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公开(公告)号：CN115630275A
公开(公告)日：2023-01-20
申请号：CN202211180171.8
申请日：2022-09-27
Applicant: 北京遥测技术研究所 , 航天长征火箭技术有限公司
IPC: G06F18/10 , G06F18/214 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供一种基于YOLOv5的多信号下跳频信号快速识别方法，将多信号使用SPWVD时频分析转换为时频图，针对信号类别快速变换和数据量庞大的问题改进了YOLOv5的网络结构，只保留中、小目标检测头，并结合SIoU_loss损失函数、非极大值抑制进行检测得到跳频信号的位置、类别。本发明使得网络准确快速识别出多种信号下的跳频信号，减少了网络参数量并提高了识别速度，降低了对使用硬件环境的要求，克服了传统识别方法中存在的需要手动提取特征和识别率低的缺点。
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公开(公告)号：CN115567759A
公开(公告)日：2023-01-03
申请号：CN202210915624.0
申请日：2022-08-01
Applicant: 北京遥测技术研究所 , 航天长征火箭技术有限公司
Abstract: 本发明提供一种多路微光图像采集系统，包括：多路微光图像数据采集前端、图像数据处理模块、图像数据存储模块、接口控制模块和图像显控终端；多路微光图像数据采集前端将光信号转换为电信号，然后经采集输出数字图像信号；图像数据处理模块对图像信号进行格式转化、滤波、降噪等处理并按每个图像传感器的标号送到图像数据存储模块；图像数据存储模块将采集的五路微光图像数据按每个图像传感器标识存储到存储器中。本发明同时可以对五路CMOS图像传感器进行配置，实现360度无死角的图像数据采集及显示，能够获取低照度环境下图像信息的完整性以及可靠性，并将处理好的图像数据输出，在显控终端进行显示，极大地提高低照度环境下图像信息的采集。
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公开(公告)号：CN118397404A
公开(公告)日：2024-07-26
申请号：CN202410206338.6
申请日：2024-02-26
Applicant: 北京遥测技术研究所
IPC: G06V10/776 , G06V10/96 , G06V20/13 , G01S13/89
Abstract: 本发明提供一种智能目标识别算法的横向测试评估方法，将图像样本数据库录入多源多目标影像，测试分系统构建测试数据集，测试分系统测试被测算法，基准算法分系统在相同测试数据集上测试，评估分系统横向对比被测算法与基准算法。本发明提供常见SAR/ISAR目标识别算法数据集，聚合SAR/ISAR特征信息，便于后续自定义数据集生成；利用PostgreSQL数据库管理样本，结合人机交互界面，设计雷达成像智能目标识别测试环境快速构建、流程自动生成、测试过程数据自动采集与输出等模块；提供终端测试和性能无损测试两种测试模式；提供多种典型基准深度学习目标识别算法，在测试时提供横向对比算法；不仅可以用于设备测试，也可用于日常工作中算法的研发。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118334496A
公开(公告)日：2024-07-12
申请号：CN202410206289.6
申请日：2024-02-26
Applicant: 北京遥测技术研究所
IPC: G06V10/94 , G01S13/86 , G06F16/51 , G06V10/774 , G06V20/70
Abstract: 本发明提供一种基于雷达目标识别算法的自动化测试方法及测试平台，利用PostgreSQL数据库管理样本，结合人机交互界面，在保护样本数据的前提下，快速构建SAR\ISAR专属测试场景和环境，采集测试过程数据。本发明预设多种通信接口及软件协议，实现资源受限场景下的算法评估，可适配不同应用场景下的被测雷达设备，贴合实际测试场景。本发明设计了SAR\ISAR目标识别算法软件接口，本地化构建被测算法的运行环境以及训练，高度还原被测设备实际运行环境，避免深度学习算法移植至终端所造成的精度损失，保证测试结果的客观可靠。本发明预设自动标注以及人工标注两种标注模式，由自动标注快速标注目标并由人工模式修订并补充新的目标种类，提高系统对新类目标的自适应性。
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公开(公告)号：CN118334477A
