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公开(公告)号：CN118279630A
公开(公告)日：2024-07-02
申请号：CN202211725736.6
申请日：2022-12-30
申请人： 天津津航技术物理研究所 , 应急管理部消防救援局昆明训练总队
IPC分类号： G06V10/764 , G06V10/774 , G06T7/11 , G06V10/56 , G06N3/04 , G06N3/08
摘要： 本发明提供了一种基于光谱成像微系统的金属火灾变色痕迹智能识别方法，包括采集光谱图像进行预处理，获得三维光谱图像数据；计算三维光谱图像数据中各谱段的信噪比，以信噪比最高的谱段作为光谱图像标定层；对光谱图像标定层通过边缘检测方法进行分区，三维光谱图像按照该分区方式划分为若干特征区域，计算每个特征区域的平均光谱；对各特征区域的平均光谱进行预分类，获得包括金属变色痕迹目标的特征区域；对包括金属变色痕迹目标的特征区域进行特征分类，识别金属变色痕迹目标的类别。本发明对火灾调查工作中，光谱成像微系统采集所得金属变色痕迹光谱图像进行智能分类识别，可以有效提高识别准确率，具有普遍适用性。
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公开(公告)号：CN118274961A
公开(公告)日：2024-07-02
申请号：CN202211725738.5
申请日：2022-12-30
申请人： 天津津航技术物理研究所 , 应急管理部消防救援局昆明训练总队
IPC分类号： G01J3/28 , G06V10/764
摘要： 本发明提供了一种金属火灾痕迹智能识别用光谱成像微系统及智能识别方法，该光谱成像微系统包括镜头、光谱成像芯片、系统集成电路，光谱成像芯片、系统集成电路设置在镜头后端，光谱成像芯片采集图像及光谱信息输出，系统集成电路用于控制图像采集、数据存储、数据运算及通讯。该光谱成像微系统体积小，功耗低，针对不同应用场景可以进行不同形态产品集成，引入图像维度信息及光谱维度信息，可对复杂火场环境中的金属火灾痕迹形成温度、时间关键信息进行准确记录。
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公开(公告)号：CN118279686A
公开(公告)日：2024-07-02
申请号：CN202211725467.3
申请日：2022-12-30
申请人： 天津津航技术物理研究所
IPC分类号： G06V10/774 , G06N3/08 , G06F30/27 , G06F111/08
摘要： 本发明提供了一种支撑深度学习的光谱图像样本数据拓充方法，包括获取初始样本集，初始样本集包括i个光谱特征谱段；根据深度学习模型对训练样本集的数量需求，确定待拓充样本数量j；随机生成包含k个系数的系数组，每组系数之和为1；在初始样本集中随机取k个不同样本，基于每个系数组计算拓充光谱数据样本。本发明通过设计模拟光谱生成方法，在保留目标的光谱特征条件下对目标光谱图像数据进行拓充，可用于支撑深度学习算法模型参数训练，提高模型鲁棒性及泛化能力。
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公开(公告)号：CN116721015A
公开(公告)日：2023-09-08
申请号：CN202310456381.3
申请日：2023-04-25
申请人： 天津津航技术物理研究所
IPC分类号： G06T3/40 , G06T5/00 , G06N3/0464 , G06N3/08
摘要： 本发明提供了一种含噪声的快速图像增强与超分辨率重建方法，该含噪声的快速图像增强与超分辨率重建方法包括：S1，对采集的图像进行处理，获取模糊带噪声图像和干净增强图像组成训练数据对；S2，根据训练数据对构建并优化训练模型；S3，将带噪声的图像作为优化后训练模型的输入，获取模型输出噪声，与输入作差获得经降噪与图像增强后的图像；将带噪声的图像经上采样处理后作为优化后训练模型的输入，获取模型输出噪声，与输入作差获得经降噪与图像超分辨率重建后的图像。应用本发明的技术方案，能够解决现有技术中图像降噪、图像增强与超分辨力重建方法中部分细节损失，降噪效果不佳和模型复杂及数据通用性差的技术问题。
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公开(公告)号：CN116563912A
公开(公告)日：2023-08-08
申请号：CN202310404842.2
申请日：2023-04-17
申请人： 天津津航技术物理研究所
摘要： 本发明提供了一种基于神经网络的多光谱人脸活体检测方法及系统，包括：获取真人和仿真头模多光谱图像；对多光谱图像进行维度转换；光谱特征提取；对提取的光谱特征进行数据矫正；对矫正后的数据进行类别标定；获取n组光谱特征数据及n组标签；设计神经网络基础架构；n组光谱特征数据中挑选有效的光谱维度；调整神经网络基础架构的输入层，确定最终的神经网络结构；使用最终的训练数据训练最终的神经网络结构，训练完后保存为最终的人脸活体检测模型；根据最终的人脸活体检测模型完成多光谱人脸活体检测。应用本发明的技术方案，以解决现有技术中分类准确度不高、数据量大、检测效果不佳以及检测速度慢的技术问题。
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公开(公告)号：CN116563306A
公开(公告)日：2023-08-08
申请号：CN202310404595.6
申请日：2023-04-17
申请人： 天津津航技术物理研究所
摘要： 本发明提供了一种自适应火灾痕迹光谱图像分割方法及系统，包括：采集多光谱图像；对图像进行维度转换；对图像进行维度拆分以获取多个灰度图，选取第一个维度的灰度图作为待分割灰度图；对灰度图进行图像增强、滤波、自适应的边缘检测及腐蚀膨胀；对灰度图进行轮廓查找与位置定位；对灰度图的分割结果进行检验，如果检验结果不合格，选择下一维度的灰度图作为待分割灰度图，重复上述步骤，判断灰度图是否分割成功；当分割循环至最后一个维度灰度图仍未分割成功时，调整自适应边缘检测值，重复上述步骤，直至图像分割检验结果合格。应用本发明的技术方案，以解决现有技术中图像分割效果不佳以及传统方法分割参数不能自适应调整的技术问题。
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公开(公告)号：CN118196504A
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202410327094.7
申请日：2024-03-21
申请人： 天津津航技术物理研究所
摘要： 本发明提供了一种复杂光照环境下的火灾钢板痕迹分类方法，该方法使用双多光谱相机进行光谱数据采集，将在设定环境下不同燃烧类别的火灾痕迹钢板的光谱数据作为训练数据训练分类模型，根据设定环境与测试环境下未燃烧钢板的光谱特征数据获取校准差值，以校准测试环境下的待分类的火灾痕迹钢板的光谱数据，实现了火灾痕迹钢板燃烧类别的精准判断，能够在复杂光照环境下完成快速高效的火灾痕迹判别。应用本发明的技术方案，能够解决现有技术中复杂光照条件下火灾钢板痕迹图像识别不准确的技术问题。
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