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公开(公告)号：CN119723065A
公开(公告)日：2025-03-28
申请号：CN202510230929.1
申请日：2025-02-28
Applicant: 中国科学院长春光学精密机械与物理研究所
IPC: G06V10/25 , G06V20/17 , G06V20/70 , G06V10/44 , G06V10/42 , G06V10/52 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/048
Abstract: 本发明涉及目标检测技术领域，公开了一种基于改进YOLOv8n的无人机视角下目标检测方法及系统，包括：获取无人机视角下的图像；将采集的无人机视角下的图像输入至目标检测模型，输出检测结果；目标检测模型包括：用于对原始特征图进行特征提取的，具有基于感受野注意力机制的卷积模块的骨干网络，基于感受野注意力机制的卷积模块融合感受野注意力卷积和卷积注意力模块，利用感受野注意力卷积提取原始特征图的感受野空间特征。本发明将基于感受野注意力机制的卷积模块替代骨干中的传统卷积层，提升特征提取的精确性和多样性，增强模型对复杂场景中细节的敏感性，在处理大范围或低对比度目标时能够表现出更强的特征表达能力。
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公开(公告)号：CN118778211A
公开(公告)日：2024-10-15
申请号：CN202411270485.6
申请日：2024-09-11
Applicant: 中国科学院长春光学精密机械与物理研究所
Abstract: 本发明涉及光学透镜装调领域，尤其涉及一种镜片装调复用装置及透镜装调方法，装置包括外壳、驱动齿轮、齿轮压环、蓄力弹簧、预紧力弹簧、带齿卡爪和移动手柄，工装镜片固定在外壳的内部；驱动齿轮转动连接在外壳的内部，移动手柄位于外壳的外部并与驱动齿轮相连接；齿轮压环固定在外壳的内部，用于对驱动齿轮进行轴向限位；蓄力弹簧沿齿轮压环的周向均布，且蓄力弹簧的两端分别与驱动齿轮、齿轮压环连接；带齿卡爪沿齿轮压环的周向均布，带齿卡爪的一端伸出外壳，另一端与驱动齿轮啮合，并通过转轴与外壳转动连接。本发明可通过调整镜片装调复用装置的外径，适配不同内径的镜座，避免每次重新制作工装镜片而造成资源浪费，并能提高装调效率。
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公开(公告)号：CN116188463A
公开(公告)日：2023-05-30
申请号：CN202310445458.7
申请日：2023-04-24
Applicant: 中国科学院长春光学精密机械与物理研究所 , 吉林大学第一医院
Abstract: 本发明涉及图像分割领域，具体涉及FISH图像信号自动检测分析方法、装置、设备以及介质，通过人工智能图像分割方法对一张FISH图像进行肿瘤细胞的识别、背景信号的排除、荧光信号的计数、信号比值的计算以及图像的合成等功能，从而实现对FISH图像信号的自动检测分析，可以更快的处理数据，准确性也非常高，大大减少医生的工作任务，并提高诊断的准确率和工作效率，为乳腺癌患者的靶向治疗及预后预测提供更为精准客观的数据支持。
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公开(公告)号：CN115220005B
公开(公告)日：2023-04-28
申请号：CN202210852653.7
申请日：2022-07-20
Applicant: 中国科学院长春光学精密机械与物理研究所
Abstract: 基于多源信息融合的光电跟踪设备自动目标识别方法，属于光电对抗探测领域，解决了现有采用人为判别存在的判断不及时、出现误判、准确率不高的问题。该方法包括以下步骤：雷达目标分类；提取雷达目标特征信息；形成目标初筛判据；对光电目标进行初筛；提取初筛后的光电目标特征信息；特征信息匹配。本发明在进行目标自动识别时准确率极高，能够使光电跟踪设备捕获远距离点源目标的准确率从10～50％提高到95％以上，捕获时间从15秒～5分钟提高到1～3秒，极大地提升了光电跟踪设备自动识别目标的准确率和快速性。
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公开(公告)号：CN114858422A
公开(公告)日：2022-08-05
申请号：CN202210806983.2
申请日：2022-07-11
Applicant: 中国科学院长春光学精密机械与物理研究所
IPC: G01M11/02
Abstract: 基于高斯分布动态校准激光光轴与视轴两轴一致性的方法，涉及光电探测领域，该方法包括：步骤S1：寻找典型测距目标；步骤S2：锁定跟踪目标同时激光开光；步骤S3：依据目标类型选择动态调轴策略；步骤S4：采集激光测距回值；步骤S5：统计数据；步骤S6：写入参数文件，完成调轴。本发明在各种光电测量设备的安装平台上都达到了非常高的两轴一致性指标，可实现1个像元的调轴误差精度。本发明无需专业人士操作，能够自动修正光电测量设备因材料应力释放、环境温度变化、运输颠簸、安装平台等因素影响所产生的两轴误差，且不受光电测量设备安装平台限制，不受时间和空间的影响，随时可以进行两轴一致性多次校准。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107705253A
公开(公告)日：2018-02-16
申请号：CN201711020204.1
申请日：2017-10-26
Applicant: 中国科学院长春光学精密机械与物理研究所
CPC classification number: G06T3/4038 , G06T3/60