公开(公告)日：2024-07-12
申请号：CN202410206314.0
申请日：2024-02-26
Applicant: 北京遥测技术研究所
IPC: G06V10/776 , G06V10/96 , G06V20/13 , G01S13/89
Abstract: 本发明提供一种雷达成像智能目标识别算法性能评估方法，将图像样本数据库录入多源多目标影像后选取测试数据集并得到测试结果，计算算法评价指标体系，然后根据应用场景评估算法性能。本发明提供大量SAR\ISAR目标识别算法数据集，包含目标且附带象征SAR\ISAR图像特征的标签信息；本发明利用PostgreSQL数据库管理样本结合人机交互界面管理样本数据及测试结果，具备测试数据的聚合与计算功能；本发明内置不少于7种常见SAR\ISAR目标识别算法评价指标，提供多个维度、层次化的评价标准，用户可根据需求选取；本发明内置三种不同维度的SAR\ISAR目标识别算法综合评估技术，涵盖主客观评价方式，为适应不用被测设备的应用偏向，具备加权量化评估、横向对比分析目标识别算法优劣的功能。
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公开(公告)号：CN117173404A
公开(公告)日：2023-12-05
申请号：CN202310930222.2
申请日：2023-07-27
Applicant: 北京遥测技术研究所
Abstract: 本发明提供一种基于深度学习的遥感目标自动检测及隐藏方法，包括生成遥感目标语义分割数据集、构建用于遥感影像语义分割的Inception‑v3U‑Net网络、构建门控卷积图像修复网络、训练Inception‑v3U‑Net网络、训练门控卷积图像修复网络、检测遥感目标、完全覆盖原遥感目标所在区域和隐藏原遥感目标。本发明以语义分割作为目标检测模型，门控卷积网络作为图像修复模型，并配合传统图像处理的遥感目标自动检测与隐藏方法，在训练门控卷积网络过程中加入随机掩膜的生成，打破了缺失区域的形状及位置限制，解决现有遥感目标检测网络模型结构较复杂、训练推理时间过长，遥感目标隐藏不充分、不完全、易暴露，且由于现有网络使用固定化的掩膜，隐藏规律容易被发现的问题。
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公开(公告)号：CN117173060A
公开(公告)日：2023-12-05
申请号：CN202310930314.0
申请日：2023-07-27
Applicant: 北京遥测技术研究所
IPC: G06T5/30 , G06T5/50 , G06T7/13 , G06V20/10 , G06V10/26 , G06V10/82 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/096 , G06N3/0455
Abstract: 本发明提供一种基于图像修复的遥感影像隐藏目标智能还原方法，构建门控卷积目标还原网络，训练能够适应色彩变化明显、细粒度大、特征复杂的遥感图像的图像修复模型，门控机制在前段网络提供遥感目标掩膜信息，后段网络作为注意力机制，动态学习未覆盖遥感图像类目标区域以及非目标区域像素分布特征；本发明使用原始遥感图像、随机覆盖掩膜与目标轮廓掩膜结合的输入作为模型训练输入，在具有隐藏目标区域及遥感目标确切位置的标签引导下，该模型可以在色彩梯度复杂、像素值差异大的遥感图像中快速发现重点关注目标，并学习该遥感目标轮廓特征及其周围环境的复杂特征，以使还原的遥感目标符合原图中地物要素特征及分布规律。
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公开(公告)号：CN218772260U
公开(公告)日：2023-03-28
申请号：CN202222009668.5
申请日：2022-08-01
Applicant: 北京遥测技术研究所 , 航天长征火箭技术有限公司
Abstract: 本实用新型提供一种多路微光图像采集装置，包括：多路微光图像数据采集前端、图像数据存储模块、接口控制模块和图像显示终端；多路微光图像数据采集前端将光信号转换为电信号，然后经采集输出数字图像信号；图像数据存储模块将采集的五路微光图像数据按每个图像传感器标识存储到存储器中。本实用新型同时可以对五路CMOS图像传感器进行配置，实现360度无死角的图像数据采集及显示，能够获取低照度环境下图像信息并将图像数据输出，在显控终端进行显示，极大地提高低照度环境下图像信息的采集。
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