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公开(公告)号：CN114581700B
公开(公告)日：2024-09-27
申请号：CN202210134054.1
申请日：2022-02-14
Applicant: 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/20
Abstract: 本发明提供一种联合SVM和AHP的极化SAR图像滑坡自动检测方法。该方法包括：步骤1：对灾后极化SAR图像进行预处理，并计算其极化相干矩阵；步骤2：基于极化相干矩阵提取极化特征，根据极化特征采用AHP分析方法确定表面散射机制区域，并进行阈值分割和形态学处理得到疑似滑坡区域；步骤3：利用极化相干矩阵的所有元素构建特征向量，根据特征向量对预处理后的灾后极化SAR图像进行SVM监督分类，将分类结果二值化和形态学处理得到滑坡区域分类结果；步骤4：将步骤2得到的疑似滑坡区域与步骤3得到的滑坡区域分类结果进行逻辑与运算，运算结果即为滑坡区域。本发明可抑制其他背景地物对滑坡检测造成的虚警，并提高滑坡检测正确率。
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公开(公告)号：CN112859015B
公开(公告)日：2023-06-02
申请号：CN202110032906.1
申请日：2021-01-11
Applicant: 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
IPC: G01S7/38
Abstract: 本发明提供一种结构新颖的全极化雷达诱饵装置及方法。该装置包括：第一收发天线、第二收发天线、第一功能模块组、第二功能模块组、雷达信号参数提取单元和控制单元；第一收发天线发射的信号的极化方式和第二收发天线发射的信号的极化方式互为正交；第一功能模块组和第二功能模块组均包括依次顺序连接形成完整通道的收发开关、低噪声放大器、功分器、下变频器、多参数调制单元、上变频器和场放器件；第一功能模块组中的收发开关连接第一收发天线，第二功能模块组中的收发开关连接第二收发天线；两个功能模块组中的功分器共同连接雷达信号参数提取单元，雷达信号参数提取单元连接控制单元，所述控制单元分别连接两块功能模块组中的多参数调制单元。
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公开(公告)号：CN114255385B
公开(公告)日：2022-10-04
申请号：CN202111557818.X
申请日：2021-12-17
Applicant: 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
Abstract: 本发明属于目标识别技术领域，特别涉及一种基于感知向量的光学遥感图像舰船检测方法及系统，构建旋转目标检测网络模型，其中，该旋转目标检测模型中包含：用于输入图像主干特征提取的特征提取模块，用于特征图融合的特征融合模块，用于输入图像目标包围框学习的若干边缘感知向量检测头，及设于特征融合模块和若干边缘感知向量检测头之间用于指导目标包围框学的注意力机制模块；利用光学遥感图像样本数据对旋转目标检测网络模型进行训练优化，以利用训练优化后的旋转目标检测网络模型来提取待检测光学遥感图像中目标。本发明解决近岸场景干扰大等问题，利用注意力机制知道包围框学习，提升检测模型鲁棒性，便于实际场景应用。
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公开(公告)号：CN114581700A
公开(公告)日：2022-06-03
申请号：CN202210134054.1
申请日：2022-02-14
Applicant: 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
IPC: G06V10/764 , G06K9/62 , G06V10/20
Abstract: 本发明提供一种联合SVM和AHP的极化SAR图像滑坡自动检测方法。该方法包括：步骤1：对灾后极化SAR图像进行预处理，并计算其极化相干矩阵；步骤2：基于极化相干矩阵提取极化特征，根据极化特征采用AHP分析方法确定表面散射机制区域，并进行阈值分割和形态学处理得到疑似滑坡区域；步骤3：利用极化相干矩阵的所有元素构建特征向量，根据特征向量对预处理后的灾后极化SAR图像进行SVM监督分类，将分类结果二值化和形态学处理得到滑坡区域分类结果；步骤4：将步骤2得到的疑似滑坡区域与步骤3得到的滑坡区域分类结果进行逻辑与运算，运算结果即为滑坡区域。本发明可抑制其他背景地物对滑坡检测造成的虚警，并提高滑坡检测正确率。
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公开(公告)号：CN114255403A
公开(公告)日：2022-03-29
申请号：CN202111575027.X
申请日：2021-12-21
Applicant: 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
IPC: G06V20/10 , G06N3/08 , G06V10/764 , G06V10/26 , G06V10/80 , G06V10/25 , G06V10/774 , G06V10/82
Abstract: 本发明属于遥感图像数据处理技术领域，特别涉及一种基于深度学习的光学遥感图像数据处理方法及系统，构建图像场景分类模型和图像语义分割模型，其中，图像场景分类模型中，利用EfficientNet作为特征提取骨干网络来提取输入图像数据的特征，通过若干子分类器对提取的特征进行预分类，并通过平均集成所有子分类器的预分类结果进行再分类来获取关注场景图像；图像语义分割模型中，通过注意力机制及密集连接结构来提取输入图像数据的多级特征并对多级特征进行融合来提取感兴趣目标区域；分别利用训练后的图像场景分类模型和语义分割模型对待处理目标遥感数据进行场景分类和目标区域提取，以筛选出关注场景图像并获取目标区域相关信息，便于实际场景应用。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114510959B
