公开(公告)号：CN120065481A

公开(公告)日：2025-05-30

申请号：CN202510387559.2

申请日：2025-03-31

Applicant: 哈尔滨工业大学

Inventor： 王治乐 ,  杨智博 ,  谢佳儀 ,  智喜洋 ,  江世凯 ,  黄莉雯 ,  周上知

IPC: G02B13/14 ,  G02B13/18 ,  G02B27/30

Abstract: 本发明公开了一种透射式超宽波段、多焦面光学系统，所述光学系统包括沿同一光轴依次排列的第一正透镜、第一负透镜、第二正透镜、第二负透镜、第三负透镜，不同波段的入射光依次经过第一正透镜、第一负透镜、第二正透镜、第二负透镜、第三负透镜，通过设置不同的后截距，形成差异化聚焦，使可见光波段、近红外波段、中波红外波段及长波红外波段分别形成轴向分离的独立焦平面。本发明光学系统的透过波段为0.5～12μm，覆盖可见光、近红外、中波红外和长波红外，采用共光学元件、轴向分离多焦平面设计，使不同波段共用同一组光学元件，只需将靶标放置在对应的焦平面上，通过改变焦平面的位置就能实现对不同波段的光学准直。

公开(公告)号：CN116777953B

公开(公告)日：2025-04-15

申请号：CN202310650409.7

申请日：2023-06-03

Applicant: 哈尔滨工业大学

Inventor： 施天俊 ,  胡建明 ,  巩晋南 ,  智喜洋 ,  张鹏飞 ,  鲍广震 ,  张伟

IPC: G06T7/246

Abstract: 本发明公开了一种基于多尺度特征聚合增强的遥感图像目标跟踪方法，所述方法包括如下步骤：步骤1：使用基于编码‑解码结构的特征提取网络输出高分辨率特征图，特征图下采样级为原始图像的4倍；步骤2：使用多尺度特征聚合模块规整并聚合步骤1中高分辨率特征图中的多尺度特征，输出规整后特征图；步骤3：对于步骤2规整后的特征图，通过跨域注意力增强模块从三路分支捕获空间、通道维度之间的依赖关系，实现对特征图的增强；步骤4：基于增强后的特征图预测目标位置、尺寸、偏移等信息，通过匹配算法实现目标轨迹输出。该方法可以规整增强不同尺度下的有效特征，减少虚警源干扰，实现复杂场景下的目标跟踪。

公开(公告)号：CN116434074B

公开(公告)日：2025-04-08

申请号：CN202310019335.7

申请日：2023-01-06

Applicant: 哈尔滨工业大学

Inventor： 胡建明 ,  江世凯 ,  倪涛 ,  智喜洋 ,  施天俊 ,  张伟

IPC: G06V20/13 ,  G06V10/25 ,  G06V10/77 ,  G06V10/82 ,  G06N3/048 ,  G06N3/08 ,  G06N3/0464

Abstract: 本发明公开了一种基于邻支互补显著性和多先验稀疏表征的目标识别方法，所述方法包括如下步骤：步骤1：提出邻支互补显著性提取网络，挖掘图像深层次、语义一致性信息，提取多尺度目标的候选显著区域；步骤2：通过结合目标多先验信息的稀疏表征分类器，抑制显著性提取网络可能产生的虚警，实现复杂场景下舰船目标的准确识别。该方法通过深度显著性特征提取网络挖掘图像中舰船目标的显著区域特征，与图像数据的多先验稀疏表征分类方法结合，不但可以充分发挥深度网络多层级提取图像特征的优势，而且对物体部分遮挡复杂海杂波、港口设施、光照阴影等复杂环境干扰具有鲁棒性的特点，可为港口救援、海上交通维护等应用提供支持。

