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公开(公告)号：CN108090911A
公开(公告)日：2018-05-29
申请号：CN201810016203.8
申请日：2018-01-08
Applicant: 北京航空航天大学
Abstract: 本发明公开了一种光学遥感图像的近岸舰船分割方法，包括：对光学遥感图像进行逐个像素标注，构成网络训练集；利用所述网络训练集对候选区域提取网络进行训练，并生成近岸舰船候选区域；利用所述近岸舰船候选区域训练区域分类网络和语义分割网络；对所述候选区域提取网络、所述区域分类网络和所述语义分割网络进行微调；将微调后的所述候选区域提取网络、微调后的所述区域分类网络和微调后的所述语义分割网络进行级联，得到端到端深度卷积神经网络；基于所述端到端深度卷积神经网络进行近岸舰船分割，不仅将近岸舰船从背景中分割出来，还能够实现在近岸舰船之间进行分割，分割效果好。
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公开(公告)号：CN108089988A
公开(公告)日：2018-05-29
申请号：CN201810005718.8
申请日：2018-01-03
Applicant: 北京航空航天大学
Abstract: 本发明公开了一种遥感图像星上智能处理演示验证系统。该系统包括运行控制模块、遥感图像仿真模块、星上智能处理模块和产品生成模块；具体演示流程包括仿真成像指令、遥感仿真图像生成、信息智能处理和产品生成；本发明利用模块化思想进行设计，具有智能化程度高、扩展性强，可实现遥感图像星上智能处理关键技术的仿真演示。
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公开(公告)号：CN108010028A
公开(公告)日：2018-05-08
申请号：CN201711447155.X
申请日：2017-12-27
Applicant: 北京航空航天大学
Abstract: 本发明公开了一种用于静止轨道卫星探测仪的恒星检测方法及装置，该方法包括：输入探测仪恒星观测图像序列；将所述图像序列去除固定模式噪声；将去除噪声后的所述图像序列进行图像分割；将分割后且含有恒星的图像序列融合为一幅包含恒星轨迹的图像；对所述包含恒星轨迹的图像进行恒星直线轨迹检测；对检测出的恒星直线轨迹的图像进行识别。该方法通过输入探测仪恒星观测图像序列，探测仪恒星观测图像固定模式噪声去除、阈值分割、恒星轨迹融合图像生成、恒星直线轨迹初检、最后实现对恒星直线轨迹的高准确率、高成功率识别。
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公开(公告)号：CN107705280A
公开(公告)日：2018-02-16
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：CN107704865A
公开(公告)日：2018-02-16
申请号：CN201710322288.8
申请日：2017-05-09
Applicant: 北京航空航天大学
CPC classification number: G06K9/6269 , G06K9/6256 , G06T7/13 , G06T7/136 , G06T7/187 , G06T2207/20081
Abstract: 本发明提供了一种基于结构森林边缘候选区域提取的舰船目标检测算法，首先通过人工采集并标注的方式获得训练样本和测试样本，并利用训练好的结构化随机森林边缘检测模型，对输入图像进行边缘检测；在得到边缘检测结果之后，通过一系列操作，得到连通区域检测结果，从而将候选区域提取出来，其次利用训练好的支持向量机分类器，将前序步骤中得到所有符合要求的候选区域输入到分类器中进行分类识别，最终得到检测结果。本发明不仅可以抑制光照不均的影响，检测出疑似目标边缘，同时利用候选区域提取的策略可有效缩小检测范围；而且利用边缘信息作为特征输入分类器进行分类识别，可有效去除虚警干扰，进一步提高检测结果的精确度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN105976355B
公开(公告)日：2018-02-06
申请号：CN201610265808.1
申请日：2016-04-26
Applicant: 北京航空航天大学
Abstract: 本发明提供了一种空间目标太阳能帆板的检测方法，应用于空间目标观测图像，所述方法包括：通过所述图像的颜色通道得到所述图像的灰度直方图；通过所述图像的灰度直方图得到所述图像的分割阈值；根据所述分割阈值对图像进行分割得到独立部件；通过所述独立部件得到独立部件边缘投影积分；根据所述边缘投影积分得到帆板的位置。本发明通过对图像的灰度直方图分割阈值计算、独立部件边缘投影积分矩阵计算，能有效地从包含运动模糊和噪声的空间目标图像中准确检测出空间目标太阳能帆板的位置。
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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：CN119197530A
公开(公告)日：2024-12-27
申请号：CN202411334985.1
申请日：2024-09-24
Applicant: 北京航空航天大学
Abstract: 本发明提供一种基于大模型任务解析的无人机视觉语言导航方法，包括以下步骤：S1、利用导航任务解析模块将导航指令分解为多个子任务，在经过文本编码器以后通过子任务切换模块获取当前执行子任务的文本特征；S2、利用视觉编码器获取当前子任务输入前视图像的视觉特征；S3、利用视觉文本特征通过多模态编码器获取当前子任务各个时刻对应的导航动作输出。本发明能够提高视觉语言导航动作决策的可解释性和准确率。
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