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公开(公告)号：CN103364767B
公开(公告)日：2015-02-25
申请号：CN201310284129.5
申请日：2013-07-08
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G01S7/40
Abstract: 本发明公开了一种地基雷达与移动平台雷达的时空配准方法。本发明首先将所有时刻雷达对目标的量测、雷达的地理坐标以及平台姿态角量测上报融合中心并将各雷达对目标的本地量测转换到地心地固坐标系，其次进行时间配准，利用内插外推法将高采样频率的雷达量测同步到低采样频率的时间点上，然后获得等效伪量测方程，根据广义最小二乘原理得雷达组网的系统误差和平台姿态角偏差估计，最后用估计的系统误差和平台姿态角偏差估计对各雷达的系统误差和平台姿态角偏差进行补偿，实现雷达组网的时空配准。本发明通过合理的数学建模，获得了各雷达的绝对系统误差估计，且本方法适用于雷达之间相距较远的情况，更加符合实际。
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公开(公告)号：CN103364767A
公开(公告)日：2013-10-23
申请号：CN201310284129.5
申请日：2013-07-08
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G01S7/40
Abstract: 本发明公开了一种地基雷达与移动平台雷达的时空配准方法。本发明首先将所有时刻雷达对目标的量测、雷达的地理坐标以及平台姿态角量测上报融合中心并将各雷达对目标的本地量测转换到地心地固坐标系，其次进行时间配准，利用内插外推法将高采样频率的雷达量测同步到低采样频率的时间点上，然后获得等效伪量测方程，根据广义最小二乘原理得雷达组网的系统误差和平台姿态角偏差估计，最后用估计的系统误差和平台姿态角偏差估计对各雷达的系统误差和平台姿态角偏差进行补偿，实现雷达组网的时空配准。本发明通过合理的数学建模，获得了各雷达的绝对系统误差估计，且本方法适用于雷达之间相距较远的情况，更加符合实际。
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公开(公告)号：CN102819745A
公开(公告)日：2012-12-12
申请号：CN201210231579.3
申请日：2012-07-04
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种基于AdaBoost的高光谱遥感影像分类方法。传统的模式识别方法无法满足对数据维数高、数据量大的高光谱数据进行高效率高精度的分类，神经网络、支持向量机虽然能够对遥感数据进行有效的分类，但是参数没有理想的选择方法。本发明首先对高光谱数据进行预处理，去掉大气吸收等因素影响下的异常波段。之后利用MNF变换进行波段优选，达到优化数据、去除噪声和数据降维的目的。然后划分训练样本以及测试样本，选择决策树桩作为弱分类器，对弱分类器训练利用AdaBoost算法得到强分类器，选择合适的迭代次数，最后用一对一的方法构建多分类器，本发明增强了分类器收敛速度，提高了高光谱图像的分类性能。
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公开(公告)号：CN112487912B
公开(公告)日：2024-02-06
申请号：CN202011331077.9
申请日：2020-11-24
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06V20/10 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/042 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06T7/73
Abstract: 本发明公开了基于改进YOLOv3的任意方向舰船检测方法。首先，检测网络能同时输出垂直框和旋转框的预测结果。其次，基于垂直框和旋转框预测结果定义了多任务损失函数。最后，采用基于旋转框的非极大值抑制方法剔除重叠检测结果时，通过融合垂直框和旋转框预测结果进行目标方位角估计校正，以进一步提高检测性能。本发明提出的改进模型适用于纯海洋背景下SAR图像中的舰船目标检测，能够准确估计目标的方位角，并满足舰船目标检测的实时性需求。
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公开(公告)号：CN117493994A
公开(公告)日：2024-02-02
申请号：CN202311437118.6
申请日：2023-11-01
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06F18/2413 , G06F16/29 , G06F18/23 , G06F18/2321 , G06N3/0455 , G06N3/0442 , G06F18/22
