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公开(公告)号：CN109656271A
公开(公告)日：2019-04-19
申请号：CN201811607159.4
申请日：2018-12-27
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开一种基于数据关联思想的航迹软关联方法。航迹软关联方法通过“软”关联方式，避免传统关联算法的一对一硬关联，在复杂环境下可大大提高关联性能，航迹关联容错性更高。该方法将辅传感器的航迹作为量测，通过计算辅传感器每条航迹关联概率实现软关联并更新主传感器航迹，以实现航迹“软”关联的方式。
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公开(公告)号：CN109101993A
公开(公告)日：2018-12-28
申请号：CN201810732704.6
申请日：2018-07-05
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种用于在线不平衡流数据的分类方法，包括以下步骤：步骤S1：输入参数并初始化在线分类器模型；步骤S2：将当前样本输入在线分类器模型获取预测标签值；步骤S3：获取当前样本的标签并与步骤S2中获取的预测标签值相比较，如果两者不一致，则执行步骤S4，否则，继续输入下一个样本；步骤S4：根据当前样本的标签获取代价敏感参数并利用代价敏感参数对权值进行更新。采用本发明技术方案，即解决了传统在线分类方法无解解决的不平衡流数据分类问题，同时提高了分类精度。
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公开(公告)号：CN108765288A
公开(公告)日：2018-11-06
申请号：CN201810513242.9
申请日：2018-05-25
Applicant: 杭州电子科技大学
CPC classification number: G06T3/4053 , G06T3/4007 , G06T7/13 , G06T2207/10004
Abstract: 本发明公开了一种基于边缘保持的POCS图像超分辨重建方法，包含图像边缘提取、判断像素点是否为边缘像素、根据判断结果改进PSF、根据相应PSF进行迭代修正等四个基本步骤，具体为：对任意一帧低分辨率图像进行双线性插值操作，得到目标高分辨率图像的初始参考帧；对该初始帧进行边缘提取，得到其边缘图像；对检测到的边缘像素，根据夹角大小的不同而采用不同的PSF；选取相应的PSF，模拟低分辨率图像的生成过程，由高分辨初始帧计算出低分辨率图像的像素值，计算该像素值与相应原有序列低分辨率图像像素值之间的残差，根据残差对高分辨初始帧做出修正。本发明使得重建的高分辨率图像清晰度相较于原有低分辨率图像有了明显的提升，且图像边缘保持效果良好。
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公开(公告)号：CN105954741B
公开(公告)日：2018-02-16
申请号：CN201610269823.3
申请日：2016-04-26
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明涉及一种基于多假设拟蒙特卡罗的多目标无源协同定位方法。由于PCL系统中被检测目标的信噪比很低、目标个数未知，难以利用PCL系统实现目标个数未知情况下低可观测目标的航迹初始及维持。本发明方法首先根据双基站无源协同定位系统获取的测量信息构建对数似然函数，然后通过多假设求解目标个数，根据拟蒙特卡罗模拟退火算法对所构建的似然函数进行优化求解，将所得解近似作为全局最优解，实现航迹初始化，最后通过滑窗批处理技术实现航迹维持。本发明能够有效提高多目标检测跟踪实时性，解决无源协同定位系统中目标个数未知情况下低可观测目标的航迹初始及维持问题，提高目标定位跟踪精度。
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公开(公告)号：CN107016708A
公开(公告)日：2017-08-04
申请号：CN201710182659.7
申请日：2017-03-24
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06T9/00
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的图像哈希编码方法。本发明包括如下步骤：步骤1、采用在ImageNet图像识别数据库上训练好的图像分类模型GoogLeNet作为初始化的基本网络结构，并将GoogLeNet模型的最后一层分类层替换为哈希层，该哈希层的单元数即为图像要编码成的比特数；步骤2、对GoogLeNet模型的参数进行优化；步骤3、将图像检索数据集中的图像输入至优化好的GoogLeNet模型，并将GoogLeNet模型输出的浮点数量化为二值码，从而得到每幅图像的二值码。本发明实现了图像特征与哈希函数的联合优化，克服了传统哈希方法学习到的哈希编码与图像特征不符的缺点。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN106526559A