公开(公告)日：2024-09-20
申请号：CN202111586648.8
申请日：2021-12-21
Applicant: 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
IPC: G06F18/241 , G06N3/0464 , G06F18/214 , G06T5/30 , H04L27/00 , G06V10/774 , G06V10/82
Abstract: 本发明公开低信噪比下基于分裂EfficientNet网络的雷达信号调制方式识别方法及系统，该方法包括：对不同调制方式的雷达信号进行仿真，加入高斯白噪声，并转化为时频图；以卷积层的参数量为依据对EfficientNet‑B0网络通道数按不同比例进行缩减，得到不同缩减比例对应的小型网络，将各小型网络进行并行运算，得到各分裂EfficientNet网络模型，对雷达信号调制方式进行分类识别。本发明通过缩减网络模型通道数实现参数量成倍缩减，得到的小型网络实现了相近识别率下复杂多类雷达信号的快速分类识别；通过分裂EfficientNet网络实现了在控制参数量的同时复杂多类雷达信号更低信噪比下更高的识别率。
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公开(公告)号：CN114973014A
公开(公告)日：2022-08-30
申请号：CN202210584494.7
申请日：2022-05-27
Applicant: 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
Abstract: 本发明属于卫星遥感目标识别技术领域，特别涉及一种基于多网络级联的飞机目标细粒度检测方法及系统，通过构建用于目标检测的级联网络模型，所述级联网络模型包含：用于定位输入数据中目标并获取目标切片的旋转检测网络，及用于对目标切片进行细粒度分类识别的二级分类网络；收集带有标注标签的卫星遥感影像飞机检测样本数据集，并将收集的样本数据集按照预设比例划分为训练样本集、验证样本集及测试样本集，并分别对级联网络模型进行训练、调优和评估，确认最终用于目标检测识别的级联网络模型；利用级联网络模型对待检测输入数据进行目标检测识别。本发明将飞机检测和类型识别功能从单一网络中分离，便于充分利用公开数据集进行网络模型训练，分别提高检测和类型识别准确性。
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公开(公告)号：CN114510959A
公开(公告)日：2022-05-17
申请号：CN202111586648.8
申请日：2021-12-21
Applicant: 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
Abstract: 本发明公开低信噪比下基于分裂EfficientNet网络的雷达信号调制方式识别方法及系统，该方法包括：对不同调制方式的雷达信号进行仿真，加入高斯白噪声，并转化为时频图；以卷积层的参数量为依据对EfficientNet‑B0网络通道数按不同比例进行缩减，得到不同缩减比例对应的小型网络，将各小型网络进行并行运算，得到各分裂EfficientNet网络模型，对雷达信号调制方式进行分类识别。本发明通过缩减网络模型通道数实现参数量成倍缩减，得到的小型网络实现了相近识别率下复杂多类雷达信号的快速分类识别；通过分裂EfficientNet网络实现了在控制参数量的同时复杂多类雷达信号更低信噪比下更高的识别率。
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公开(公告)号：CN114415125A
公开(公告)日：2022-04-29
申请号：CN202111592778.2
申请日：2021-12-23
Applicant: 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
IPC: G01S7/38
Abstract: 本发明属于雷达认知干扰技术领域，特别涉及一种基于异步多线程方式的雷达干扰决策方法，通过构建与多功能雷达环境进行交互的干扰机模型，其中，所述干扰机模型包含：若干通过策略网络从干扰库中选取指定时刻作用于雷达的干扰样式并利用价值网络分析雷达任务状态转变过程中干扰样式有效性的干扰线程，及用于对各干扰线程中策略网络和价值网络参数进行汇总分发来更新全局网络参数的全局网络；利用干扰机模型干扰目标方多功能雷达认知来实现实时对抗防御。本发明能够在保证决策性能的情况下，极大提高时间效率，满足实时性要求，便于实际场景应用。
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公开(公告)号：CN111539323A
公开(公告)日：2020-08-14
申请号：CN202010323876.5
申请日：2020-04-22
Applicant: 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
Abstract: 本发明涉及一种循环前缀线性调频信号的频率估计方法与装置，属于信号频率估计技术领域，获取待识别信号，对待识别信号进行重采样处理，得到复基带信号；计算复基带信号的自相关系数，确定自相关系数中的峰值时刻；计算复基带信号与设置的参考波形间的互相关系数，确定互相关系数中的峰值时刻；参考波形的调频斜率与待识别信号的调频斜率相同；根据自相关系数中的峰值时刻和互相关系数中的峰值时刻的时间差，计算待识别信号的粗频率估计；计算待识别信号的残余频率偏差，将残余频率偏差与待识别信号的粗频率估计之间的和，作为待识别信号的最终频率。本发明的频率估计方法相对现有技术，能够快速、准确的估计出信号的频率，且频率估计的范围大。
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