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公开(公告)号：CN112802020B
公开(公告)日：2021-06-25
申请号：CN202110366439.6
申请日：2021-04-06
Applicant: 中国空气动力研究与发展中心计算空气动力研究所
Abstract: 本发明公开了基于图像修补和背景估计的红外弱小目标检测方法，包括步骤：S1，输入原始红外图像；S2，通过空间域滤波方法抑制原始红外图像的背景杂波，得到滤波后图像；S3，利用阈值分割方法将疑似弱小目标分割出来；S4，利用图像修补对疑似小目标所在像素进行恢复和估计，重建出红外背景图像；S5，通过原始红外图像减去重建出的红外背景图像，得到目标显著图；S6，再次利用阈值分割方法将弱小目标从目标显著图中分割出来，输出弱小目标信息等；本发明有效解决了现有方法由于噪声、杂波和边缘等因素导致的检测率低、虚警率高的问题，并且该方法的算法复杂度低、计算耗时少，易满足现实应用中的高实时性要求等。
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公开(公告)号：CN111951611A
公开(公告)日：2020-11-17
申请号：CN202010629775.0
申请日：2020-07-03
Applicant: 中国空气动力研究与发展中心计算空气动力研究所
Abstract: 本发明公开了一种基于多特征融合的ADS-B微弱信号检测装置及方法。本发明各实施例的基于多特征融合的ADS-B微弱信号检测方法及装置，突破现行信号检测系统主要以信号的能量特征为依据，采用门限检测的常规模式，利用接收信号本身包含的多特征信息，改善强噪声干扰条件下由于目标信号状态信息弱化导致的检测性能下降的问题。
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公开(公告)号：CN111666944B
公开(公告)日：2022-10-18
申请号：CN202010343836.7
申请日：2020-04-27
Applicant: 中国空气动力研究与发展中心计算空气动力研究所
Abstract: 本发明公开了一种红外弱小目标检测方法，所述方法至少包括：S1：图像预处理步骤；S2：图像分块步骤，将待处理图像分成有重叠的四块子图像，并进行并行处理；S3：对子图像进行分区目标分割，利用最大类间方差法对大区进行目标分割，利用局部信杂比阈值分割方法对小区进行目标分割，对两个分割结果进行目标融合处理；S4：对子图进行噪声滤波，包括散点滤波和形状滤波；S5：计算目标信息，至少包括目标质心位置、大小和信噪比；S6：对四块子图像处理结果进行目标融合处理，删除重叠区域重复检测出的目标，输出目标信息。本方法针对红外图像噪声抑制、小弱目标检测设计了改进方法，可有效提高小弱目标检测概率，降低虚警率。
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公开(公告)号：CN115035378A
公开(公告)日：2022-09-09
申请号：CN202210949749.5
申请日：2022-08-09
Applicant: 中国空气动力研究与发展中心计算空气动力研究所
Abstract: 本发明公开了一种基于时空域特征融合的红外弱小目标的检测方法及装置，属于红外探测技术领域，包括步骤：将时域、空域特征信息结合起来检测弱小目标；所述将时域、空域特征信息结合起来具体包括：在时域上提取运动特征得到候选目标区域，在空域上提取目标显著性特征进行空域滤波修补得到背景估计图像，再减去背景估计图像得到空域目标显著图，再融合在时域上得到的时域目标显著图与所述空域目标显著图，得到最终的目标显著图，从最终的目标显著图中分割出弱小目标。本发明可以获得更高的目标检测率、更低的虚警率以及更远的无人机探测距离，并且该方法简洁高效、复杂度低，易于硬件实现，满足高实时性的应用需求。
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公开(公告)号：CN114463365B
公开(公告)日：2022-06-24
申请号：CN202210378525.3
申请日：2022-04-12
Applicant: 中国空气动力研究与发展中心计算空气动力研究所
Abstract: 本发明公开了一种红外弱小目标分割方法、设备及介质，属于图像处理领域，包括步骤：S1，计算红外图像统计直方图，做直方图变换处理，滤除图像中的极值噪声点，得到预处理图像；S2，通过伪二维CFAR处理计算红外图像的局部背景均值；S3，将预处理后的红外图像按行、列两种方向减去局部背景均值得到各像素点的局部能量值，得到图像能量分布图；S4，对图像能量分布图，用滑窗来获取局部阈值以完成自适应阈值获取；S5，根据得到的局部阈值对图像进行目标分割，获得分割结果。本发明可以提高红外小弱目标检测概率、可靠性和实时性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114359264A
