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公开(公告)号：CN118097362B
公开(公告)日：2024-07-05
申请号：CN202410512661.6
申请日：2024-04-26
Applicant: 西北工业大学
IPC: G06V10/80 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06T5/50 , G06V10/26 , G06V10/44 , G06V10/52 , G06V10/82 , G06T5/60
Abstract: 为了解决现有的图像融合方法融合结果对下游任务如目标检测等无法起到促进作用，以及融合效果不佳的技术问题，本发明提出一种基于语义感知学习的多模态图像融合方法，用于融合长波红外、中波红外和短波红外图像从而生成高质量融合图像。本发明先构建并训练语义分割网络，再构建嵌套密集连接的融合网络并利用训练好的语义分割网络指导该融合网络训练，最终训练好的融合网络能够对图像中不同区域采用不同的融合策略实现对图像融合过程的细粒度控制，突出目标的纹理细节和像素强度信息，使得融合结果更加符合图像中不同区域的语义信息，提高了融合结果的信息熵等融合质量评价指标，对下游任务如目标检测起到很好的促进作用。
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公开(公告)号：CN117495659A
公开(公告)日：2024-02-02
申请号：CN202311405331.9
申请日：2023-10-27
Applicant: 西北工业大学
Abstract: 本发明涉及一种基于温度热力特性的红外背景多波段图像生成方法，属于图像处理、红外特性领域。用于合成真实的红外背景用作红外特征，利用红外成像系统仿真中的长波红外实现短波红外、中波红外之间的波段转换。首先利用长波波段的红外背景图转换为辐射值，再将辐射值转换为具有温度‑辐射特性的温度特性图；然后，将温度特性转换为对应波段的红外图像；最后根据变换后的红外背景的辐射值调整红外目标特征的灰度级，将红外目标和背景特征可以合成为特定波长的图像。
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公开(公告)号：CN118506031B
公开(公告)日：2024-10-01
申请号：CN202410947146.0
申请日：2024-07-16
Applicant: 西北工业大学
IPC: G06V10/74 , G06V10/22 , G06V10/40 , G06V10/766 , G06V10/774 , G06V10/776 , G06V10/82 , G06V20/13
Abstract: 本申请是关于一种适用于边缘部署的类注意力跨域景象匹配方法，属于图像处理技术领域。包括：构建跨域景象匹配模型，包括相连接的特征提取网络和回归约束网络；利用公开图像数据集对特征提取网络进行预训练，得到特征提取网络的预训练权重；获取多个跨域图像，并进行数据增强处理，得到跨域景象数据集；利用跨域景象数据集对跨域景象匹配模型进行训练和验证，得到最终输出结果；根据最终输出结果，进行图像匹配算法推理，得到实时景象图和卫星影像图的跨域景象匹配结果。本申请能够提高无人机在应对全天候景象匹配时的稳定性，尤其提高了无人机在应对红外光和可见光之间进行跨域景象匹配时的鲁棒性，降低了边缘端部署难度，提升了实时解算速度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117152470A
公开(公告)日：2023-12-01
申请号：CN202311148175.2
申请日：2023-09-07
Applicant: 西北工业大学
IPC: G06V10/75 , G06V10/44 , G06V10/82 , G06V20/40 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种基于深度特征点匹配的空天非合作目标位姿估计方法及装置，属于图像处理、深度学习、航空航天领域。构建了特征点回归提取模块，利用编码器‑解码器结构，从RGB图像和深度图像中提取亚像素关键点。设计了一个多通道特征点配对网络，利用三种损失函数，获取体参考系中关键点的配对。提出了一种非迭代不匹配移除方法，进一步提高配对精度，并从匹配的关键点中提取目标旋转矩阵，获得非合作目标的姿态信息。本发明解决了非合作目标的前后景不显著问题和非合作目标特征点提取精确度不高问题，提高了目标姿态估计的准确度和鲁棒性。
