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公开(公告)号：CN118262253A
公开(公告)日：2024-06-28
申请号：CN202410373410.4
申请日：2024-03-29
申请人： 中国人民解放军国防科技大学
IPC分类号： G06V20/13 , G06V10/764 , G06V10/776
摘要： 本发明公开了图像处理技术领域的基于SAR图像数据不确定性的检测方法，包括以下步骤：步骤一，预测结果建模：考虑噪声对预测结果的影响，并以狄利克雷分布为基础对预测结果建模；步骤二，Evi‑MSE损失函数建立：将MSE与狄利克雷分布结合，得到证据Evi‑MSE损失函数以用于概率估计，引导模型学习稳定的特征空间和logit；步骤三，算法性能验证：构建SAR OOD检测数据集，将数据集引入至Evi‑MSE损失函数验证算法的性能。本发明简单易操作，通过将证据不确定性与均方误差(MSE)损失函数相结合，可以在ID数据和OOD数据之间生成更具辨别力和稳定的logit。
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公开(公告)号：CN117746231A
公开(公告)日：2024-03-22
申请号：CN202311639321.1
申请日：2023-12-01
申请人： 中国人民解放军国防科技大学
IPC分类号： G06V20/10 , G06N3/0455 , G06N3/08 , G06V10/774 , G06V10/75
摘要： 本申请涉及一种基于半监督特征增强的无人机跨视角定位导航方法及装置。所述方法包括：利用预先构建的变分自编码器损失函数对变分自编码器进行训练对地理信息数据进行预处理并根据训练后的变分自编码器对预处理后的地理信息数据进行自监督特征增强，得到增强后的图像；根据Resnet50‑ibn‑a网络和特征增强模块构建孪生网络模型；根据跨域难样本采样方法对无人机航拍数据库和卫星遥感影像数据库进行采样，根据采样的困难样本对孪生网络模型进行训练，利用跨视角匹配模型进行无人机跨视角定位导航。采用本方法能够在一些复杂环境或无GPS信号的情况下实现无人机定位导航。
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公开(公告)号：CN115409705A
公开(公告)日：2022-11-29
申请号：CN202211027951.9
申请日：2022-08-25
申请人： 中国人民解放军国防科技大学
摘要： 本发明提供一种面向SAR图像目标识别模型的对抗样本生成方法，包括：得到基于属性散射中心的重建图像；生成初始的对抗样本；获取对抗样本中各像素点的偏移量；计算得到迭代后的对抗样本；获得输出分类结果；进行判定。本发明引入属性散射中心模型生成SAR图像的对抗样本(即属性散射中心模型作为图像域和回波域的介质被有效引入)，采用一种全新的空间变换思想生成对抗样本，而非现有技术中改变图像原有像素点生成对抗样本，通过本发明对抗样本生成方法成功率高，基于属性散射中心的重建图像指导生成的对抗样本聚焦于SAR图像中的强散射结构，生成的对抗样本的强散射点发生显著改变，明显优于现有技术。
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公开(公告)号：CN114299001B
公开(公告)日：2022-09-23
申请号：CN202111600168.2
申请日：2021-12-24
申请人： 中国人民解放军国防科技大学
IPC分类号： G06T7/00 , G06V10/778 , G06V10/74 , G06N20/00 , G06F17/16
摘要： 本申请涉及一种基于结构循环一致性的异源图像变化检测方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括：将事件前图像和事件后图像输入预先构建的初始图像回归模型，得到事件前图像特征矩阵和事件后图像特征矩阵；根据事件前图像特征矩阵和事件前图像的自适应图，进行前向变换，得到前向回归后特征矩阵；根据前向回归后特征矩阵以及前向回归后图像的自适应图，进行循环变换，得到循环回归后特征矩阵；将前向回归后特征矩阵与事件后图像特征矩阵求差，得到差异矩阵。采用本方法能够提高异源图像变化检测准确率。
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公开(公告)号：CN114740474A
公开(公告)日：2022-07-12
申请号：CN202210320619.5
申请日：2022-03-29
申请人： 中国人民解放军国防科技大学
IPC分类号： G01S13/90
摘要： 本发明涉及合成孔径雷达领域，公开了一种合成孔径雷达原始回波数据目标感知方法及装置，本发明通过接收SAR传感器获取的SAR原始回波数据，对所述SAR原始回波数据进行记录并生成序列数据；将所述序列数据输入至检测器进行检测以确定所述序列数据是否为所述SAR原始回波数据对应的目标回波数据；若是，则对所述序列数据进行数据清洗；将所述序列数据对应的连续回波序列数据区域作为最终检测结果，实现了直接在SAR原始回波数据上进行目标探测，可以有效降低需要聚焦和传输的SAR数据量。
