-
公开(公告)号：CN119169263B
公开(公告)日：2025-05-16
申请号：CN202411200418.7
申请日：2024-08-29
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06V10/25 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82
Abstract: 本发明公开了一种基于时空一体化网络的红外弱小目标多帧检测方法及系统，包括：S1：搭建时空一体化红外弱小目标检测网络模型；S2：获取红外图像样本数据集并采用所述红外图像样本数据集对所述时空一体化红外弱小目标检测网络模型进行训练；S3：将待检测的图像序列输入至训练好的所述时空一体化红外弱小目标检测网络模型得到网络的输出，采用最大值法进行结果级融合得到融合结果，对融合结果进行阈值分割，获得红外弱小目标。本发明提出的时空一体化红外弱小目标检测方法对低信杂比红外弱小目标的检测能力优于现有方法。
-
公开(公告)号：CN115359085B
公开(公告)日：2023-04-04
申请号：CN202210955572.X
申请日：2022-08-10
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明提出了一种基于检出点时空密度判别的密集杂波抑制方法。本方法首先设计了基于空间距离加权的检出点空域密度计算方法，其次设计了基于时空管道模型的检出点时域密度计算方法，使用以上方法对检出点进行空域密度、时域密度计算，最终构建了融合空域密度与时域密度的检出点时空密度图，以此为判别依据进行密集杂波的抑制。本发明克服现有基于时域滤波的红外小目标检测算法对密集杂波抑制的不足。
-
公开(公告)号：CN115933180B
公开(公告)日：2023-07-04
申请号：CN202310032680.4
申请日：2023-01-10
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明公开了一种光学注意力机制超简镜头设计方法,包括：S1、仿照人眼成像，降低光学系统入瞳大小，设置初始化入瞳位置；S2、结合光学注意力，对入瞳限制的光学系统中部分面形进行集中优化，获得集中优化区域，未优化部分允许有较大像差；S3、基于仿照人脑功能，通过算法复原所述未优化部分，并基于复原效果，优化所述集中优化区域的大小和位置；S4、通过光学注意力集中，返回S2，直至满足终止条件后获取超简镜头。本发明通过提出光学注意力机制，实现光学系统和复原算法的深度结合，达到衍射极限分辨率，并且相比传统的能够达到衍射极限分辨率的成像系统减少镜片数量，进而降低系统体积和质量，实现高性能成像系统的小型化。
-
公开(公告)号：CN115205327B
公开(公告)日：2023-04-11
申请号：CN202210551075.3
申请日：2022-05-18
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明公开了一种融合历史库信息的红外小目标跟踪方法，包括以下步骤：创建目标离线库；创建目标在线库；对待测红外小目标轨迹进行特征提取，基于提取结果构建待测红外小目标融合特征；基于所述待测红外小目标融合特征确定分割阈值，通过所述分割阈值对待测红外小目标下一帧图像进行分割，得到疑似红外小目标点；将所述疑似红外小目标点分别与所述待测红外小目标融合特征和所述红外小目标共性特征进行对比，得到疑似红外小目标跟踪定位结果。本发明通过以上技术方案，提高了弱目标的检测成功率和精确度，解决了在长期跟踪过程中目标检测分割阈值不适配问题，能够实现鲁棒性目标跟踪。
-
公开(公告)号：CN115359085A
公开(公告)日：2022-11-18
申请号：CN202210955572.X
申请日：2022-08-10
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明提出了一种基于检出点时空密度判别的密集杂波抑制方法。本方法首先设计了基于空间距离加权的检出点空域密度计算方法，其次设计了基于时空管道模型的检出点时域密度计算方法，使用以上方法对检出点进行空域密度、时域密度计算，最终构建了融合空域密度与时域密度的检出点时空密度图，以此为判别依据进行密集杂波的抑制。本发明克服现有基于时域滤波的红外小目标检测算法对密集杂波抑制的不足。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114859550A
公开(公告)日：2022-08-05
申请号：CN202210520259.3
申请日：2022-05-13
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G02B27/00
