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公开(公告)号：CN114219838B
公开(公告)日：2024-12-10
申请号：CN202111590992.4
申请日：2021-12-23
Applicant: 中国民用航空总局第二研究所
Abstract: 本发明公开了一种基于事件信号的高机动小目标检测方法及系统，方法包括：获取事件相机输出的运动目标的第一监控图像和传统相机输出的运动目标的第二监控图像；利用转台运动参数对第一监控图像进行配准得到第一配准图像；使用基于多帧融合的运动目标增强方法对第一配准图像的背景信息进行消除并突出运动目标，得到第一增强图像；在第一增强图像中定位运动目标的位置；计算运动目标在第二监控图像中的位置，并利用预设分类算法对第二监控图像中的运动目标进行识别，输出运动目标的位置信息和类别；根据运动目标的位置信息控制转台进行转动。本发明适用于低空复杂背景下检测高机动小运动目标，具有较好的检测、追踪和识别能力。
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公开(公告)号：CN114219838A
公开(公告)日：2022-03-22
申请号：CN202111590992.4
申请日：2021-12-23
Applicant: 中国民用航空总局第二研究所
Abstract: 本发明公开了一种基于事件信号的高机动小目标检测方法及系统，方法包括：获取事件相机输出的运动目标的第一监控图像和传统相机输出的运动目标的第二监控图像；利用转台运动参数对第一监控图像进行配准得到第一配准图像；使用基于多帧融合的运动目标增强方法对第一配准图像的背景信息进行消除并突出运动目标，得到第一增强图像；在第一增强图像中定位运动目标的位置；计算运动目标在第二监控图像中的位置，并利用预设分类算法对第二监控图像中的运动目标进行识别，输出运动目标的位置信息和类别；根据运动目标的位置信息控制转台进行转动。本发明适用于低空复杂背景下检测高机动小运动目标，具有较好的检测、追踪和识别能力。
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公开(公告)号：CN112580509A
公开(公告)日：2021-03-30
申请号：CN202011511252.2
申请日：2020-12-18
Applicant: 中国民用航空总局第二研究所
Abstract: 本发明提供了逻辑推理式道面检测方法及系统，方法包括接收输入图像，对所述输入图像进行预处理，以获得多个特征图；分别将所述特征图与预设的知识库进行对比，得到多个相似度图；所述知识库用于学习多个道面固有结构子类和多个道面污染子类；将输入图像对应的所有相似度图进行合并，得到合并相似度图；根据预设的逻辑对合并相似度图进行分析，以获得检测图像；其中检测图像包含输入图像中每个网格坐标的类型；所述类型包括道面固有结构、道面污染或道面异物；所述逻辑包括当网格坐标的类型不属于道面固有结构和道面污染时，定义该网格坐标的类型为道面异物。该方法能够使用少量监督标注，智能分析并识别多种道面固有结构、道面污染和道面异物。
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公开(公告)号：CN114492950B
公开(公告)日：2025-04-29
申请号：CN202210005683.4
申请日：2022-01-04
Applicant: 中国民用航空总局第二研究所
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/0635 , G06F17/18
Abstract: 本发明提供了防范长距离直线飞行鸟类碰撞飞行器的方法及系统，方法包括获取起降航线上的鸟类活动；获取飞行器的飞行器轨迹信息；从所述鸟类活动中提取出长距离直线飞行活动，根据所述飞行器轨迹信息和所述长距离直线飞行活动的数据综合评估鸟击概率；当所述鸟击概率高于预设的风险阈值时，按照预设的驱鸟策略进行驱鸟。该方法仅对长距离直线飞行的鸟类活动进行驱赶，提升了风险防范的针对性，避免了过度使用驱鸟手段导致鸟类建立适应性的问题。另外该方法结合鸟类活动规律精准实施驱鸟手段，解决了驱鸟手段无效或鸟类受惊乱飞的问题，能大幅降低鸟击的概率。
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公开(公告)号：CN115601736A
公开(公告)日：2023-01-13
申请号：CN202211212012.1
申请日：2022-09-30
Applicant: 中国民用航空总局第二研究所(CN)
IPC: G06V20/60 , G06V20/40 , G01N21/84 , G06V10/141
Abstract: 本发明提供了一种机场飞行区道面异物协同检测装置，视频图像检测模块包括多台高速相机，所有高速相机的拍摄区域依次衔接，用于拍摄飞行区道面，以得到第一图像；结构光检测模块包括多台结构光相机，所有结构光相机的拍摄区域依次衔接，用于拍摄飞行区道面，以得到第二图像；激光扫描云图像检测模块用于拍摄飞行区道面，以得到点云数据；中心计算机：与视频图像检测模块、结构光检测模块和激光扫描云图像检测模块连接；中心计算机用于当根据第二图像或点云数据识别得到疑似异物时，计算第一图像中疑似异物所在区域，识别区域的类别，以得到道面异物。该装置成本低，能够完成机坪区域复杂环境的检测。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112560707B
