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公开(公告)号：CN106023148B
公开(公告)日：2018-01-12
申请号：CN201610298889.5
申请日：2016-05-06
Applicant: 北京航空航天大学
Abstract: 本发明公开了一种序列聚焦观测模式下恒星像点位置提取方法，针对聚焦观测模式下恒星像点无明显弥散星斑，亚像素恒星定位精度不高的问题，将恒星运动规律与数字图像处理技术相结合，首先利用高斯滤波法对恒星观测图像进行预处理，去除图像中的高频噪声；并由图像中的亮度分布规律计算自适应阈值，用以提取观测图像中恒星像点区域；在此基础上通过恒星能量积分法、能量曲线拟合法、恒星轨迹估计法等数字图像处理技术来实现高精度的恒星像点坐标提取。本发明对恒星像点能量的变化趋势进行统计分析，能根据恒星的运动规律最大限度地估计恒星像点运动轨迹，在聚焦模式下保证高精度的恒星质心提取能力。
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公开(公告)号：CN106951837A
公开(公告)日：2017-07-14
申请号：CN201710126355.9
申请日：2017-03-06
Applicant: 北京航空航天大学
Abstract: 本发明提供一种面向飞行校验的斑马线检测定位方法，首先对于线阵相机获取到的行扫数据以10行作为处理的基本单元，从第一个单元开始对其进行自适应阈值和形态学开闭运算得到预处理后的结果，统计相应的第一行像素值的情况，如果numZebra>nLS‑2且benchmarkL>150，那么就能确定斑马线首次在该单元中出现。然后通过利用与它相邻的3个单元构成一幅包含斑马线中心点的图像，通过之前的关键单元所确定的中心暗条纹的两个边界确定一个感兴趣区域，在该区域内通过角点检测找到相应的两个角点，通过计算这两个角点的中点得到斑马线的中心点。本发明由于能够为飞机的飞行校验提供支持，因此具有广阔的应用价值和市场前景。
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公开(公告)号：CN102435174A
公开(公告)日：2012-05-02
申请号：CN201110340035.6
申请日：2011-11-01
Abstract: 本发明提出一种基于混合式双目视觉的障碍物检测方法及装置，该方法包括以下步骤：采集场景的左视图和右视图，左视图为可见光图像，右视图为近红外图像；获得左右视图的可见光显著性图和近红外显著性图；对可见光显著性图和近红外显著性图进行显著性均值比较，分别确定出左右视图中的障碍物区域；对左视图的障碍物区域和右视图的障碍物区域进行匹配以确定出最终障碍物区域；对最终障碍物区域进行分析得到障碍物的距离和形状。本发明的实施例能够准确地检测到障碍物的距离和形状，且只对左右视图中少部分区域进行匹配分析，有效降低计算复杂度，检测效率高。
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公开(公告)号：CN117761638B
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202310213802.X
申请日：2023-03-08
Applicant: 北京航空航天大学
IPC: G01S7/40
Abstract: 本发明提供一种基于时间同步关系的着舰引导雷达校准评估方法，针对目前舰载动态导航系统中着舰引导雷达的校验评估的研究处于起步阶段，本发明采用无人机飞行平台，实现机载舰载双平台时间同步关系，利用机载的GNSS定位信息为基准源，将舰载引导雷达的定位信息与基准源定位信息进行对比，获取方位、仰角和距离等精确度信息偏差，充分利用了无人机平台采集数据的便捷性，以及全球卫星导航系统GNSS的实时性及高精度性。本发明提出了一种不需要借助人眼、经纬仪等辅助手段的校准评估方法，提高了校准评估的可靠性和精确度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115857520A
公开(公告)日：2023-03-28
申请号：CN202310113156.X
申请日：2023-02-15
Applicant: 北京航空航天大学
Abstract: 本发明提供一种基于视觉和船状态结合的无人机着舰状态监视方法，针对现有传统无人机着舰状态监视技术存在的目标跟踪精度低、不能解算姿态信息、没有考虑舰船的运动状态等问题，本发明结合舰船运动状态，采用计算机视觉的目标跟踪算法和传统测距模块结合的方法来估计无人机的相对位置，采用深度学习的姿态估计算法估计无人机的相对姿态，并且考虑舰船的运动状态动态规划降落轨迹曲线，通过评估降落轨迹和当前位姿的误差分布，对无人机的状态进行监视，从而实现无人机的着舰控制。