公开(公告)号：CN119516293A

公开(公告)日：2025-02-25

申请号：CN202411664241.6

申请日：2024-11-20

Applicant: 哈尔滨工业大学

Inventor： 江世凯 ,  许志超 ,  陈文彬 ,  智喜洋 ,  姜嘉欣 ,  杨佳伟 ,  巩晋南 ,  张伟

IPC: G06V10/77 ,  G01N21/25 ,  G06V10/82 ,  G06F17/16 ,  G06F17/18 ,  G06V10/764 ,  G06T5/50 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于光谱扩散的环境异常检测方法，所述方法针对高光谱图像目标检测领域，提出了一种基于主成分分析和线性光谱混合模型的异常谱生成方法，解决了存在和不存在异常的配对标记数据不足的问题，以保证学习到的特征的有效性，同时提高了传统异常目标生成方法的真实感；针对高光谱数据设计了双窗口光谱扩散模型，将每个像元的扩散过程视为目标与周围背景的光谱混合，提高了重建过程中空间‑光谱维数估计的精度，使背景估计具有较高的空间和光谱精度；引入双窗口光谱扩散背景重建方法，通过在排除目标的双窗口内对光谱进行迭代积累，减少了异常扩展面积对背景估计的影响，有效抑制目标光谱。

公开(公告)号：CN117761713B

公开(公告)日：2025-02-25

申请号：CN202311795749.5

申请日：2023-12-25

Applicant: 哈尔滨工业大学

Inventor： 智喜洋 ,  陈文彬 ,  杨佳伟 ,  鲍广震 ,  施天俊 ,  张鹏飞 ,  胡建明 ,  江世凯 ,  巩晋南

IPC: G01S17/66 ,  G01S17/00 ,  G01S7/48

Abstract: 本发明公开了一种目标探测谱段的筛选方法、装置、设备和存储介质，其涉及目标检测技术领域。包括：获取目标的背景起伏尺度，对背景起伏尺度进行杂波量化并建立杂波定量化表征模型；通过杂波定量化表征模型计算目标相对于不同背景的信杂比投影图，选取包括峰值信杂比谱段作为初选探测谱段；将杂波定量化表征模型与天基探测链路进行结合得到目标可检测性表征模型；通过目标可检测性表征模型在初选探测谱段中筛选得到优选探测谱段。本发明考虑了天基探测链路及其各环节多尺度耦合效应，能够解决天基目标可检测性能的多尺度耦合匹配所存在的问题,在保证谱段优选性能的前提下，极大地提升了优选探测谱段选择的效率。

公开(公告)号：CN119478447A

公开(公告)日：2025-02-18

申请号：CN202411508586.2

申请日：2024-10-28

Applicant: 哈尔滨工业大学

Inventor： 胡建明 ,  黄源欣 ,  崔琪 ,  智喜洋 ,  张伟

IPC: G06V10/46 ,  G06V10/44 ,  G06V10/52 ,  G06V10/62 ,  G06V10/80 ,  G06V10/26 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0464

Abstract: 本发明公开了一种局部运动感知的红外小目标特征增强方法，所述方法包括如下步骤：步骤一：加载红外序列图像，选择连续T帧图像作为网络输入，利用主干网络提取图像特征；步骤二：利用粗略运动估计模块CME提取粗略的目标帧间运动信息，生成前向光流和后向光流；步骤三：利用能量增强模块EnE结合光流和可变形卷积对齐多帧序列，并采用卷积核大小为1×1的3D卷积增强目标特征；步骤四：利用引导光流学习的特征增强任务头输出增强后的红外图像，通过目标分割任务头将多尺度特征融合，输出目标分割结果，进而引导特征增强网络的学习。该方法可以有效地适应目标暗弱以及背景运动的场景，输出高质量的红外多帧运动小目标的增强图像。

公开(公告)号：CN118015464B

公开(公告)日：2025-01-28

申请号：CN202410164684.2

申请日：2024-02-05

Applicant: 哈尔滨工业大学

Inventor： 胡建明 ,  陈文彬 ,  崔琪 ,  江世凯 ,  智喜洋 ,  巩晋南

IPC: G06V20/10 ,  G01N21/84 ,  G06V10/762 ,  G06V10/82 ,  G06N3/126

Abstract: 本发明公开了一种基于遗传算法的面向检测任务的高光谱谱段优选方法，所述方法如下：加载高光谱图像，将高光谱图像高度宽度两个维度扁平化为一维张量，对处理后的高光谱图像进行二进制染色体编码；利用光谱信杂比构建适应度函数模型，通过聚类算法将相似的背景归类为同一簇，对每一类背景设置一个权重，针对不同检测目标，采取两种策略加权抑制背景，进一步提高光谱信杂比估计背景精度；利用遗传算法的选择操作、交叉操作、变异操作随机全局搜索优化，计算个体适应度，搜索适应度最小的个体，得出谱段优选结果。本发明使用两组高光谱数据集对算法测试验证，证明了该方法可以有效地筛选出与全谱段探测能力相当或更优秀的谱段子集。

