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公开(公告)号：CN111491100B
公开(公告)日：2021-04-27
申请号：CN202010311926.8
申请日：2020-04-20
申请人： 南京莱斯电子设备有限公司
摘要： 本发明提供了一种在嵌入式平台降低图像处理功耗的方法，包括：1)采用LVDS解码芯片将Cameralink图像数据转换为并口数据；2)采用桥接芯片将并口数据转换为MIPI‑CSI数据；3)对数据进行图像处理后输出为MIPI‑DSI数据；4)采用桥接芯片将MIPI‑DSI数据转换为并口数据；5)采用LVDS编码芯片将并口数据转换为Cameralink图像数据。本发明为在ARM等嵌入式平台上对Cameralink图像数据进行灵活的图像处理提供低功耗、低成本实现方法。目前Cameralink接口向MIPI接口转换仍然是行业痛点，缺乏兼具低功耗、易开发等特点的转换方法，本发明解决了该项难点。
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公开(公告)号：CN111652097A
公开(公告)日：2020-09-11
申请号：CN202010448280.8
申请日：2020-05-25
申请人： 南京莱斯电子设备有限公司
摘要： 本发明提供了一种图像毫米波雷达融合目标检测方法，包括：通过摄像机获取视频图像后，采用基于改进的YOLOv3-tiny网络进行目标检测与识别；通过毫米波雷达获取点信息后，通过点速度分析结合连续帧关联的方法，对点信息进行分析，形成目标航迹；对摄像机内参进行标定后，并对摄像机、毫米波雷达安装位置进行测量，计算两者坐标系的映射关系，进而将毫米波雷达坐标系下的航迹点转换到图像坐标系中；最后，通过将转换到图像坐标系中的航迹点与图像检测到的目标点进行位置关联，实现两种传感器检测结果的融合，达到了提升目标检测准确率的效果。相对于单一传感器目标方法，有效提升了目标检测在工程应用中的准确性与鲁棒性。
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公开(公告)号：CN111009008A
公开(公告)日：2020-04-14
申请号：CN201911239812.0
申请日：2019-12-06
申请人： 南京莱斯电子设备有限公司
摘要： 本发明提供了一种基于自学习策略的机场飞机自动挂标方法，解决了机场场面4k视频图像中飞机自动挂标问题。包括：计算出地理位置信息与视频图像坐标位置之间的转换矩阵；接入场间信息，利用转换矩阵将场间信息转换为对应的视频图像位置信息；对输入视频图像进行运动目标检测，实现对场面运动目标的检测定位；利用目标信息关联算法将自动化信息与运动目标进行关联，同时记录下目标的位置信息和视频图像的经纬度信息，完成初步挂标；利用记录下的目标位置信息和相对应的自动化信息制作成为映射表并自动更新转换矩阵，对视频图像中难以进行目标检测的位置进行手动标注，记录位置信息，更新映射表；基于映射表和目标检测信息二者融合算法实现机场飞机自动挂标。
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公开(公告)号：CN110852323A
公开(公告)日：2020-02-28
申请号：CN201911124953.8
申请日：2019-11-18
申请人： 南京莱斯电子设备有限公司
摘要： 本发明公开了一种基于角点的空中目标探测方法，首先接收红外图像或可见光图像，将图像数据放置于缓冲区；对图像进行色彩空间转换，获取对应的灰度图像；针对灰度图像进行边缘检测，获取边缘闭合区域；利用角点检测算法，获取图像中所有符合计算规则的角点，并根据筛选规则，进行角点筛选；利用闭合区域对角点进行分组，将处于同一轮廓内的角点作为同一组；分别计算各组角点中心位置于外部轮廓，作为检测目标的位置信息；输出各个目标位置和大小信息，完成目标检测。本发明不仅能够快速定位目标位置，而且能够有效排除空中的多云背景干扰，从而突破空中目标在穿过云背景时出现的目标丢失现象，从而完成多云背景下的空中目标探测难题。
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公开(公告)号：CN118521512A
公开(公告)日：2024-08-20
申请号：CN202410659947.7
申请日：2024-05-27
申请人： 南京莱斯电子设备有限公司
IPC分类号： G06T5/77 , G06T7/90 , G06T3/4038
摘要： 本发明公开了一种全景图像的色差校正方法、设备、程序产品及存储介质，本发明首先获取待拼接多张图像，对图像进行特征点提取及匹配，获取重叠区域，然后据提取重叠区域的颜色特征值，计算得到RGB三通道的颜色差异，提取相邻的两个图像分别在重叠区域上RGB三通道的颜色特征值；根据颜色特征值计算得到相邻的两个图像在重叠区域上RGB三通道的颜色差异值；根据颜色差异值分别对相邻的两个图像进行颜色校正；对处理后的任意两张相邻图像进行拼接融合，生成色彩校正后的全景图像；将所述色彩校正后的全景图像拉直，完成全景图像的校正。本发明校正效果更好。