公开(公告)日：2022-10-21
申请号：CN202011506643.5
申请日：2020-12-18
Applicant: 中国民用航空总局第二研究所
IPC: G06V20/20 , G06V20/52 , G06V10/56 , G06V10/764 , G06V10/774
Abstract: 本发明提供了移动式道面检测方法及系统，方法包括采用激光光源照射道面，获取多光谱相机拍摄该道面获得的可见光谱下的彩色图像和红外光谱下的灰度图像；对所述彩色图像进行检测，获得道面污染区域；对所述灰度图像进行检测，获得道面污染区域和道面异物区域；分别从彩色图像提取出所述道面污染区域和道面异物区域对应的子区域，组成4通道图像；将所述4通道图像输入至预设的分类识别网络；获取分类识别网络输出的识别结果。该方法提升单次检测覆盖面积。
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公开(公告)号：CN111144375B
公开(公告)日：2022-07-05
申请号：CN201911421370.1
申请日：2019-12-31
Applicant: 中国民用航空总局第二研究所
IPC: G06V20/40 , G06V10/774 , G06K9/62
Abstract: 本发明实施例公开了一种基于特征编码的异常行为检测方法、装置及电子设备，方法包括：构建仅包含正常事件数据的编码训练数据集；采用所述编码训练数据集对初始异常行为检测模型进行训练，以得到目标异常行为检测模型；获取待检测的视频数据；将所述视频数据输入目标异常行为检测模型，以输出异常值；根据所述异常值判断异常事件。实施本发明实施例，克服了现有技术中的技术局限，提出了一种复杂程度大幅降低的异常行为检测模型，且使用额外的编码网络进行半监督式模型参数训练的方法，提高了模型的性能，进一步地提高了视频信号异常行为检测的准确性。
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公开(公告)号：CN113030978A
公开(公告)日：2021-06-25
申请号：CN202110177500.2
申请日：2021-02-07
Applicant: 中国民用航空总局第二研究所
IPC: G01S13/934 , G01S13/88 , G01S13/86 , A01M29/16
Abstract: 本发明提供了机场超低空鸟类探测与智能警示系统及方法，系统包括：鸟类活动探测子系统：用于探测鸟类活动数据，并将鸟类活动数据发送给信息处理中心；鸟类活动探测子系统包括全景视频探测单元、雷达探测单元和视频追踪拍摄单元；警示子系统，包括声场阵列；声场阵列包括按照特定方式分布在跑道两侧的多个声场单元；信息处理中心：用于接收来自鸟类活动探测子系统的鸟类活动数据，并在智能分析计算得到的最佳实施时间到达时，控制声场阵列以警示方式运行，直到飞行器经过。该系统对高风险鸟类活动模式进行智能检测，控制警示子系统在时间和空间上精确实施声音提醒，让鸟类注意飞行器，利用鸟类躲避飞行器的天性实现避撞。
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公开(公告)号：CN111062452A
公开(公告)日：2020-04-24
申请号：CN201911413570.2
申请日：2019-12-31
Applicant: 中国民用航空总局第二研究所
Abstract: 本发明实施例公开了一种针对高斯分类神经网络进行强化训练的方法及设备，方法包括：对原始高斯分类神经网络进行强化训练，以得到目标高斯分类神经网络；获取待分类的图像信号；将待分类的图像信号输入目标高斯分类神经网络进行处理，以得到分类结果；其中，强化训练神经网络包括与卷积-全连接层连接的强化网络损失层，其替换了原始高斯分类神经网络中的高斯混合判别层对高斯分类神经网络进行训练，提高了高斯分类神经网络的分类性能，并可实现特征编码等特殊应用需求，同时将待分类的图像信号输入上述目标高斯分类神经时，可提高信号分类预测的准确性。
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公开(公告)号：CN113030978B
公开(公告)日：2023-07-18
申请号：CN202110177500.2
申请日：2021-02-07
Applicant: 中国民用航空总局第二研究所
IPC: G01S13/934 , G01S13/88 , G01S13/86 , A01M29/16
Abstract: 本发明提供了机场超低空鸟类探测与智能警示系统及方法，系统包括：鸟类活动探测子系统：用于探测鸟类活动数据，并将鸟类活动数据发送给信息处理中心；鸟类活动探测子系统包括全景视频探测单元、雷达探测单元和视频追踪拍摄单元；警示子系统，包括声场阵列；声场阵列包括按照特定方式分布在跑道两侧的多个声场单元；信息处理中心：用于接收来自鸟类活动探测子系统的鸟类活动数据，并在智能分析计算得到的最佳实施时间到达时，控制声场阵列以警示方式运行，直到飞行器经过。该系统对高风险鸟类活动模式进行智能检测，控制警示子系统在时间和空间上精确实施声音提醒，让鸟类注意飞行器，利用鸟类躲避飞行器的天性实现避撞。
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