公开(公告)号：CN117689879B

公开(公告)日：2024-08-23

申请号：CN202410019504.1

申请日：2024-01-05

Applicant: 哈尔滨工业大学

Inventor： 鲍广震 ,  巩晋南 ,  李朴真 ,  施天俊 ,  张鹏飞 ,  江世凯 ,  智喜洋

IPC: G06V10/25 ,  G06V20/13 ,  G06T5/70 ,  G06T7/187 ,  G06T7/136 ,  G06T7/33 ,  G06T5/30

Abstract: 一种天基巡天望远镜图像中的空间目标检测方法，所述方法包括如下步骤：步骤1：对大视场深空图像非均匀性特性进行校正；步骤2：基于星图预匹配与最大相关相结合进行图像配准；步骤3：利用三帧中值对图像背景进行估计；步骤4：设计合理的分割阈值，在对低信噪比目标提取时，引入线性结构因子的形态学去噪算法去除剩余恒星残留和离散分布的噪点，最终对步骤3中结果进行连通域提取得到疑似目标。该方法在对恒星残留的去除上有良好的效果，并在一定的恒星密集程度时可以达到对信噪比3以上的目标极高的检测率，为地月拉格朗日点观测图像目标提取提供理论和技术支撑。

公开(公告)号：CN117611791B

公开(公告)日：2024-08-20

申请号：CN202311365198.9

申请日：2023-10-20

Applicant: 哈尔滨工业大学 ,  哈尔滨视爵科技有限公司

Inventor： 杨旭 ,  江世凯 ,  俞利健 ,  智喜洋 ,  巩晋南 ,  马思克

IPC: G06V10/25 ,  G06V10/26 ,  G06V10/44 ,  G06V10/774 ,  G06N3/0464

Abstract: 本发明公开了一种基于特征分离可变形卷积的飞行目标检测方法，所述方法包括如下步骤：一：建立训练数据集和测试数据集；二：使用可变形卷积进行不规则采样，以减少规则采样过程中的背景干扰；三：使用超高斯函数用于语义分割标签生成；四：设计适合软标签的焦点损失来计算特征分离监督的损失；五：对改进后的检测模型YOLO‑FRS进行训练和测试，完成遥感图像飞行状态飞机目标检测。本发明面向飞行目标检测需求，提出了一种特征响应分离可变形卷积模块来改进YOLOv5模型，该模型鼓励检测模型向目标区域聚集采样点，提取更多与目标相关的信息，并减少来自目标周围背景的干扰，从而实现检测性能的提升。

公开(公告)号：CN117611791A

公开(公告)日：2024-02-27

申请号：CN202311365198.9

申请日：2023-10-20

Applicant: 哈尔滨工业大学 ,  哈尔滨视爵科技有限公司

Inventor： 杨旭 ,  江世凯 ,  俞利健 ,  智喜洋 ,  巩晋南 ,  马思克

IPC: G06V10/25 ,  G06V10/26 ,  G06V10/44 ,  G06V10/774 ,  G06N3/0464

Abstract: 本发明公开了一种基于特征分离可变形卷积的飞行目标检测方法，所述方法包括如下步骤：一：建立训练数据集和测试数据集；二：使用可变形卷积进行不规则采样，以减少规则采样过程中的背景干扰；三：使用超高斯函数用于语义分割标签生成；四：设计适合软标签的焦点损失来计算特征分离监督的损失；五：对改进后的检测模型YOLO‑FRS进行训练和测试，完成遥感图像飞行状态飞机目标检测。本发明面向飞行目标检测需求，提出了一种特征响应分离可变形卷积模块来改进YOLOv5模型，该模型鼓励检测模型向目标区域聚集采样点，提取更多与目标相关的信息，并减少来自目标周围背景的干扰，从而实现检测性能的提升。