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公开(公告)号：CN112381788B
公开(公告)日：2022-11-22
申请号：CN202011264991.6
申请日：2020-11-13
IPC: G06T7/00 , G06T7/11 , G06T7/194 , G06V10/762 , G06V10/764 , G06V10/77 , G06V10/82 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06T5/40
Abstract: 本发明公开了一种基于双分支匹配网络的零部件表面缺陷增量检测方法，能够在摄像机采集图像和其中的零部件缺陷区域之间进行相似度测量并匹配，通过本发明的技术方案，能够通过深度双分支匹配网络的相似度计算能力对零部件图像表面缺陷进行检测，可以避免现有深度学习方法导致的模型泛化能力不佳以及输出信息不充分的问题。通过增量学习机制自动扩充缺陷模板库，突破了数据更新时模型能力难以提升的瓶颈，利用图像分类模型对新增模板进行类别预测，降低了系统检测错误的可能，提升了系统鲁棒性。
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公开(公告)号：CN115222595A
公开(公告)日：2022-10-21
申请号：CN202210781788.9
申请日：2022-07-04
Applicant: 北京航空航天大学
Abstract: 本发明提供了一种机场大范围环境下的多平台多视角图像拼接方法。首先利用图像生成对抗思想对机场遥感图像进行处理，生成机场的边缘结构框架图。然后在边缘结构框架图的引导之下，通过建立多视角图像对齐网络和重建网络实现机场多视角多平台图像的对齐和重建，最终得到基于机场大范围下的图像拼接图。通过多级约束有效提高特征提取与表达能力，并且结合深度学习方式训练出一种精确的图像重建拼接模型用于对机场塔楼摄像头拍摄到多视角图片，可以有效地提高拼接准确度，在监视机场实时动态、预估机场内安全隐患等应用中都具有重大意义。
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公开(公告)号：CN114034317A
公开(公告)日：2022-02-11
申请号：CN202111323259.6
申请日：2021-11-05
Applicant: 北京航空航天大学
Abstract: 本发明是一种基于无人机飞行校验平台的云校验系统及方法。本系统包括混合翼无人机、轻量飞行校验设备、飞行校验数据公网实时传输模块、飞行校验数据评估数据库和云校验系统平台。本发明方法通过轻量飞行校验设备接收机场导航台站的信号和云校验系统平台发送的控制信号，控制无人机飞行；无人机执行飞行校验科目，飞行校验数据通过机载5G通信模块发送出去；云校验系统平台对飞行校验数据实时分析，进行无人机航迹优化，对无人机系统进行故障预测，实现无人机飞行冲突解脱，通过5G模块发送控制信号给无人机。本发明提高了无人机飞行校验的可靠性，保证了无人机和通用航班的安全，突破了飞行校验的距离限制，提高了飞行校验的效率。
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公开(公告)号：CN111652966B
公开(公告)日：2021-06-04
申请号：CN202010393797.1
申请日：2020-05-11
Applicant: 北京航空航天大学
Abstract: 本发明公开了一种基于无人机多视角的三维重建方法及装置，属于计算机图像处理技术领域。本发明方法包括：无人机航拍场景多视角的二维图像，输入三维重建模型处理，获取相应视角下优化后的深度图，将各视角下优化的深度图融合得到场景的三维点云；三维重建模型提取图像的特征图进行单应性变换和构建代价矩阵，生成深度概率分布图，回归为初始深度图，再与参考图融合，输入深度残差学习网络，优化深度图。本发明装置包括处理器和存储器；存储器中存储实现所述三维重建方法的计算机程序；处理器执行所述计算机程序，进行场景三维重建。本发明降低了三维场景重建时的耗时以及资源占用等问题，实现了速度更快、准确率更高的三维场景重建。
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