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公开(公告)号：CN102609709A
公开(公告)日：2012-07-25
申请号：CN201210024538.7
申请日：2012-02-03
Applicant: 清华大学 , 北京空间飞行器总体设计部
IPC: G06K9/46
Abstract: 本发明公开了合成孔径雷达海洋遥感应用技术领域中的一种极化SAR数据融合的海面溢油图像分割方法。该方法首先构造基于分割区域最大后验概率准则的活动轮廓能量泛函，并将分割区域的分布表示成Gibbs先验概率模型，然后将活动轮廓模型嵌入到高维的水平集函数中，利用Euler-Lagrange公式得到发展方程，模型中包含CFAR边缘检测加权的边界长度项和融合数据统计距离项。同时，本发明提出了确定演化参数的方法，结合油膜衰减特性初始化的水平集函数，通过方程演化得到分割结果。发明可以有效的融合各种SAR、极化SAR数据，实现了对海面暗区域的自动分割。
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公开(公告)号：CN102609709B
公开(公告)日：2014-04-16
申请号：CN201210024538.7
申请日：2012-02-03
Applicant: 清华大学 , 北京空间飞行器总体设计部
IPC: G06K9/46
Abstract: 本发明公开了合成孔径雷达海洋遥感应用技术领域中的一种极化SAR数据融合的海面溢油图像分割方法。该方法首先构造基于分割区域最大后验概率准则的活动轮廓能量泛函，并将分割区域的分布表示成Gibbs先验概率模型，然后将活动轮廓模型嵌入到高维的水平集函数中，利用Euler-Lagrange公式得到发展方程，模型中包含CFAR边缘检测加权的边界长度项和融合数据统计距离项。同时，本发明提出了确定演化参数的方法，结合油膜衰减特性初始化的水平集函数，通过方程演化得到分割结果。发明可以有效的融合各种SAR、极化SAR数据，实现了对海面暗区域的自动分割。
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公开(公告)号：CN102608604B
公开(公告)日：2014-02-19
申请号：CN201210067626.5
申请日：2012-03-14
Applicant: 清华大学 , 北京空间飞行器总体设计部
Abstract: 本发明提出一种基于共极化特征功率图的海面溢油检测方法，包括如下步骤：根据散射相干矩阵获得极化合成孔径雷达(SAR)数据的共极化特征功率图；计算极化SAR观测区域中的每个像素点的极化基架高度和最大极化特征功率；计算不同入射角下海面回波数据的最大极化特征功率衰减比；利用parzen窗函数分别估计极化基架高度的海杂波统计分布以及特征功率衰减比的海杂波统计分布；给定检测虚警率，将极化基架高度和特征功率衰减比分别与计算得出的相对应的检测门限进行比较以得到溢油检测结果。该方法不需要额外的计算量，能够提高油膜的正确检测概率，及时有效地对海面溢油情况进行检测，并且通过最大连通域分析方法可以正确估计出油膜面积。
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公开(公告)号：CN102608604A
公开(公告)日：2012-07-25
申请号：CN201210067626.5
申请日：2012-03-14
Applicant: 清华大学 , 北京空间飞行器总体设计部
Abstract: 本发明提出一种基于共极化特征功率图的海面溢油检测方法，包括如下步骤：根据散射相干矩阵获得极化合成孔径雷达(SAR)数据的共极化特征功率图；计算极化SAR观测区域中的每个像素点的极化基架高度和最大极化特征功率；计算不同入射角下海面回波数据的最大极化特征功率衰减比；利用parzen窗函数分别估计极化基架高度的海杂波统计分布以及特征功率衰减比的海杂波统计分布；给定检测虚警率，将极化基架高度和特征功率衰减比分别与计算得出的相对应的检测门限进行比较以得到溢油检测结果。该方法不需要额外的计算量，能够提高油膜的正确检测概率，及时有效地对海面溢油情况进行检测，并且通过最大连通域分析方法可以正确估计出油膜面积。
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公开(公告)号：CN119580120A
公开(公告)日：2025-03-07
申请号：CN202510136173.4
申请日：2025-02-07
Applicant: 北京科技大学 , 清华大学 , 平湖空间感知实验室科技有限公司
IPC: G06V20/13 , G06V10/82 , G06V10/80 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/045 , G06N3/0499 , G01S7/41
Abstract: 本发明提供一种基于轻量化Transformer和全卷积网络的HRRP序列识别方法及装置，涉及雷达目标自动识别技术领域。该方法包括：将HRRP序列输入到时间特征编码器模块提取时间特征；将HRRP序列输入到空间特征全卷积模块提取空间特征；将时间特征以及空间特征输入到Trans‑FCN模型的决策融合识别模块，得到雷达目标识别结果。本发明利用时间特征编码器模块和空间特征卷积模块分别提取HRRP目标序列的时间和空间的相关性特征，同时对Transformer进行轻量化改进，使模型在保持较高准确率的同时具有较低的计算复杂度和模型参数，有利于边缘设备的部署，并提升在类别不平衡的HRRP数据集上的识别性能。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112882026B
