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公开(公告)号：CN114114172B
公开(公告)日：2023-08-25
申请号：CN202111202866.7
申请日：2021-10-15
Applicant: 北京航天自动控制研究所
IPC: G01S7/40
Abstract: 本发明公开了一种底视测高雷达地形回波仿真方法，属于仿真技术领域。方法包括：确定在初始波束足迹范围的初始散射点集合；对初始散射点集合进行筛选，得到候选散射点集合；确定雷达天线相位中心到所述候选散射点集合中的各候选散射点的连线，计算DEM数据各散射点到各连线的距离，并将对应距离最小的DEM表面散射点组成的集合作为DEM表面散射点集合；确定所述DEM表面散射点集合中的各DEM表面散射点对应的散射点散射截面积；根据各DEM表面散射点的初始相位、各DEM表面散射点对应的各散射点散射截面积、距离值，以及雷达回波计算关联参数，计算DEM表面散射点回波。
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公开(公告)号：CN114047786B
公开(公告)日：2024-08-06
申请号：CN202111425356.6
申请日：2021-11-26
Applicant: 北京航天自动控制研究所
IPC: G05D1/695 , G05D109/20
Abstract: 本发明涉及一种用于集散式异构无人机集群的协同处理系统和方法，属于无人机技术领域，解决现有系统缺乏自组织能力和无法根据战场态势进行人为的任务信息修改的问题。该系统包括：多个无人机和与多个无人机通信连接的地面站，每个无人机包括：飞行控制器用于控制无人机姿态并且调整无人机的速度和飞行方向；光电吊舱用于实时拍摄视频帧并进行目标跟踪；以及信息处理模块用于主机根据地面站的任务信息规划整体航迹，多个无人机根据整体航迹规划自身航迹并将自身航迹发送给飞行控制器执行，基于视频帧进行目标识别和目标定位，通过地面站随时修改任务信息，实时根据修改的任务信息规划出修改航迹。能够根据战场态势实时根据修改的任务信息规划出修改航迹。
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公开(公告)号：CN109063564B
公开(公告)日：2020-09-18
申请号：CN201810695893.4
申请日：2018-06-29
Applicant: 北京航天自动控制研究所 , 中国运载火箭技术研究院
Abstract: 本发明提供一种目标变化检测方法，首先通过Gabor纹理特征提取图像显著性区域，然后通过引导滤波融合得到保留显著地物的融合影像，通过meanshift对融合影像分割得到分块，再利用HOG纹理特征计算分块纹理方差，比较得到最终变化检测结果。本发明技术方案基于图像引导滤波融合与纹理特征分析的高分辨率遥感卫星影像用于军事目标变化检测技术，它能够通过影像融合在保证变化检测精度的同时提高变化检测的效率，真正实现了军事目标变化的自动、快速、准确检测。
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公开(公告)号：CN114170532A
公开(公告)日：2022-03-11
申请号：CN202111397601.7
申请日：2021-11-23
Applicant: 北京航天自动控制研究所
IPC: G06V20/17 , G06V10/40 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种基于困难样本迁移学习的多目标分类方法和装置，属于图像处理技术领域，解决如何利用丰富的自然图像数据获取每个目标的运行轨迹的问题。该方法包括：获取数据集并将数据集划分为训练集和测试集；构建困难样本迁移学习的目标检测网络包括构建并按照以下顺序连接的改进特征提取网络、粗检测网络和精检测网络；利用训练集对目标检测网络进行异源图像迁移学习以生成目标检测模型，通过增大IOU值提高检测精度；将测试集中的待检测的可见光图像和红外图像输入目标检测模型以获得多个目标检测结果；根据多个目标检测结果对测试集进行分类并存储为多个目标检测子集以获取目标的跟踪轨迹。通过增大IOU值提高目标检测精度并获取目标的跟踪轨迹。
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公开(公告)号：CN114047786A
公开(公告)日：2022-02-15
申请号：CN202111425356.6
申请日：2021-11-26
Applicant: 北京航天自动控制研究所
IPC: G05D1/10
Abstract: 本发明涉及一种用于集散式异构无人机集群的协同处理系统和方法，属于无人机技术领域，解决现有系统缺乏自组织能力和无法根据战场态势进行人为的任务信息修改的问题。该系统包括：多个无人机和与多个无人机通信连接的地面站，每个无人机包括：飞行控制器用于控制无人机姿态并且调整无人机的速度和飞行方向；光电吊舱用于实时拍摄视频帧并进行目标跟踪；以及信息处理模块用于主机根据地面站的任务信息规划整体航迹，多个无人机根据整体航迹规划自身航迹并将自身航迹发送给飞行控制器执行，基于视频帧进行目标识别和目标定位，通过地面站随时修改任务信息，实时根据修改的任务信息规划出修改航迹。能够根据战场态势实时根据修改的任务信息规划出修改航迹。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114047785A
公开(公告)日：2022-02-15
申请号：CN202111423718.8
申请日：2021-11-26