公开(公告)日：2022-04-15
申请号：CN202210200877.X
申请日：2022-03-03
Applicant: 中国空气动力研究与发展中心计算空气动力研究所
Abstract: 本发明公开了一种抗红外诱饵干扰的弱小目标检测方法和装置，所述方法包括：判断每帧图像是否存在红外诱饵干扰，将存在红外诱饵干扰的图像作为待检测图像；对所述待检测图像进行直方图变换拉伸处理，得到增强图像；对所述增强图像进行形态学滤波处理，得到噪声抑制图像；对所述噪声抑制图像进行最大类间方差阈值分割，得到若干候选目标；通过对所述若干候选目标进行滤波，得到最终目标检测结果。本发明能够根据设计的直方图自适应模式准确判断出是否存在红外诱饵干扰，还能够检测出弱小目标，剔除杂波干扰，检测概率高、虚警率低，能够为目标识别跟踪提供稳定的检测结果，而且还具有较高的实时性，能够应用于实际工程中。
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公开(公告)号：CN112801065A
公开(公告)日：2021-05-14
申请号：CN202110387388.5
申请日：2021-04-12
Applicant: 中国空气动力研究与发展中心计算空气动力研究所
Abstract: 本发明公开了一种基于时空多特征信息的被动声纳目标探测方法及装置，该方法包括以下步骤：S1,多特征串联融合；S2,特征提取与分类器模块离线训练；S3,语义特征提取；S4,信号时域检测；S5,信号空域检测。本发明解决了现有技术存在的仅基于单一信号特征探测所导致的被动声纳弱目标提取困难、探测准确率低甚至探测失效等问题。
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公开(公告)号：CN111666944A
公开(公告)日：2020-09-15
申请号：CN202010343836.7
申请日：2020-04-27
Applicant: 中国空气动力研究与发展中心计算空气动力研究所
Abstract: 本发明公开了一种红外弱小目标检测方法，所述方法至少包括：S1：图像预处理步骤；S2：图像分块步骤，将待处理图像分成有重叠的四块子图像，并进行并行处理；S3：对子图像进行分区目标分割，利用最大类间方差法对大区进行目标分割，利用局部信杂比阈值分割方法对小区进行目标分割，对两个分割结果进行目标融合处理；S4：对子图进行噪声滤波，包括散点滤波和形状滤波；S5：计算目标信息，至少包括目标质心位置、大小和信噪比；S6：对四块子图像处理结果进行目标融合处理，删除重叠区域重复检测出的目标，输出目标信息。本方法针对红外图像噪声抑制、小弱目标检测设计了改进方法，可有效提高小弱目标检测概率，降低虚警率。
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公开(公告)号：CN117233725A
公开(公告)日：2023-12-15
申请号：CN202311517775.1
申请日：2023-11-15
Applicant: 中国空气动力研究与发展中心计算空气动力研究所
IPC: G01S7/41 , G06F18/213 , G06F18/214 , G06F18/21 , G06F18/25 , G06N3/042 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种基于图神经网络多特征融合的相干雷达目标检测方法，属于雷达信号检测技术领域，包括步骤：S1，对雷达回波数据进行图节点划分，图节点对应回波时间序列数据，获取训练集和验证集测试集；S2，提取时域特征、频域特征和时频特征；S3，构建图邻接矩阵，生成由邻接矩阵和各节点特征向量集构成的三个信号图数据；S4，根据样本数据中对应各节点信号类别，将节点划分训练集、验证集和测试集；S5，搭建雷达目标检测神经网络模型，对雷达目标检测图神经网络进行训练；S6，将测试集输入训练好的雷达目标检测图神经网络，输出对应节点为目标或杂波信号的二分类结果。本发明提高了雷达在强杂波环境下的目标检测能力。
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公开(公告)号：CN117078663A
公开(公告)日：2023-11-17
申请号：CN202311321437.0
申请日：2023-10-13
Applicant: 中国空气动力研究与发展中心计算空气动力研究所
Abstract: 本发明公开了一种基于背景感知的弱小目标检测方法，其包括：对待检测图像进行预处理，以得到滤波图像，对滤波图像进行基于总变分迭代的曲率滤波处理，得到背景估计图像；根据滤波图像和背景估计图像，得到待检测的弱小目标。本发明的背景图像更加准确，目标检测结果更好。
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