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公开(公告)号：CN116027319A
公开(公告)日：2023-04-28
申请号：CN202111255584.3
申请日：2021-10-27
Applicant: 南方海洋科学与工程广东省实验室(广州) , 中国科学院软件研究所
Abstract: 本发明提供一种基于雷达光电目标融合的雷达自动标注系统及方法。该系统包括雷达信息采集设备、云台光电设备、检测处理器和融合处理器；检测处理器包括雷达目标检测模块、光电目标检测模块；融合处理器包括雷达光电联动模块、雷达光电融合模块、雷达自动标注模块。雷达信息采集设备获取雷达回波数据，得到雷达图像及目标检测结果；雷达光电联动模块计算PTZ参数，控制云台光电设备对准目标；云台光电设备获取光电视频数据，得到光电图像及目标检测结果；雷达光电融合模块将雷达光电目标数据进行关联融合，雷达自动标注模块使用融合数据生成雷达标注数据集。本发明能够极大地增加雷达目标自动录取的可信度，从而自动生成大量标注数据。
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公开(公告)号：CN108960347B
公开(公告)日：2021-10-22
申请号：CN201810261698.0
申请日：2018-03-28
Applicant: 中国科学院软件研究所
Abstract: 本发明涉及卷积神经网络手写体识别排序稳定性的效果评估系统及方法，包含卷积神经网络手写体识别模块，参数估计模块以及不确定性计算模块。其中卷积神经网络手写体识别模块以用户手写的数据为输入数据，通过卷积神经网络(CNN)，最后输出预测的分类概率，并依据此分类进行排序；参数估计模块以卷积神经网络(CNN)的手写体识别模块的输出：以识别模块的预测概率为输入，并采用统计的方式，对关系不确定性计算所需参数进行估计；不确定性计算模块以参数估计模块输出的参数作为输入数据，通过设计一种数据不确定性和数据关系不确定性的融合概率计算模型，估计卷积神经网络手写体识别排序结果的稳定性。
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公开(公告)号：CN108712221B
公开(公告)日：2020-08-18
申请号：CN201810270445.X
申请日：2018-03-29
Applicant: 中国科学院软件研究所
IPC: H04B17/336 , H04B17/345
Abstract: 本发明涉及一种VHF通信电台信道测量集优化选择方法及系统，根据用户输入的信道总数量n、工作信道数量K、信道底噪变化概率pE、信道底噪变化范围s与信道测量集选择的准确性要求Pcover共计5个参数，在VHF通信电台开始探测信道质量之前，采用一种序位覆盖概率计算方法，计算确定信道测量集大小的最优值，从而通信电台可根据该最优值从能量检测方法获取的结果中，优选出一个最佳的信道测量集合，进行进一步的信道质量探测。本发明能够在信道探测之前，预先确定信道测量集大小的最优值，最大程度减少信道测量次数及能量消耗、降低电台位置暴露风险的同时，满足用户提出的信道测量集选择准确性要求。
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公开(公告)号：CN109919968A
公开(公告)日：2019-06-21
申请号：CN201811649086.5
申请日：2018-12-30
Applicant: 中国科学院软件研究所
Abstract: 本发明提出一种用于监控无人机的目标检测与部件识别系统，涉及智能监控技术与计算机视觉交叉技术领域。该系统包括：图像采集设备、数据处理器和监控响应系统；所述数据处理器包括目标检测模块、区域分割模块和部件识别模块，所述目标检测模块与所述区域分割模块连接，所述区域分割模块与所述部件识别模块连接；所述图像采集设备与所述数据处理器中的目标检测模块连接；所述数据处理器中的部件识别模块与所述监控响应系统连接。通过区域分割与部件识别模块，精确提取并分割无人机区域，统计各区域属性，自动识别部件类型，通过监控响应系统识别无人机行为、机载与具体型号，判断其危险程度，从而实现自动报警与武器打击。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119024327A
公开(公告)日：2024-11-26
申请号：CN202411071590.7
申请日：2024-08-06
Applicant: 中国科学院软件研究所
IPC: G01S13/86
Abstract: 本发明公开了一种基于雷达和光电跨模态知识蒸馏的雷达目标识别方法。本发明包括雷达图像采集设备、云台光电设备和数据处理器；所述数据处理器包括雷达光电联动模块、光电目标识别模块、雷达光电跨模态知识蒸馏模块和雷达目标识别模块，所述雷达图像采集设备和云台光电设备与所述数据处理器中的雷达光电联动模块连接；所述数据处理器中的雷达光电联动模块与所述数据处理器中的光电目标识别连接,所述数据处理器中的光电目标识别模块与所述数据处理器中的雷达光电跨模态知识蒸馏模块连接，所述数据处理器中的雷达光电跨模态知识蒸馏模块与所述数据处理器中的雷达目标识别模块连接。本发明能够快速准确地识别目标，提高了智能监控与响应能力。