Abstract: 本发明提出一种生成视频激励源的方法，该方法由获取的图像拼接得到背景基础图像；然后根据模拟的光学探测器特性，计算得到目标图像移动的像元数及背景图像移动的像元数；其次根据背景图像移动的像元数和操作台输出的控制运动像元数，从背景基础图像中选择一帧图像；根据目标图像移动的像元数和控制运动像元数，将预设的目标图像叠加到所选择的图像中；输出叠加了目标图像的图像。上述处理过程是由已有的图像生成视频激励源，能够为吊舱设备提供符合要求的视频激励源，为操作手提供充足的可操作范围，并且上述生成视频激励源的过程为软件处理过程，不需要昂贵的硬件设备，可以节约成本。
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公开(公告)号：CN106850561A
公开(公告)日：2017-06-13
申请号：CN201611232738.6
申请日：2016-12-28
Applicant: 中国科学院长春光学精密机械与物理研究所
CPC classification number: H04N5/268 , H04L65/601 , H04L65/607 , H04L65/608 , H04N19/42 , H04N19/44
Abstract: PAL制式视频的无线传输装置，涉及电子应用技术领域，解决现有PAL制式视频原始信息数据量较大，并且受到局域无线窄带宽的限制等问题，本装置以Cortex‑A9构架的ARM处理器Exynos4412为嵌入式硬件核心、以嵌入式Linux为系统软件平台，基于TVP5150解码芯片实现PAL制式模拟视频的解码功能，视频采集功能与显示功能分别采用V4L2架构和Qt GUI实现，利用处理器内部的MFC作为硬件编解码核心，对原始的YUV数据进行基于MPEG‑4标准的硬件编码，最终将编码的视频数据经流媒体协议RTP/RTCP在无线网络上传送。本发明采用便携式无线传输架构，优点是体积小、成本低、集成度高、性能强，通过硬件视频压缩技术和流媒体实时传输技术实现PAL制式视频的传输，很好地提升了数据的处理能力。
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公开(公告)号：CN119904894A
公开(公告)日：2025-04-29
申请号：CN202510409873.6
申请日：2025-04-02
Applicant: 中国科学院长春光学精密机械与物理研究所
Abstract: 本发明涉及计算机视觉技术领域，具体提供一种基于头部和整体信息联合的多尺度行人检测方法及装置，通过对不同层次特征进行密集连接，提升网络对多尺度行人目标的灵敏度；其次对区域建议网络的采样方式进行了优化，通过计算样本集合中每一样本的遮挡重叠率，提升模型对遮挡行人目标的适应能力；然后构建行人头部与整体信息的联合检测框架，降低行人躯体被遮挡对检测造成的不利影响。对后处理环节和损失函数模块进行了优化，减弱了相邻行人目标对检测造成的干扰，同时提升了筛除冗余框的智能性和合理性，进一步降低行人检测的漏检率和误检率。可以对复杂人群密集场景中的多尺度行人目标和遮挡行人目标的检测能力更强，并能够降低行人漏检率。
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公开(公告)号：CN119478342A
公开(公告)日：2025-02-18
申请号：CN202411468796.3
申请日：2024-10-21
Applicant: 中国科学院长春光学精密机械与物理研究所
IPC: G06V10/25 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/082
Abstract: 本发明提供了一种基于YOLOv5的弱小目标检测方法、装置，包括：对待检测图像进行预处理，得到特征图像；将所述特征图像输入至优化的YOLOv5目标检测模型中，得到弱小目标检测结果；所述目标检测模型的优化包括：在YOLOv5神经网络中引入SPD‑Conv模块；使用Ghost‑Conv模块替代换YOLOv5神经网络的Conv模块，利用所述Ghost‑Conv模块对所述SPD‑Conv模块提取的特征进一步提取特征；在YOLOv5神经网络的C3模块中引入EMA注意力机制模块形成C3_EMA模块，所述C3_EMA模块通过分割特征图像和跨阶段连接抑制无效信息。本发明通过引入Ghost‑Conv模块替换原有的Conv模块，在C3模块中引入EMA注意力机制以及在特征融合模块中引入SPD‑Conv模块提高对弱小目标的识别精度，克服了原有模型提取的特征过于单一的问题。
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公开(公告)号：CN119027986B
公开(公告)日：2024-12-27
申请号：CN202411529732.X
申请日：2024-10-30
Applicant: 中国科学院长春光学精密机械与物理研究所
Abstract: 本发明涉及计算机视觉技术领域，具体提供一种抗遮挡重叠与尺度变化的行人检测方法及装置，在特征提取环节构建融合注意力机制的循环多尺度特征提取网络，用于提升获取图像特征信息的能力与特征信息的表达能力，提升行人检测器对多尺度行人目标的检测灵敏度；在模型的核心部分设计头部和整体双检测分支进行联合检测，利用头部检测辅助行人检测提升对密集遮挡行人目标的检测能力。在模型后处理环节为行人整体检测框构建抑制判别机制，并构建行人头身匹配策略来对行人头部检测框与整体检测框进行匹配绑定，对于未能匹配成功的头部检测框进行二次匹配校验，用于恢复被错误抑制的整体检测框并剔除误检出的头部检测框，进一步提升行人目标的检测精度。
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