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公开(公告)号：CN110054089B
公开(公告)日：2020-06-09
申请号：CN201910355996.0
申请日：2019-04-29
Applicant: 北京航天自动控制研究所 , 中国运载火箭技术研究院
Abstract: 本发明涉及一种轮胎吊机器视觉自动纠偏系统及纠偏方法，采集模块在轮胎吊行进过程中获取规定线路的图像；标定模块获取标定参照物特征部位分别在像素坐标系和实际坐标系下的坐标；坐标转换模块实现像素坐标系与实际坐标系之间的转换；预处理模块对采集模块的图像进行处理以获得特征清晰稳定的数据，线路识别模块，通过对图像中规定线路检测识别，确定实际行驶过程中实际线路与规定线路的方向偏差Δα和距离偏差Δd，并发送给PLC通讯模块；PLC通讯模块存储上述数据并发送给轮胎吊控制系统进行纠偏。本发明利用机器视觉技术，实现对轮胎吊大车行进过程的自动纠偏，提高作业效率，减少事故发生。
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公开(公告)号：CN109410175B
公开(公告)日：2020-07-14
申请号：CN201811123271.0
申请日：2018-09-26
Applicant: 北京航天自动控制研究所 , 中国运载火箭技术研究院
Inventor： 王浩 , 郑文娟 , 孙芃 , 张立家 , 高琪 , 刘跃成 , 韦海萍 , 郝梦茜 , 张伯川 , 张辉 , 周斌 , 靳松直 , 张聪 , 郑智辉 , 李少军 , 高仕博 , 胡瑞光 , 蔡伟 , 崔广涛 , 丛龙剑 , 刘燕欣 , 肖利平 , 唐波
Abstract: 一种基于多子区图像匹配的SAR雷达成像质量快速自动评价方法，首先人工制备带有特殊几何形状信标的SAR基准图像，通过雷达回波电磁仿真得到基准图像的基准雷达回波信号，完成雷达测试基准数据制备。在SAR雷达成像质量测试中，将基准雷达回波信号注入SAR雷达，由被测试雷达成像生成SAR实时图。随后使用SAR实时图和SAR基准图像进行多子区图像匹配，得到信标在SAR实时图中的精确位置。通过信标在SAR图像中几何位置和形状的变化，完成SAR雷达成像质量的量化评价。本发明提出的基于多子区图像匹配的SAR雷达成像质量快速自动评价方法大大提高了SAR雷达单机测试的自动化程度，在提高判读精度的同时降低了人力以及时间成本。
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公开(公告)号：CN109410175A
公开(公告)日：2019-03-01
申请号：CN201811123271.0
申请日：2018-09-26
Applicant: 北京航天自动控制研究所 , 中国运载火箭技术研究院
Inventor： 王浩 , 郑文娟 , 孙芃 , 张立家 , 高琪 , 刘跃成 , 韦海萍 , 郝梦茜 , 张伯川 , 张辉 , 周斌 , 靳松直 , 张聪 , 郑智辉 , 李少军 , 高仕博 , 胡瑞光 , 蔡伟 , 崔广涛 , 丛龙剑 , 刘燕欣 , 肖利平 , 唐波
Abstract: 一种基于多子区图像匹配的SAR雷达成像质量快速自动评价方法，首先人工制备带有特殊几何形状信标的SAR基准图像，通过雷达回波电磁仿真得到基准图像的基准雷达回波信号，完成雷达测试基准数据制备。在SAR雷达成像质量测试中，将基准雷达回波信号注入SAR雷达，由被测试雷达成像生成SAR实时图。随后使用SAR实时图和SAR基准图像进行多子区图像匹配，得到信标在SAR实时图中的精确位置。通过信标在SAR图像中几何位置和形状的变化，完成SAR雷达成像质量的量化评价。本发明提出的基于多子区图像匹配的SAR雷达成像质量快速自动评价方法大大提高了SAR雷达单机测试的自动化程度，在提高判读精度的同时降低了人力以及时间成本。
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公开(公告)号：CN109063731B
公开(公告)日：2020-11-10
申请号：CN201810665397.4
申请日：2018-06-26