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公开(公告)号：CN118981012A
公开(公告)日：2024-11-19
申请号：CN202411071585.6
申请日：2024-08-06
Applicant: 中国科学院软件研究所
Abstract: 本发明公开了一种基于雷达声纳多源信息融合的水上水下目标识别系统。本发明包括雷达信息采集设备、云台光电设备、声纳信息采集设备、水下图像采集设备、融合分选处理器、声呐识别处理器、雷达识别处理器；本发明首先通过检测跟踪算法获取雷达、声纳目标航迹，然后采用航迹融合算法对目标进行分选，从而区分水上水下目标，最后结合光电图像或水下图像采用多模态分类算法分别对水上及水下目标进行识别。本发明通过将声纳目标航迹与雷达、AIS目标航迹关联融合，可减少雷达、声纳目标定位误差、降低虚警，同时将目标区分为水上、水下目标后，可分别采用更具针对性的分类处理，相比传统目标检测方法，具有更高的准确率，在不同场景下具有高鲁棒性。
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公开(公告)号：CN117765231A
公开(公告)日：2024-03-26
申请号：CN202311320227.X
申请日：2023-10-12
Applicant: 中国科学院软件研究所 , 北京市遥感信息研究所
IPC: G06V10/25 , G06V10/30 , G06V10/80 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0475 , G06N3/045 , G06N3/094 , G06N3/09 , G06N3/0464 , G01S7/41
Abstract: 本发明公开了一种雷达图像海杂波抑制辅助目标检测方法及系统。本方法为：1)图像融合模块生成多个图像对，并将每一图像对作为一个训练样本；所述图像对包括一张具有干净背景与雷达目标融合的雷达目标图像和一张具有海杂波背景与雷达目标融合的海杂波雷达图像；2)将所述训练样本中的海杂波雷达图像作为输入、雷达目标图像作为监督，利用所述训练样本训练条件生成对抗网络；所述条件生成对抗网络包括一生成器和一判别器；3)将一包含海杂波的待检测雷达图像输入训练后的条件生成对抗网络中的生成器中，得到去海杂波的图像并将其输入到基于深度学习的雷达目标检测模块中，得到目标检测结果。本发明提高了目标检测的准确性和可靠性，计算量小。
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公开(公告)号：CN117496117A
公开(公告)日：2024-02-02
申请号：CN202311327281.7
申请日：2023-10-13
Applicant: 中国科学院软件研究所 , 北京市遥感信息研究所
IPC: G06V10/25 , G06V10/46 , G06V10/774 , G06V10/62
Abstract: 本发明属于计算机视觉领域，具体涉及一种基于对比学习的航海雷达目标检测方法和系统，建立了能够全天候自动实时检测航海雷达目标的智能模型。该方法主要包含三个阶段：数据采集阶段，雷达目标特征提取阶段以及数据后处理阶段；数据采集阶段通过雷达图像采集设备获取雷达图像，然后通过图像剪切方法、时序图像生成方法等对原始图像进行预处理；雷达目标特征提取阶段采用聚类方法产生伪标签，以交替预测方式和最小化不同数据分布距离的方法提升特征判别性，再通过适量标注数据对预训练模型进行微调；数据后处理阶段采用非极大值抑制方法删除不同切片中的冗余检测结果，优化最终的目标检测结果。本发明能够实现复杂多变环境下航海目标的稳定检测。
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公开(公告)号：CN108718221A
公开(公告)日：2018-10-30
申请号：CN201810270441.1
申请日：2018-03-29
Applicant: 中国科学院软件研究所
IPC: H04B17/309 , H04W24/02
Abstract: 本发明涉及一种VHF通信电台频谱池容量优化决策方法及系统，根据用户输入的信道总数量n、工作信道数量K、信道质量时变概率pE、信道质量时变范围s与信道选择的准确性要求Pcover参数，在VHF通信电台进行频谱感知获取信道质量之后，采用闭合模式序位覆盖概率计算方法，计算确定频谱池容量的最优值B。从而通信电台可根据该最优值从所感知的信道中按照信道质量从高到低选择B个信道作为频谱池，供后续从中选择信道进行数据通信，当频谱池中信道使用完毕，对时变参数进行动态调整。本发明方法能够在频谱感知获取信道质量之后，确定频谱池容量的最优值，让电台用户最大程度减少频谱迁移失效次数，并有效提高频谱利用效率，而且满足用户提出的信道选择准确性的要求。
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