公开(公告)日：2017-03-22
申请号：CN201610871858.4
申请日：2016-09-30
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G01S7/41
Abstract: 本发明公开了一种基于BCD-VSMM机动目标无源协同定位方法。该方法利用求闭式解得到多个伪测量，并用梯度下降法对多个伪量测进行融合优化，将得到的融合伪测量作为CD-VSMM算法的输入进行正向滤波，并在正向滤波完成后加入反向滞后平滑算法，即在估计目标运动状态中应用CD-VSMM算法并使用一种在反向上模仿上述的CD-VSMM算法进行滞后平滑回溯，来跟踪无源协同定位状态下的机动目标，进行滤波与估计，得到目标的状态值。用上述方法对目标的运动状态进行估计，其估计所得到的结果相较于标准交互多模型(IMM)和基于CD-VSMM算法有更高的精度和增加可接受范围内的计算复杂度。
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公开(公告)号：CN103886326B
公开(公告)日：2016-12-07
申请号：CN201410064547.8
申请日：2014-02-25
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种结合空间信息的高光谱分类结果优化方法。常规的高光谱图像分类技术主要关注于如何更好地利用光谱空间的分类信息，往往忽视图像空间域信息。本发明在利用数据进行自身光谱特征分类的同时采用自适应阈值边缘提取和内部膨胀法相结合的空间域有效信息对光谱分类结果进行补充。本发明首先采用基于支持向量机的分类方法对数据进行谱域分类。之后采用自适应阈值边缘提取和内部膨胀法引入空间域有效信息对光谱分类结果进行修正。本发明更加充分地利用了高光谱数据包含的信息，提高了高光谱图像分类精度。
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公开(公告)号：CN105279773A
公开(公告)日：2016-01-27
申请号：CN201510705747.1
申请日：2015-10-27
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06T7/20
CPC classification number: G06T2207/20024
Abstract: 本发明提出了一种基于TLD框架的改进型视频跟踪优化方法。本发明将TLD中的跟踪算法和粒子滤波算法相结合，充分结合了二者的优势，对基于TLD框架的视频跟踪优化方法的进一步优化和完善。通过对跟踪目标的稳定性阈值判断，选择粒子滤波介入对稳定跟踪目标的样本采集，从而达到对跟踪系统进行优化。由于对目标样本采集更具针对性，这样大大降低了跟踪系统中对硬件的要求（尤其是对存储模块），使跟踪也更加的流畅、稳定，抗遮挡性更突出。
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公开(公告)号：CN103777187A
公开(公告)日：2014-05-07
申请号：CN201410017844.7
申请日：2014-01-15
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G01S7/41
Abstract: 本发明公开了一种基于遍历随机Hough变换的弱目标检测前跟踪方法。本发明首先对所有帧雷达回波数据进行杂波抑制第一门限处理，并单独存储各帧超过第一门限数据；其次对所有超过第一门限的雷达回波数据叠加到数据空间，在对数据空间中所有点进行Hough变换时本发明提出了一种遍历配对的思想，对数据空间中所有不同点进行一一配对求取直线参数的方法；然后对数据空间中所有点进行遍历Hough变换，求取直线参数；接着对所求直线参数进行投票。最后提取投票值最大的直线参数，实现航迹回溯。本发明可以实现复杂背景环境下弱目标的检测与跟踪，同时具有较好的检测性能和跟踪精度。
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公开(公告)号：CN103616680A
公开(公告)日：2014-03-05
申请号：CN201310502823.X
申请日：2013-10-22
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G01S13/66
Abstract: 本发明公开了一种基于离散变速率采样的机动弱目标检测前跟踪方法。本发明首先初始化粒子并对粒子存在变量一步预测；其次进行初次粒子状态预测，在引入状态变量后进行状态的再次预测；然后计算粒子权重并归一化，对粒子进行第二次加权操作；最后估计当前时刻目标的检测概率以及状态。在粒子状态预测过程中本发明提出了一种新的离散变速率采样方法对粒子进行采样。本发明可以实现复杂背景环境下机动弱目标的检测与跟踪，同时具有较好的可靠性、可行性和实时性。
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