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公开(公告)号：CN119250161A
公开(公告)日：2025-01-03
申请号：CN202411778280.9
申请日：2024-12-05
Applicant: 西北工业大学
Abstract: 为解决当前追逃博弈智能决策中使用深度强化学习算法得到的神经网络可解释性和可调试性差，难以满足实际部署要求的问题，本发明提出一种基于模糊推理树的深度强化学习策略迁移方法。本发明以经过充分训练的待迁移网络为指导，通过智能优化算法对模糊推理树进行训练使其与训练好的待迁移网络在相同的输入下具有相同的输出，即使得模糊推理树学习到了状态到动作的映射关系，具有与深度强化学习的待迁移网络相同的决策能力，从而达到将深度强化学习算法中蕴含在神经网络内的规则抽取并迁移到模糊推理树的目的。本发明在不改变决策效能的前提下，提升了决策指令的生成速度，且解决了追逃博弈信息不完全可知、决策方法的可调试性和可解释性差的问题。
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公开(公告)号：CN118506031A
公开(公告)日：2024-08-16
申请号：CN202410947146.0
申请日：2024-07-16
Applicant: 西北工业大学
IPC: G06V10/74 , G06V10/22 , G06V10/40 , G06V10/766 , G06V10/774 , G06V10/776 , G06V10/82 , G06V20/13
Abstract: 本申请是关于一种适用于边缘部署的类注意力跨域景象匹配方法，属于图像处理技术领域。包括：构建跨域景象匹配模型，包括相连接的特征提取网络和回归约束网络；利用公开图像数据集对特征提取网络进行预训练，得到特征提取网络的预训练权重；获取多个跨域图像，并进行数据增强处理，得到跨域景象数据集；利用跨域景象数据集对跨域景象匹配模型进行训练和验证，得到最终输出结果；根据最终输出结果，进行图像匹配算法推理，得到实时景象图和卫星影像图的跨域景象匹配结果。本申请能够提高无人机在应对全天候景象匹配时的稳定性，尤其提高了无人机在应对红外光和可见光之间进行跨域景象匹配时的鲁棒性，降低了边缘端部署难度，提升了实时解算速度。
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公开(公告)号：CN118097362A
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202410512661.6
申请日：2024-04-26
Applicant: 西北工业大学
IPC: G06V10/80 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06T5/50 , G06V10/26 , G06V10/44 , G06V10/52 , G06V10/82 , G06T5/60
Abstract: 为了解决现有的图像融合方法融合结果对下游任务如目标检测等无法起到促进作用，以及融合效果不佳的技术问题，本发明提出一种基于语义感知学习的多模态图像融合方法，用于融合长波红外、中波红外和短波红外图像从而生成高质量融合图像。本发明先构建并训练语义分割网络，再构建嵌套密集连接的融合网络并利用训练好的语义分割网络指导该融合网络训练，最终训练好的融合网络能够对图像中不同区域采用不同的融合策略实现对图像融合过程的细粒度控制，突出目标的纹理细节和像素强度信息，使得融合结果更加符合图像中不同区域的语义信息，提高了融合结果的信息熵等融合质量评价指标，对下游任务如目标检测起到很好的促进作用。
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公开(公告)号：CN117495658A
公开(公告)日：2024-02-02
申请号：CN202311405330.4
申请日：2023-10-27
Applicant: 西北工业大学
Abstract: 本发明涉及一种基于灰度特征深度匹配的长短波图像转换方法，属于图像处理、红外特性领域。首先，构建长波和短波数据集，并对背景图像进行区域分割；然后，提取区域的灰度直方图特征，并构建深度学习模型对其深度特征进行提取并训练；最后，利用深度学习模型进行灰度特征图转换，并进行直方图匹配，生成所需的短波图像。相比于利用传统算法实现的图像转换，具有准确度好的优势，相比于基于GAN模型的转换算法，具有可解释强、鲁棒性好等优势。
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