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公开(公告)号：CN114067177A
公开(公告)日：2022-02-18
申请号：CN202111368092.5
申请日：2021-11-18
申请人： 中国人民解放军国防科技大学
IPC分类号： G06V10/774 , G06V10/764 , G06K9/62
摘要： 本发明提供了一种基于自监督学习的遥感图像分类网络鲁棒性提升方法，不仅利用了有标签数据，还充分利用遥感领域中大量存在的无标签数据，通过孪生网络挖掘图像自身的信息，有效提升模型的鲁棒性；使用孪生网络对干净样本和对抗样本同时进行特征提取，即得到特征向量，并通过对比学习迫近干净样本和对抗样本的特征向量完成模型训练，使图像在孪生网络中的在线网络中的深度遥感图像编码器网络中具有稳定的表达，进而实现鲁棒性的提升。此方法有效增强了模型对于对抗样本噪声和自然噪声的鲁棒性，同时几乎不影响干净数据集的分类效果，便于应用。
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公开(公告)号：CN113253272B
公开(公告)日：2021-10-29
申请号：CN202110798197.8
申请日：2021-07-15
申请人： 中国人民解放军国防科技大学
摘要： 本申请涉及一种基于SAR距离压缩域图像的目标检测方法及装置。所述方法包括：根据不同类型的雷达参数和仿真目标的位置信息，利用距离压缩域图像模型，得到不同类型的雷达数据对应的在距离向上进行压缩的目标仿真图像，根据目标仿真图像对预设的目标检测模型进行训练，得到已训练的目标检测模型，将真实目标的SAR雷达回波信号进行脉冲压缩后得到SAR距离压缩域图像，将SAR距离压缩域图像输入已训练的目标检测模型，进行真实目标检测。采用本方法能够直接在SAR距离压缩域图像上进行目标检测。
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公开(公告)号：CN114740474B
公开(公告)日：2024-09-10
申请号：CN202210320619.5
申请日：2022-03-29
申请人： 中国人民解放军国防科技大学
IPC分类号： G01S13/90
摘要： 本发明涉及合成孔径雷达领域，公开了一种合成孔径雷达原始回波数据目标感知方法及装置，本发明通过接收SAR传感器获取的SAR原始回波数据，对所述SAR原始回波数据进行记录并生成序列数据；将所述序列数据输入至检测器进行检测以确定所述序列数据是否为所述SAR原始回波数据对应的目标回波数据；若是，则对所述序列数据进行数据清洗；将所述序列数据对应的连续回波序列数据区域作为最终检测结果，实现了直接在SAR原始回波数据上进行目标探测，可以有效降低需要聚焦和传输的SAR数据量。
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公开(公告)号：CN118155078A
公开(公告)日：2024-06-07
申请号：CN202410478448.8
申请日：2024-04-19
申请人： 中国人民解放军国防科技大学
IPC分类号： G06V20/10 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/049 , G06N3/08
摘要： 本申请涉及一种基于轻量化脉冲神经网络的SAR目标识别方法、装置及设备，通过提取与待识别SAR数据类型相同的样本数据进行训练得到的轻量化脉冲神经网络，该网络包括基于LIF神经元构建的脉冲编码单元、特征提取单元以及识别单元，其中，脉冲编码单元为采用直接编码方式将输入图像的浮点数编码为对应的脉冲序列，特征提取单元包括两层卷积层，脉冲序列进行特征提取得到特征图像，识别单元包络两层全连接层，根据特征图像进行目标识别，将待识别SAR数据输入至轻量化脉冲神经网络中得到目标识别结果。采用本方法可以通过轻量化的神经网络对SAR图像进行精准的目标识别。
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公开(公告)号：CN118038184A
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202410350142.4
申请日：2024-03-26
申请人： 中国人民解放军国防科技大学
IPC分类号： G06V10/764 , G06V20/13 , G06V10/26 , G06V10/774 , G06N3/0464 , G06N3/08
摘要： 本申请涉及一种基于SAR距离压缩域图像的舰船检测方法、装置及设备，将待进行目标检测的SAR距离压缩域图像输入至训练完成的舰船检测模型中，训练完成的舰船检测模型包括根据所述SAR距离压缩域图像提取得到不同尺度的特征图像的主干网络，其中，该网络中采用针对SAR距离压缩域图像特征进行特征提取的非对称卷积层，对不同尺度的特征图像进行特征增强的特征增强网络，以及将深层尺度的特征增强图像作为核心特征来最大化检测头的接受野的大感受野金字塔检测头，得到训练完成的舰船检测模型的输出结果，以实现SAR距离压缩域图像的舰船检测。采用本方法可以高效并精准的实现舰船目标检测。
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