Applicant: 北京航天自动控制研究所 , 中国运载火箭技术研究院
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明涉及一种景象适配性准则训练样本集生成方法。对从保障数据中截取的参考图进行直方图对比度拉伸、高斯滤波，旋转、插值、高斯模糊变换和傅里叶噪声添加，生成特征参考图；用特征参考图和截取的基准图进行相关面计算，获得相关面参数集；对参考图进行特征提取计算，得到特征参数集；将相关面参数集和特征参数集划分为正负样本，分别加入训练样本集。本发明可以基于可见光卫星影像快速生成大量的训练样本集数据，而不再拘泥于对大量实时图像的依赖，这提高了工程的可实现性和可操作性，使得工程化的难度降低，同时也使得基于该训练样本集挖掘出的知识准则具有泛化能力。本发明效率高、一致性好且无需人工交互。
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公开(公告)号：CN110054089A
公开(公告)日：2019-07-26
申请号：CN201910355996.0
申请日：2019-04-29
Applicant: 北京航天自动控制研究所 , 中国运载火箭技术研究院
Abstract: 本发明涉及一种轮胎吊机器视觉自动纠偏系统及纠偏方法，采集模块在轮胎吊行进过程中获取规定线路的图像；标定模块获取标定参照物特征部位分别在像素坐标系和实际坐标系下的坐标；坐标转换模块实现像素坐标系与实际坐标系之间的转换；预处理模块对采集模块的图像进行处理以获得特征清晰稳定的数据，线路识别模块，通过对图像中规定线路检测识别，确定实际行驶过程中实际线路与规定线路的方向偏差Δα和距离偏差Δd，并发送给PLC通讯模块；PLC通讯模块存储上述数据并发送给轮胎吊控制系统进行纠偏。本发明利用机器视觉技术，实现对轮胎吊大车行进过程的自动纠偏，提高作业效率，减少事故发生。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109063731A
公开(公告)日：2018-12-21
申请号：CN201810665397.4
申请日：2018-06-26
Applicant: 北京航天自动控制研究所 , 中国运载火箭技术研究院
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明涉及一种景象适配性准则训练样本集生成方法。对从保障数据中截取的参考图进行直方图对比度拉伸、高斯滤波，旋转、插值、高斯模糊变换和傅里叶噪声添加，生成特征参考图；用特征参考图和截取的基准图进行相关面计算，获得相关面参数集；对参考图进行特征提取计算，得到特征参数集；将相关面参数集和特征参数集划分为正负样本，分别加入训练样本集。本发明可以基于可见光卫星影像快速生成大量的训练样本集数据，而不再拘泥于对大量实时图像的依赖，这提高了工程的可实现性和可操作性，使得工程化的难度降低，同时也使得基于该训练样本集挖掘出的知识准则具有泛化能力。本发明效率高、一致性好且无需人工交互。
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公开(公告)号：CN108897059A
公开(公告)日：2018-11-27
申请号：CN201810695970.6
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
IPC: G01V8/10
Abstract: 本发明涉及一种目标红外成像可探测性分析方法，构建了一套红外成像探测性能评估模型。基于系统综合性能参数数学模型，将影响目标红外成像系统探测性能的三个因素：红外成像系统硬件参数、大气环境和场景特性联系起来，使用特定探测准则来预测目标红外成像的可探测性。本发明对目标红外成像可探测性分析的性能好，操作简洁，并且置信度高。本发明的可探测性预测方法还可用于根据目标类型和成像距离选择适当的红外成像系统。
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公开(公告)号：CN114119496B
公开(公告)日：2024-11-01
申请号：CN202111291272.8
申请日：2021-10-29
Applicant: 北京航天自动控制研究所