Applicant: 北京航天自动控制研究所
IPC: G05D1/10
Abstract: 本发明涉及一种无人机集群协同搜索多运动目标的方法和系统，属于无人机技术领域，解决了现有方法由于场景复杂度的提升会导致航迹规划的计算量大幅增加，难以满足实时在线规划需求的问题。方法包括：在地面站手动输入任务参数并在地面站的实时地图上选择待搜索圆形区域的初始圆心位置；根据任务参数计算待搜索圆形区域的初始半径并将初始半径和初始圆心位置上传至多个无人机的信息处理模块；基于初始半径和初始圆心位置计算覆盖待搜索圆形区域的航迹；以及在飞行过程中交互飞行信息并根据飞行信息实时调整速度和方向并优化自身航迹以完成对待搜索圆形区域内的所有运动目标的搜索。满足搜索效率的同时，计算量小以满足实时在线规划需求。
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公开(公告)号：CN114170531B
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202111397594.0
申请日：2021-11-23
Applicant: 北京航天自动控制研究所
IPC: G06V20/17 , G06V10/40 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0475 , G06N3/094 , G06N3/096
Abstract: 本发明涉及一种基于困难样本迁移学习的红外图像目标检测方法和装置，属于图像处理技术领域，解决如何利用数据丰富的自然图像数据来辅助提高红外图像目标检测的性能问题。该方法包括：获取目标检测的数据集并将数据集划分为训练集和测试集，数据集包括可见光数据集和对应的红外数据集；构建困难样本迁移学习的红外图像目标检测网络包括：在ResNet50网络中引入域注意力模块和路径聚合网络模块以构成改进特征提取网络；利用训练集对红外图像目标检测网络进行异源图像迁移学习以生成目标检测模型；将测试集中的待检测的可见光图像和红外图像输入目标检测模型以获得目标检测结果。不同域通过域注意力激活不同数据域并在不同尺度上预测不同大小目标。
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公开(公告)号：CN114170532B
公开(公告)日：2024-08-06
申请号：CN202111397601.7
申请日：2021-11-23
Applicant: 北京航天自动控制研究所
IPC: G06V20/17 , G06V10/40 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/096
Abstract: 本发明涉及一种基于困难样本迁移学习的多目标分类方法和装置，属于图像处理技术领域，解决如何利用丰富的自然图像数据获取每个目标的运行轨迹的问题。该方法包括：获取数据集并将数据集划分为训练集和测试集；构建困难样本迁移学习的目标检测网络包括构建并按照以下顺序连接的改进特征提取网络、粗检测网络和精检测网络；利用训练集对目标检测网络进行异源图像迁移学习以生成目标检测模型，通过增大IOU值提高检测精度；将测试集中的待检测的可见光图像和红外图像输入目标检测模型以获得多个目标检测结果；根据多个目标检测结果对测试集进行分类并存储为多个目标检测子集以获取目标的跟踪轨迹。通过增大IOU值提高目标检测精度并获取目标的跟踪轨迹。
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公开(公告)号：CN114047785B
公开(公告)日：2023-06-09
申请号：CN202111423718.8
申请日：2021-11-26
Applicant: 北京航天自动控制研究所
IPC: G05D1/10
Abstract: 本发明涉及一种无人机集群协同搜索多运动目标的方法和系统，属于无人机技术领域，解决了现有方法由于场景复杂度的提升会导致航迹规划的计算量大幅增加，难以满足实时在线规划需求的问题。方法包括：在地面站手动输入任务参数并在地面站的实时地图上选择待搜索圆形区域的初始圆心位置；根据任务参数计算待搜索圆形区域的初始半径并将初始半径和初始圆心位置上传至多个无人机的信息处理模块；基于初始半径和初始圆心位置计算覆盖待搜索圆形区域的航迹；以及在飞行过程中交互飞行信息并根据飞行信息实时调整速度和方向并优化自身航迹以完成对待搜索圆形区域内的所有运动目标的搜索。满足搜索效率的同时，计算量小以满足实时在线规划需求。
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公开(公告)号：CN114170531A
公开(公告)日：2022-03-11
申请号：CN202111397594.0
申请日：2021-11-23
Applicant: 北京航天自动控制研究所
Abstract: 本发明涉及一种基于困难样本迁移学习的红外图像目标检测方法和装置，属于图像处理技术领域，解决如何利用数据丰富的自然图像数据来辅助提高红外图像目标检测的性能问题。该方法包括：获取目标检测的数据集并将数据集划分为训练集和测试集，数据集包括可见光数据集和对应的红外数据集；构建困难样本迁移学习的红外图像目标检测网络包括：在ResNet50网络中引入域注意力模块和路径聚合网络模块以构成改进特征提取网络；利用训练集对红外图像目标检测网络进行异源图像迁移学习以生成目标检测模型；将测试集中的待检测的可见光图像和红外图像输入目标检测模型以获得目标检测结果。不同域通过域注意力激活不同数据域并在不同尺度上预测不同大小目标。
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