Abstract: 本发明公开了一种基于AIS数据的船舶航迹预测方法，包括如下步骤：获取船舶自动识别系统AIS的原始数据并进行预处理，得到船舶航迹数据集；对船舶航迹数据进行聚类处理，将相似的航迹归为一类；预构建船舶航迹预测网络，并将得到的船舶航迹数据集输入构建好的船舶航迹预测网络进行训练，得到训练好的船舶航迹预测网络模型；将所要识别的船舶轨迹数据输入船舶航迹预测网络模型中，输出船舶轨迹数据的预测结果。该方法使用深度学习的方法通过层次航迹聚类和Seq2Seq的组合模型，并对了轨迹聚类效率进行优化，充分利用AIS数据中的时空信息，考虑了不同类型或不同区域航迹的差异性，具备良好的数据扩充和泛化能力，可以实现对船舶航迹实时的准确预测。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116128340A
公开(公告)日：2023-05-16
申请号：CN202211664674.2
申请日：2022-12-23
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06Q10/0639 , G06Q50/26 , G06F18/2431 , G06F18/214
Abstract: 本发明涉及一种交通事故的影响因子分析方法，包括：采集交通事故数据集，交通事故数据集包括交通事故的各种影响因子；对交通事故数据集进行数据预处理，得到目标交通事故数据集；利用随机森林对目标交通事故数据集的影响因子进行重要性评估，得到影响因子的重要性评分；按照重要性评分由小到大进行排序作为K2算法模型的输入顺序，将目标交通事故数据集输入K2算法模型进行训练，剔除与交通事故无关的影响因子，剩余的影响因子构成新的数据集；将新的数据集重新输入K2算法模型进行训练，得到影响因子分析模型，并利用影响因子分析模型进行影响因子分析。本发明解决了交通事故的影响因子分析准确率不高的缺陷，弥补了贝叶斯网络模型的不足。
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公开(公告)号：CN115393706A
公开(公告)日：2022-11-25
申请号：CN202210813300.6
申请日：2022-07-11
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明涉及一种基于无监督空频表征学习融合的SAR图像变化检测方法，包括：将变化前SAR图像和变化后SAR图像生成差异图；对差异图进行层次聚类生成确定数据和待分类数据；提取第一像素块的空间域特征、频域特征信息、像素块信息；将提取到的第一空间融合特征、第一频域特征和第一像素信息特征进行拼接，得到第一拼接特征；对第一拼接特征进行分类，得到待分类数据的分类结果；将可确定数据的分类结果与待分类数据的分类结果进行融合，得到最终分类结果。该方法使用无监督方法，避免由于SAR图像变化检测没有标签无法训练的问题，同时能够有效的提取关键信息，很好的关注到主要信息，从而提供变化检测的精度，使得检测结果更加合理可信。
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公开(公告)号：CN114155491A
公开(公告)日：2022-03-08
申请号：CN202111494779.3
申请日：2021-12-09
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于AIS数据的船舶行为识别方法及系统，其中涉及的一种基于AIS数据的船舶行为识别方法，包括：S1.获取船舶自动识别系统AIS的原始数据，并对获取到的原始数据进行预处理，得到船舶行为的数据集；S2.预构建时序和视觉网络双融合的船舶行为识别网络，并将得到的船舶行为数据集输入构建好的船舶行为识别网络进行训练，得到训练好的船舶行为识别网络模型；S3.将所要识别的船舶轨迹数据输入船舶行为识别网络模型中，输出船舶轨迹数据的行为识别结果。
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公开(公告)号：CN113203769A
公开(公告)日：2021-08-03
申请号：CN202110404609.5
申请日：2021-04-15
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种高气密性的微型热导检测器及其制作方法，先在硅基底上制备热敏电阻和电极，再刻蚀出键合区域；通过腐蚀出气流通道、缓冲通道和密封通道释放微桥；硅基底和玻璃封帽直接键合封装。其中：1)气体通道由外侧的密封通道、中间的缓冲通道、内侧的气流通道三个口径依次减小的通道构成；2)硅基底的宽度大于玻璃封帽的宽度；3)采用金属作为掩膜，有效地去除硅表面的氮化硅膜并保护键合区域。本发明微型热导检测器，不仅能够避免密封胶容易堵塞检测器气体管道的问题，还明显地提高硅基底与玻璃封帽的键合强度，解决了检测器气流通道底部密封工艺难度大、密封性差的问题，有效地提升了微型热导检测器的气密性和成品率。
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公开(公告)号：CN108205678B
公开(公告)日：2021-07-02
申请号：CN201711170398.3
申请日：2017-11-22
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种含有亮斑干扰的铭牌文字识别处理方法，其按如下步骤：(1)对采集的包含亮斑的铭牌图像进行中值滤波降噪；(2)对图像进行阈值分割以及中值滤波；(3)将图像进行区域重建。本发明含有亮斑干扰的铭牌文字识别处理方法具有可行性高、效果明显等优点。
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