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公开(公告)号：CN111667495A
公开(公告)日：2020-09-15
申请号：CN202010512952.7
申请日：2020-06-08
Applicant: 北京环境特性研究所
Abstract: 本发明公开一种图像场景解析方法，涉及图像处理领域；该方法的一个具体实施方式包括：预先训练用于执行图像场景解析的残差网络；其中，残差网络包括依次连接的输入层、含有多个卷积层的基本网络层、特征图层、自注意力模块、1*1卷积层和输出层；基本网络层用于从输入层输入的图像数据中提取特征图数据输入特征图层；自注意力模块用于对特征图数据重加权并将重加权后的数据与特征图数据拼接；1*1卷积层用于对拼接后数据的通道数进行调整并将调整后的数据经输出层输出；将目标图像输入训练完成的所述残差网络中，得到目标图像各像素对应的场景。该实施方式可提供一种运算量较小、推断速度较快同时准确率不会明显降低的场景解析方法。
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公开(公告)号：CN112561828A
公开(公告)日：2021-03-26
申请号：CN202011534127.3
申请日：2020-12-23
Applicant: 北京环境特性研究所
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明公开了一种一种基于生成对抗网络的气体湍流模糊图像重建方法，包括以下步骤：S101构建试验装置：试验装置包括加热设备、图形采集设备和图像处理设备，图像采集设备用于采集目标图像，图像处理设备与图像采集设备电连接，加热设备用于对图像采集设备至目标图像的路径上产生加热空气的湍流；S102将采集到的受加热空气的湍流影响的模糊图像与清晰图像进行比对，以判别模糊图像的真伪；S103当判断模糊图像为真时，根据清晰图像对模糊图像进行优化，直至图像处理设备对模糊图像与清晰图像无法区分为止。本发明的技术方案有效地解决了由于气体湍流造成的图像模糊的问题。
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公开(公告)号：CN109883391B
公开(公告)日：2021-09-24
申请号：CN201910210286.9
申请日：2019-03-20
Applicant: 北京环境特性研究所
IPC: G01C3/32
Abstract: 本发明涉及一种基于微透镜阵列数字成像的单目测距方法，包括：采用微透镜阵列相机获得基准样本的样本四维光场图像,通过不同数字重聚焦参数对样本四维光场图像进行数字重聚焦，获得多个样本重聚焦图像；由样本重聚焦图像获得数字成像聚焦面对应的最清晰分区的测距距离；对不同数字重聚焦参数与相应的测距距离进行拟合，获得测距拟合曲线；再采用微透镜阵列相机获得目标四维光场图像，选择数字重聚焦参数对目标四维光场图像进行数字重聚焦，获得目标重聚焦图像；对目标重聚焦图像进行处理，结合测距拟合曲线获得目标距离。本发明仅需单次曝光后经过成像算法便可获得不同深度的图像序列，可用于呈现动态变化并对实时性要求高的目标测距。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112581502A
公开(公告)日：2021-03-30
申请号：CN202011537734.5
申请日：2020-12-23
Applicant: 北京环境特性研究所
Abstract: 本发明公开了一种基于孪生网络的目标跟踪方法，包括以下步骤：S101输入待跟踪目标；S102提取深层图像特征；S103目标区域特征匹配；S104获取最大相应区域；S105遮挡判断：如果判断待跟踪目标被遮挡则通过卡尔曼滤波的方法预测目标位置，如果判断待跟踪目标没有遮挡则输出最大相应区域。本发明的技术方案有效地解决了目标容易丢失的问题。
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公开(公告)号：CN111881984A
公开(公告)日：2020-11-03
申请号：CN202010753252.7
申请日：2020-07-30
Applicant: 北京环境特性研究所
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的目标识别检测方法和装置，所述方法包括：数据采样步骤、特征提取步骤和目标检测步骤；所述数据采样步骤包括：对获取的待检测目标的原始图像进行多次下采样处理，得到多次采样数据；所述特征提取步骤包括：分别对所述多次的采样数据进行深层特征和抽象图像特征的提取，提取用于目标检测的图像特征；所述目标检测步骤包括：通过神经网络对多次采样的深层特征和抽象图像特征进行识别，确定所述原始图像中的待检测目标检测结果。本发明能够实现远距离空中小目标检测时高检出率、低虚景率。
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公开(公告)号：CN111881982A
公开(公告)日：2020-11-03
申请号：CN202010751602.6
申请日：2020-07-30
Applicant: 北京环境特性研究所
Abstract: 本发明公开了一种无人机目标识别方法，所述方法包括：数据增强步骤包括：对获取的待识别无人机目标的原始图像进行数据增强处理，得到增强数据；特征提取步骤包括：对所述增强数据进行卷积运算提取用于所述待识别无人机目标分类和定位的图像特征；目标检测步骤包括：通过神经网络对图像中的所述待识别无人机目标进行类别和位置信息编码，并对所述类别和位置信息进行解码确定所述原始图像中的所述待识别无人机目标的检测结果。本发明能够实现无人机反制领域中自动化的检测和识别无人机。
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公开(公告)号：CN111626285A
公开(公告)日：2020-09-04
申请号：CN202010460052.2
申请日：2020-05-27
Applicant: 北京环境特性研究所
Abstract: 本发明涉及一种字符识别系统和方法，该系统的一个实施方式包括：光源、数字微镜阵列、桶探测器和计算装置；其中，数字微镜阵列将光源发出的光线转换为动态散斑信号，并将动态散斑信号投射到待识别目标表面；桶探测器接收待识别目标反射的光强信号；计算装置对所述动态散斑信号和所述光强信号进行二阶相关计算，得到待识别目标的鬼成像图像；并将所述鬼成像图像输入预先训练完成的字符识别模型，获得待识别目标中的字符。该实施方式能够以较低成本实现字符的准确识别。
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公开(公告)号：CN109883391A
公开(公告)日：2019-06-14
申请号：CN201910210286.9
申请日：2019-03-20
Applicant: 北京环境特性研究所
IPC: G01C3/32
Abstract: 本发明涉及一种基于微透镜阵列数字成像的单目测距方法，包括：采用微透镜阵列相机获得基准样本的样本四维光场图像,通过不同数字重聚焦参数对样本四维光场图像进行数字重聚焦，获得多个样本重聚焦图像；由样本重聚焦图像获得数字成像聚焦面对应的最清晰分区的测距距离；对不同数字重聚焦参数与相应的测距距离进行拟合，获得测距拟合曲线；再采用微透镜阵列相机获得目标四维光场图像，选择数字重聚焦参数对目标四维光场图像进行数字重聚焦，获得目标重聚焦图像；对目标重聚焦图像进行处理，结合测距拟合曲线获得目标距离。本发明仅需单次曝光后经过成像算法便可获得不同深度的图像序列，可用于呈现动态变化并对实时性要求高的目标测距。
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