Inventor： 郑智辉 , 闫威 , 唐波 , 郭宸瑞 , 王硕 , 董昊天 , 闫涛 , 李钊 , 张伯川 , 张海荣 , 赵玲 , 朱泽林 , 亓欣媛 , 常城 , 朱敏 , 许敏 , 张艺佳 , 武鹏 , 彭皓 , 任子建 , 张瑞祥 , 刘昌国 , 南璐 , 高杰 , 赵义阳
IPC: G06T7/00 , G06T7/73 , G06T3/4038
Abstract: 本发明涉及一种基于机器视觉的岸桥单双箱检测方法，属于港口安全作业辅助技术领域，解决现有方法获取的中间图像不一定是集装箱中间区域且和中间图像的箱孔有无而导致的箱孔误判的问题。该方法包括从数据库中获取多幅集装箱图像并对每幅集装箱图像进行标注以生成集装箱图像集；建立神经网络Yolov5并利用集装箱图像集对神经网络Yolov5进行训练，以获得目标检测模型；利用目标检测模型对待测试的集装箱图像进行实时检测，以获得检测结果，检测结果包括；车载集装箱数量、箱孔和车载集装箱文字；以及基于检测结果判断车载集装箱为单箱还是双箱。通过集装箱数量、箱孔和集装箱文字联合判断单双箱以有效提高单双箱判断的准确率。
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公开(公告)号：CN118658102A
公开(公告)日：2024-09-17
申请号：CN202410845107.X
申请日：2024-06-27
Applicant: 北京航天自动控制研究所
Inventor： 王硕 , 闫威 , 唐波 , 郑智辉 , 董昊天 , 郭宸瑞 , 闫涛 , 李钊 , 张海荣 , 赵玲 , 张伯川 , 朱泽林 , 亓欣媛 , 常城 , 朱敏 , 许敏 , 张艺佳 , 武鹏 , 彭晧 , 任子建
IPC: G06V20/40 , G06V10/26 , G06V10/44 , G06V10/75 , G06V10/74 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/088
Abstract: 本发明一种港口作业区重点区域物品遗留检测方法，应用于港口备料间(仓库)、安全通道等区域内，检测上述区域特定位置上是否有疑似的物体，如果有疑似物体出现，系统会定位该物体，并对其进行稳定跟踪，确定是否为一直遗留的物体。如果是遗留物体，将该物体信息上报平台并告警。本发明应用于港口备料间(仓库)、安全通道等区域内，检测上述区域特定位置上是否有疑似的物体，如果有疑似物体出现，系统会定位该物体，并对其进行稳定跟踪，确定是否为一直遗留的物体。如果是遗留物体，将该物体信息上报平台并告警。
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公开(公告)号：CN111401210B
公开(公告)日：2023-08-04
申请号：CN202010167033.0
申请日：2020-03-11
Applicant: 北京航天自动控制研究所
Inventor： 郝梦茜 , 张辉 , 周斌 , 靳松直 , 丛龙剑 , 刘严羊硕 , 郑文娟 , 韦海萍 , 王浩 , 张伯川 , 王亚辉 , 张聪 , 刘燕欣 , 高琪 , 肖利平 , 倪少波 , 杨柏胜
IPC: G06V20/10 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06T7/62
Abstract: 一种基于模板框增广的提高小目标检测稳定性的方法，步骤一：遍历全部训练样本的标注信息，提取标注信息中的目标尺寸；步骤二：计算目标尺寸参考最小值和目标尺寸参考最大值；步骤三：根据目标尺寸参考最小值、目标尺寸参考最大值、训练图像原始尺寸以及模型输出的特征层个数，计算各层关注目标的归一化尺寸；步骤四：根据各层关注目标归一化尺寸以及各特征层尺寸，计算各特征层模板框期望间距；步骤五：根据各特征层模板框期望间距，确定各特征层模板框个数与模板框中心点位置，进行模板框增广；步骤六：对完成模板框增广的卷积神经网络进行训练，得到对小目标检测的卷积神经网络模型。本发明降低算法对小目标位置的敏感度，提高小目标检测的稳定性。
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