-
公开(公告)号：CN113222824B
公开(公告)日：2022-08-30
申请号：CN202110618368.4
申请日：2021-06-03
Applicant: 北京理工大学 , 郑州航空工业管理学院 , 中国航空工业集团公司洛阳电光设备研究所
IPC: G06T3/40 , G06T5/50 , G06T7/00 , G06V10/46 , G06V10/80 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种红外图像超分辨率及小目标检测方法，首先设计了通过可见光图像辅助红外图像的超分辨率重构算法，基于可见光图像的超分辨率技术来提高原始输入的红外图像的图像分辨率；将分辨率提升后的红外图像输入到所设计的生成对抗网络中，在所设计的生成器中，可以直接将原始图像输入到设计的网络中，所提出的级联残差融合块能够保证每一层特征信息的保留，结合提取到的高层特征和低层特征，尽可能保证图像细节纹理特征的完整性；通过生成器和判别器之间的博弈学习，来提高对小目标检测的正确率。本发明提高对红外图像中小目标的正确检测率，有效降低了背景杂波对目标正确检测的影响，虚警率大幅度降低。
-
公开(公告)号：CN114172561A
公开(公告)日：2022-03-11
申请号：CN202111475545.4
申请日：2021-12-06
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明提供一种微小卫星的远程图像筛选传输方法，包括以下步骤：通过微小卫星的图像传感器采集大量图像；对采集的图像进行处理获得图像的特征；在获得的图像特征的基础上对采集的图像进行筛选获得具有代表性的图像；将筛选的图像通过通信系统传输到地面；将传输后的图像加入传输库，并根据传输库的规模限制对传输库进行精简；其中，图像筛选时需要根据更新与精简后的传输库进行筛选。本发明先筛选代表性的图像再进行传输，能明显减少待传输的图像数据量，从而缓解通信系统的传输带宽压力。根据信息重建的原理选择与已传输图像信息差异最大的图像进行传输，从而在减少传输数据量的同时提高传输至地面的信息量。
-
公开(公告)号：CN114170094A
公开(公告)日：2022-03-11
申请号：CN202111361000.0
申请日：2021-11-17
Applicant: 北京理工大学 , 郑州航空工业管理学院 , 中国航空工业集团公司洛阳电光设备研究所
Abstract: 本发明提供一种基于孪生网络的机载红外图像超分辨率与噪声去除算法，包括：步骤1：构建训练集与测试集；步骤2：构建基础孪生网络框架；步骤3：训练与测试。本发明利用孪生网络的两个分支共享权重的特点，既能达到去除噪声的目的，同时提高图像的分辨率。同时使用局部跳跃连接与全局跳跃连接，在充分用低频信息的同时加速网络收敛。此外，加入空间注意力机制，自适应调整空间域权重，突出目标与背景的对比度，更好地服务于目标跟踪与目标检测等工作。
-
公开(公告)号：CN113705453A
公开(公告)日：2021-11-26
申请号：CN202111001405.3
申请日：2021-08-30
Applicant: 北京理工大学 , 中国科学院空天信息创新研究院
Abstract: 本发明公开了一种基于热红外注意力机制神经网络的行车场景分割方法，本方法首先获取同场景、同分辨率的可见光、热红外影像，通过标记，形成复合影像训练数据集；接着构建热红外信息注意网络，使用复合影像训练集对其进行训练；当得到较好的训练模型后，使用热红外信息注意网络对行车影像进行分割；能够在不同环境下稳定地对行车环境影像进行分割，且分割精度较高。
-
公开(公告)号：CN113449680A
公开(公告)日：2021-09-28
申请号：CN202110798886.9
申请日：2021-07-15
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于知识蒸馏的多模小目标检测方法，包括构建可见光‑多光谱图像数据本征知识迁移模型，利用空谱联合的非局部特征金字塔视觉注意力结构进行特征精炼，以及通过基于空谱联合特征迁移的知识蒸馏模型精炼多光谱空谱联合特征得到高精度、高效率深度神经网络三个主要步骤。本发明能够利用可见光大数据对目标本征知识进行迁移解决多光谱数据样本不充足的问题，通过非局部注意力提升检测识别鲁棒性，并且通过知识蒸馏后的神经网络参数数量精简、计算资源开销降低，能够轻量化运行。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113208586A
