公开(公告)号：CN117934319A

公开(公告)日：2024-04-26

申请号：CN202410111072.7

申请日：2024-01-26

Applicant: 中北大学

Inventor： 申冲 ,  吴毅诚 ,  陈培举 ,  曹慧亮 ,  王晨光 ,  唐军 ,  刘俊

IPC: G06T5/70 ,  G06T5/30 ,  G06T5/20

Abstract: 本发明涉及仿生偏振定向技术领域，具体是一种面向弱偏振模式的图像增强定向方法，解决了非理想天气条件下弱偏振模式不能提供足够的可解算利用的偏振信息的问题；所述图像增强定向方法通过采用“先粗处理去噪，后二次处理去噪”的原理来弥补图像的偏振信息损失，以此来补偿优化非理想天气条件下图像偏振信息不够凸显难以解算利用的缺陷，利用偏振图像增强技术将图像偏振信息细节凸显来提升偏振罗盘解算精度，增加罗盘定位的鲁棒性与精确性；本发明适用于仿生偏振罗盘信息处理。

公开(公告)号：CN118503824A

公开(公告)日：2024-08-16

申请号：CN202410578984.5

申请日：2024-05-10

Applicant: 中北大学

Inventor： 申冲 ,  陈培举 ,  刘俊 ,  曹慧亮 ,  唐军 ,  王晨光

IPC: G06F18/2415 ,  G06F18/213 ,  G06F18/25 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明公开了一种基于类脑声光信息融合的复杂场景目标识别方法，采用了人工智能领域的深度学习卷积神经网络结构，并且融合技术上采用了特征级融合，能够更好的同时利用丰富的视觉信息与听觉信息，以此来解决缺少单一模态的视觉信息或者缺少单一模态的听觉信息时能够有效的进行互补问题，并且根据融合后的丰富的多模态信息提高目标识别的准确率的问题。本发明可用于无人侦察平台，能够有效的解决人力物力的浪费和解决人力不能侦察的目标等场合，将有利于复杂场景下的目标识别。