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公开(公告)号：CN117435876A
公开(公告)日：2024-01-23
申请号：CN202311257353.5
申请日：2023-09-26
Applicant: 北京航天自动控制研究所
Abstract: 本发明提供了一种基于多源时空信息组合分选的多目标一致性关联方法，包括采用序惯的方式获取各传感器状态信息和各传感器探测的目标时空信息；判断任意传感器下任意目标是否与其他传感器下目标粗关联；对第一次探测到的目标，判断该目标与其他任一传感器下与其粗关联的目标的点迹精关联关系，获得该目标的精关联集合；对非第一次探测到的目标，判断该目标与其他任一传感器下与其粗关联的目标的航迹精关联关系，获得该目标的精关联集合；基于目标间的点迹精关联关系和航迹精关联关系，对各目标的精关联集合进行精关联一致性判断；对符合精关联一致性的目标进行位置一致性融合，获得融合后目标位置。
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公开(公告)号：CN117853308A
公开(公告)日：2024-04-09
申请号：CN202311673647.6
申请日：2023-12-07
Applicant: 北京航天自动控制研究所
Abstract: 一种基于图分割和消息传递的遥感影像并行化投影方法，用于精确制导技术图像信息处理，包括：对影像数据进行逐行读取，按每隔固定行数为1组将影像数据分割为N个连续的数据包；针对N个连续的数据包，主进程根据并行的进程总数M，从1到M的顺序将待计算的数据包发送到各子进程；各子进程得到待计算的数据包，根据影像位数和坐标系采用不同的投影参数进行数据转换，并针对计算后得到的影像灰度值进行判断；当全部各子进程完成影像数据的投影转换后，子进程通过总线将结果数据发送给主进程，主进程从1到M的顺序循环接收子进程反馈的数据，并按顺序写到本地文件，形成转换后的影像。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115828076A
公开(公告)日：2023-03-21
申请号：CN202211425933.6
申请日：2022-11-14
Applicant: 北京航天自动控制研究所
IPC: G06F18/21 , G06F18/214 , G06F18/2135 , G06F30/20 , G06F18/22 , G06F17/18 , G06N20/00
Abstract: 本发明公开了一种基于机器学习的地形适配性分析方法，通过计算历史地形图的若干个地形特征参数并进行主成分分析得到典型地形特征参数、对地形匹配仿真计算，得到适配性准则文件；对待分析地形基准图进行典型地形特征参数计算，基于适配性准则文件，得到适配性评价结果，形成适配性成果文件。通过本方法的应用，避免根据人工经验设定阈值带来的主观不确定性，实现待分析地形基准图中的适配区和非适配区的智能划分。
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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：CN109063564A
公开(公告)日：2018-12-21
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：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：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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