Abstract: 本发明公开了一种针对菲涅尔单透镜计算成像系统的端到端设计方法，包括：通过建立菲涅尔面形的理想矢高及法线向量分布函数，通过可微光线追迹建立其可微成像模型；建立针对菲涅尔单透镜像差空变特性、色差特性及高频信息损失特性的深度学习图像重建处理模型；以场景图像为输入端，经成像模型得到模糊图像，再经处理模型得到复原图像，以复原图像与场景图像的差异最小为优化目标，对菲涅尔面形参数和图像重建算法参数进行端到端设计；利用菲涅尔单透镜成像模型仿真带误差的成像效果，并通过蒙特‑卡罗算法分析成像效果最差的误差组合确定容许误差范围。采用本发明的技术方案，对菲涅尔单透镜计算成像系统进行一体化设计，满足一定的性能要求。
-
公开(公告)号：CN112149310A
公开(公告)日：2020-12-29
申请号：CN202011074446.0
申请日：2020-10-09
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06F30/20 , G06F113/26 , G06F119/08
Abstract: 本发明公开了一种空间质子辐照环境下材料表面BRDF建模方法。步骤1：选择一种经过验证且没有考虑质子辐照的空间目标材料表面BRDF模型作为基础模型；步骤2：根据步骤1所述基础模型建立空间质子辐照环境下材料表面BRDF模型；步骤3：利用质子辐照量及对应的BRDF测量数据对步骤2的模型进行拟合，确定模型中的待定参数集合Ω中的所有待定参数，即完成了空间质子辐照环境下材料表面BRDF的建模。本发明能有效分析不同在轨时间内不同量的质子辐照对BRDF特性的影响规律，支撑空间辐照环境下空间目标反射特性仿真、分析及相关应用。
-
公开(公告)号：CN119169263A
公开(公告)日：2024-12-20
申请号：CN202411200418.7
申请日：2024-08-29
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06V10/25 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82
Abstract: 本发明公开了一种基于时空一体化网络的红外弱小目标多帧检测方法及系统，包括：S1：搭建时空一体化红外弱小目标检测网络模型；S2：获取红外图像样本数据集并采用所述红外图像样本数据集对所述时空一体化红外弱小目标检测网络模型进行训练；S3：将待检测的图像序列输入至训练好的所述时空一体化红外弱小目标检测网络模型得到网络的输出，采用最大值法进行结果级融合得到融合结果，对融合结果进行阈值分割，获得红外弱小目标。本发明提出的时空一体化红外弱小目标检测方法对低信杂比红外弱小目标的检测能力优于现有方法。
-
公开(公告)号：CN117011196A
公开(公告)日：2023-11-07
申请号：CN202311001772.2
申请日：2023-08-10
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于组合滤波优化的红外小目标检测方法及系统，包括以下步骤：首先构建红外小目标图像块样本库，包括原始红外图像块和对应的目标标注掩码图作为训练样本。然后，为获得每个训练样本的最优滤波组合，将由滤波组合系数表示的组合滤波结果与目标标注掩码的均方差作为目标函数，利用拉格朗日法求解最优的滤波组合系数，通过对大量样本进行优化得到完备的先验样本库。最后，在应用推理的过程中，对测试图像进行滑窗获得图像块，并从先验样本库中找到最相似样本图像块，采用该样本的滤波组合系数对滑窗获得的图像块进行加权融合滤波，利用自适应阈值分割得到红外小目标，实现了红外小目标的检测。
-
公开(公告)号：CN115311460B
公开(公告)日：2023-05-02
申请号：CN202210978743.0
申请日：2022-08-16
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明公开了一种缓动背景下融合时空域信息的红外小目标检测方法，包括：获取输入图像，基于输入图像获取时空域加权融合背景估计图像；基于时空域加权融合背景估计图像与输入图像获取残差图像；计算残差图像中像元处的低阈值；基于残差图像与低阈值，采用低阈值分割法构建时域背景更新图像；计算残差图像中像元处的高阈值，将残差图像中大于高阈值的像元作为红外检测目标。本发明能够适应时序缓动背景和时序稳定背景的背景估计，在背景估计过程中动态调节时域及空域信息的占比，具有更精确的背景估计效果。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
30
records
(took 0.021 seconds)