公开(公告)日：2023-04-11
申请号：CN202110030372.9
申请日：2021-01-11
Applicant: 清华大学
Abstract: 本文公开一种树高反演的方法、装置、计算机存储介质及终端，本发明实施例对极化干涉合成孔径雷达(PolInSAR)图像的每一个像素，通过计极化干涉协方差矩阵与偶次散射矩阵的差值矩阵，对非树冠产生的后向散射进行剔除处理，获得反映树冠的散射特征；根据差值矩阵与标准奇次散射矩阵和标准体散射矩阵的相似度信息，确定各像素相应的树冠的散射参数信息；根据确定的各像素的树冠的散射参数信息，计算获得符合实际散射类型的各像素的树冠相位中心。基于本发明实施例计算获得的树冠相位中心进行树高计算，提升了树高反演计算的准确度。
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公开(公告)号：CN115272685B
公开(公告)日：2023-06-06
申请号：CN202210705644.5
申请日：2022-06-21
IPC: G06V10/40 , G06V10/764 , G06V20/10 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种小样本SAR舰船目标识别方法及装置，涉及合成孔径雷达图像识别技术领域。包括：获取待识别的合成孔径雷达SAR图像；将待识别的SAR图像输入到训练好的舰船识别模型；其中，舰船识别模型包括预处理模块、特征提取模块以及分类器模块；根据待识别的SAR图像、预处理模块、特征提取模块以及分类器模块，得到待识别的SAR图像的舰船目标识别结果。本发明能够解决现有技术中由于深度学习算法对大规模标注数据的过度依赖带来的实际应用中的困难；本发明致力于降低深度学习算法在SAR舰船识别时的数据标注工作量，提出了一种基于通道与空间注意力机制的小样本条件下的舰船识别方法。
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公开(公告)号：CN114898224A
公开(公告)日：2022-08-12
申请号：CN202210520453.1
申请日：2022-05-13
IPC: G06V20/13 , G06V10/44 , G06V10/762 , G06V10/764 , G06V10/77 , G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种基于物理散射机制的变化检测方法，包括：获取待检测的全极化SAR图像；对所述待检测的全极化SAR图像进行预处理；基于预处理后的数据，得到所述待检测的全极化SAR图像对应的基于物理散射机制的参数αB和极化总功率span；基于待检测的全极化SAR图像的αB和span，获得差异图算子，得到差异图；对所述差异图进行PCA和k‑Means聚类，得到变化图，实现变化检测任务。本发明可提高检测率、降低虚警，且可使变化目标保持较好边缘形状。并可检测更加精细的变化细节信息，同时受散射随机性的影响更小，检测性能鲁棒性更强。
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公开(公告)号：CN105488481B
公开(公告)日：2019-01-11
申请号：CN201510886057.0
申请日：2015-12-04
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明公开了一种检测方法，用于检测海岸带油罐。本发明公开的检测方法包括以下步骤：识别所述海岸带的T型港口；根据所述T型港口确定所述海岸带的油库区域；检测所述油库区域的感兴趣区域内的疑似油罐目标；及剔除所述疑似油罐目标中的虚警目标。本发明通过识别海岸带油库区域特有的T型港口实现了油库区域精确而快速的检测，利用油罐目标极化特性和成群分布的特性提取极化参数检测和聚类油罐，实现了油罐目标的有效检测。
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公开(公告)号：CN104966294B
公开(公告)日：2016-03-23
申请号：CN201510330850.2
申请日：2015-06-15
Applicant: 清华大学
IPC: G06T7/00
Abstract: 本发明公开了一种基于定向角反演的极化SAR图像匹配方法及装置，其中，方法包括以下步骤：获取DEM数据和极化SAR数据；根据所述DEM数据进行反演，以获取第一定向角；根据所述SAR数据进行反演，以获取第二定向角；分别对所述第一定向角和所述第二定向角进行可视化处理；通过BFSIFT算法对可视化处理后的第一定向角和第二定向角进行匹配。根据本发明实施例的匹配方法，通过基于定向角反演的极化SAR图像和DEM匹配，减小匹配时间，提高运算准确率，不但运算复杂度低，而且与运算稳定性高。
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