告)号：CN105957054B
公开(公告)日：2019-03-19
申请号：CN201610245590.3
申请日：2016-04-20
Applicant: 北京航空航天大学
Abstract: 本发明公开了一种图像变化检测方法，应用于同一地区不同时期的遥感图像变化区域检测问题，所述方法包括：通过对所述图像的对数比值差异图进行双边滤波得到初始差异图；通过对上述初始差异图进行频率调谐显著性区域检测得到显著图；通过对所述显著图进行局部熵计算得到加熵显著图；根据小波变换法融合初始差异图和加熵显著图得到融合图；通过最大类间方差法对融合图进行分割得到最终的变化检测结果图。本发明将显著性检测模型引入到变化检测问题中，对差异图和显著图进行融合，在保留图像细节的基础上最大程度地突出变化区域，利于进一步提取和分析。实验结果表明，本发明方法能够有效地降低误检率，提高了变化检测结果的精度。
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公开(公告)号：CN108257090A
公开(公告)日：2018-07-06
申请号：CN201810031563.5
申请日：2018-01-12
Applicant: 北京航空航天大学
IPC: G06T3/40
Abstract: 本发明公开了一种面向机载行扫相机的高动态图像拼接方法，属于信号处理领域。首先将线阵相机获取到的行扫图像进行灰度变换，增强行扫图像中感兴趣区域。其次，将行扫图像通过带通滤波器，提取出感兴趣部分。接着，重构行扫图像，原始的行扫图像减去感兴趣部分和信号位移系数的积，得到结果图像。最后，行扫图像拼接，生成一个行数、列数固定的空矩阵，将处理后图像的二维矩阵依次写入该矩阵。直到待拼接图像为最后一幅行扫图像为止，最终得到全景图。本发明提出的方法能够适应场景中光线等因素的变化，可以处理低光照条件下获取到的行扫图像，提高了系统的鲁棒性，并且对行扫图像在完成拼接的同时可以保证接缝对齐。
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公开(公告)号：CN105976345A
公开(公告)日：2016-09-28
申请号：CN201610270285.X
申请日：2016-04-27
Applicant: 北京航空航天大学
IPC: G06T5/50
CPC classification number: G06T5/50 , G06T2207/10032
Abstract: 本发明公开了一种可见光遥感图像合成方法，合成的仿真数据可作为云检测、阴影检测和质量评价等遥感图像研究的验证数据。所述方法包括：通过纹理合成方法，利用不同海况最高分辨率图像切片形成大幅宽的背景数据；通过在海面背景数据上添加目标样本及对应的尾迹，获得带尾迹的舰船目标图像；通过添加不同形状和透明度的云模板，产生不同云量和云层厚度的效果；通过设置太阳光照角，改变图像的整体灰度分布，产生云的阴影；通过添加模糊和噪声模拟不同的成像条件；通过图像降采样的方法，获得所需的不同分辨率图像。本发明提出的图像合成方法可根据不同任务，模拟海况、云遮挡以及光照等因素，准确、快速地合成指定目标的遥感图像。
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