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公开(公告)号：CN116206257A
公开(公告)日：2023-06-02
申请号：CN202310057411.3
申请日：2023-01-17
申请人： 南京莱斯电子设备有限公司
IPC分类号： G06V20/52 , G06V20/40 , G06V10/80 , G06T7/73 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V10/764 , G06V20/70 , G06V10/762
摘要： 本发明公开了一种基于多尺度特征解耦的机场飞行区目标实时检测方法，其步骤包括：1、获取机场飞行区监控视频，构建机场飞行区目标检测数据集；2、构建多尺度特征融合模块，实现不同尺度目标的检测；3、将目标检测中的分类和定位任务进行解耦，构建基于特征解耦的学习网络；4、将基于特征解耦的学习网络和多尺度特征融合模块加入到YOLOv5目标检测网络，结合损失函数来训练优化目标检测模型。本发明利用多尺度特征融合模块聚合浅层细节信息和深层语义信息，增强了不同尺度目标的检测能力，并利用特征解耦学习网络解耦分类和定位任务，分别学习旋转不变和旋转协变特征，提升了目标检测的准确性。
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公开(公告)号：CN113721223A
公开(公告)日：2021-11-30
申请号：CN202110891563.4
申请日：2021-08-04
申请人： 南京莱斯电子设备有限公司
摘要： 本发明提供了基于极值理论的弱小目标检测前跟踪技术性能分析方法，包括：步骤1：采集或仿真获取雷达数据；步骤2：对所采集的雷达数据进行弱小目标检测前跟踪(TBD)处理，获取最终值函数，通过提取极大值点检测目标位置；步骤3：采集有目标的雷达数据，重复步骤1和2获取目标样本数据；采集无目标雷达数据，重复步骤1和2获取虚警样本数据；步骤4：TBD算法性能分析，对获取的目标样本通过蒙特卡罗算法分析检测概率；对获取的虚警样本通过极值理论分析虚警概率。
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公开(公告)号：CN112465867A
公开(公告)日：2021-03-09
申请号：CN202011376382.X
申请日：2020-11-30
申请人： 南京莱斯电子设备有限公司
摘要： 本发明提供了一种基于卷积神经网络的红外点目标实时检测跟踪方法，首先采用滑窗的方式对红外点目标进行检测，筛选可能的目标，再对多帧图像中的点目标进行数据关联的跟踪，形成航迹，然后每间隔N帧图像用卷积神经网络对图像进行识别，去除航迹中的非点目标。本发明适用于光电探测设备对空中的弱小目标进行检测和跟踪，主要算法流程均由软件完成，针对红外图像进行处理，提高光电探测设备的探测能力和探测精度。本技术融合了传统的目标检测算法和卷积神经网络算法，在保证检测准确性的同时，提高了检测效率，可以实现实时准确的检测。
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公开(公告)号：CN111126185A
公开(公告)日：2020-05-08
申请号：CN201911249811.4
申请日：2019-12-09
申请人： 南京莱斯电子设备有限公司
摘要： 本发明提供了一种针对道路卡口场景的深度学习车辆目标识别方法，传统车辆识别算法准确率过低，检测速度过慢问题。本发明以Darknet深度学习网络框架平台为基础，针对道路卡口场景设计网络特征提取层，采用1*1卷积层和深度可分离卷积层替代普通卷积结构缩小网络参数规模，加快网络前向预测速度，采用迁移学习的方法提升识别准确率。
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公开(公告)号：CN107895375B
公开(公告)日：2020-03-31
申请号：CN201711179924.2
申请日：2017-11-23
申请人： 南京莱斯电子设备有限公司
摘要： 本发明公开了一种基于视觉多特征的复杂道路线提取方法，包括如下步骤：(1)摄像头标定；(2)透视变换矫正；(3)图像滤波及兴趣点提取；(4)快速LSD线检测；(5)伪道路线剔除及合并；(6)左右边界查找；(7)道路线信息提取。本发明的有益效果为：本发明解决了复杂场景下道路线提取的实时性差与鲁棒性低的问题；在两个挑战性数据集Caltech和SLD都获得较高的性能，道路线提取完整性平均精度达到92％，单帧平均运行时间35ms，充分验证了本发明的有效性。
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