公开(公告)日：2021-08-06
申请号：CN202110226785.4
申请日：2021-03-01
Applicant: 北京理工大学
IPC: A61B5/1455 , A61B5/145 , A61B5/00 , G06N3/04
Abstract: 本发明涉及一种基于便携式差分拉曼光谱技术实现血糖无创快速检测的血糖仪。首先利用两束不同波长光源对人体小指指甲中部进行拉曼光谱采集，得到两组具有微小频移的血糖拉曼数据；通过差分算法去除荧光背景，抓取特定血糖信号，并针对差分后产生的拉曼特征信号进行直接多重迭代反卷积算法还原，得到人体血糖原始拉曼光谱；最后经过标准葡萄糖溶液拉曼峰位匹配后，依照谱线强度和血糖浓度的对应关系可输出确切的血糖浓度值。该款血糖仪采用激发光与收集光同光路，在有效缩减体积基础上，大大提高血糖监测的便利性和宜用性，并且无需任何前处理。实现操作便携、检测速度快、准确度高，在对糖尿病预防及治疗方面具有重大指导意义。
-
公开(公告)号：CN112946077A
公开(公告)日：2021-06-11
申请号：CN202110142417.1
申请日：2021-02-02
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明提供了一种碳纤维复合材料表面临界折射纵波激发检测系统及方法，能够通过使用变角度楔块调整超声入射角度，在接收楔块中观察到接收波形的最大幅值，从而对碳纤维复合材料第一临界角进行标定后，进而确定在材料近表面处激发出了临界折射纵波。本发明可以测量出激发临界折射纵波的最佳入射角，从而确保材料中激励出标准的临界折射纵波，拥有更准确的传播方向，更小的衰减和散射，提高无损检测测量区域的准确度。得到最佳的接收信号，幅值较大，特征清晰，便于分析利用。
-
公开(公告)号：CN112017221A
公开(公告)日：2020-12-01
申请号：CN202010879061.5
申请日：2020-08-27
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明涉及一种基于尺度空间的多模态图像配准方法、装置和设备，通过对待配准的两个原始图像进行预处理，分别得到每个原始图像对应的配准用图像；提取尺度空间金字塔中分辨率最高的尺度空间图像中的基准Harris角点作为特征点；确定特征点在每层尺度空间图像中的PIIFD特征描述符；根据PIIFD特征描述符，得到相匹配的特征点对数量最高的目标层图像匹配对；根据目标层图像匹配对中相匹配的特征点对的坐标关系，对两个配准用图像进行空间配准，实现了多模态图像的配准，能够适应可见光、红外、多光谱、高光谱、雷达等多种类型数据图像，图像的配准精度高、稳定性好，能够有效提高图像配准效率。
-
公开(公告)号：CN111898633A
公开(公告)日：2020-11-06
申请号：CN202010567591.6
申请日：2020-06-19
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于高光谱图像的海上舰船目标检测方法，本发明采用孪生网络策略，对增强后的目标数据以及原始背景数据进行预处理，形成对目标检测数据具有泛化性的训练数据像素对代替原始单个像素作为训练网络的输入，构造像素对代替单个像元输入，使得检测算法具有较理想的检测效果和较高实用性。将深度学习的思想引入到高光谱目标检测是通过构建深度网络结构将低级特征组合合并变换得到更高层次的抽象特征，特别是其中的卷积神经网络，利用卷积操作的网络层次，更适合于光谱特征的提取，从而提升检测精度。
-
公开(公告)号：CN111881798A
公开(公告)日：2020-11-03
申请号：CN202010703023.4
申请日：2020-07-21
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明涉及一种高光谱图像的目标检测方法、装置、设备及存储介质。该方法包括：获取待检测的高光谱图像数据；利用分数傅里叶变换及约束能量最小化对高光谱图像数据进行粗搜索，得到初级阶次；在初级阶次的基础上，利用利用分数傅里叶变换及约束能量最小化进行精搜索，得到最优阶次；在最优阶次的范围内进行高光谱目标检测。采用上述方法或装置或设备通过基于分数阶傅里叶变换约束能量最小化算法进行粗搜索和精搜索，极大地提高了目标检测效率及准确率。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
172
records
(took 0.035 seconds)
