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公开(公告)号：CN116051415A
公开(公告)日：2023-05-02
申请号：CN202310094581.9
申请日：2023-01-31
Applicant: 西安电子科技大学杭州研究院
Abstract: 本发明公开了一种基于超像素分割的视频SAR序贯图像相干斑滤波方法，S1、图像配准；S2、将S1中配准好的图像序列进行超像素分割，得到超像素块集合；S3、对S2中的超像素块集合进行动态配准，得到配准后的超像素集合；S4、在S3中不同的配准后的超像素集合内分别构建协方差矩阵；S5、对S4中的协方差矩阵进行样本相似性判定，得到相似样本集合；S6、根据S5中的相似样本集合得到滤波估计值，实现基于超像素分割的视频SAR序贯图像相干斑滤波。本发明采用上述方法的一种基于超像素分割的视频SAR序贯图像相干斑滤波方法，解决了视频SAR图像中因目标运动产生的帧间失配问题，在保证相干斑滤波性能的前提下，较好的保持了动目标阴影的边缘信息。
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公开(公告)号：CN115965655A
公开(公告)日：2023-04-14
申请号：CN202310051098.2
申请日：2023-02-02
Applicant: 西安电子科技大学 , 西安电子科技大学杭州研究院
Abstract: 本发明公开了一种基于雷视一体的交通目标跟踪方法，包括以下步骤：确定单传感器目标跟踪问题：根据交通应用场景，进行雷达和视频的数据采集工作并进行分析，得出目标跟踪结果作为后续决策级融合算法的输入和对比数据‑时空匹配：采用单目标测试场景数据进行坐标系匹配的调试，得到两个传感器之间准确的转换参数，匹配完成后的数据能够在同一维度进行显示‑构建基于多模态融合的多目标跟踪算法：目标关联‑决策融合‑融合中心保存信息。本发明采用上述基于雷视一体的交通目标跟踪方法，解决了单传感器采集数据进行目标跟踪出现的问题，从而提升了目标跟踪的准确性，以便更好的提高后续智慧交通系统对交通状态的分析、判断及处理的效率。
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公开(公告)号：CN115629385A
公开(公告)日：2023-01-20
申请号：CN202211095285.2
申请日：2022-09-05
Applicant: 西安电子科技大学 , 西安电子科技大学杭州研究院
IPC: G01S13/91 , G01S13/08 , G01S13/58 , G01S13/86 , G06V10/762 , G06V10/82 , G06V20/54 , G06V20/56 , G08G1/01 , G08G1/04
Abstract: 本发明公开了基于毫米波雷达和相机关联的车辆排队长度实时检测方法，首先，同时采集毫米波雷达点云数据和相机图像；然后，对毫米波雷达点云数据进行聚类跟踪处理，并输出车辆的速度、位置、id号、车道号信息；对图像数据进行特征提取，输出车道线和车辆类型信息；接着，在时间和车道号相同情况下，关联同一辆车的雷达信息和图像信息，得到包含图像特征信息标签的雷达数据；最后，在道路交叉口车辆停止线处存在静止车辆的情况下，估算每个车道的排队长度。本方法弥补毫米波雷达无法识别目标的不足，减少毫米波雷达聚类估算车长造成的误差，进而提高车辆排队长度估算精度。
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公开(公告)号：CN115128548A
公开(公告)日：2022-09-30
申请号：CN202210591783.X
申请日：2022-05-27
Applicant: 西安电子科技大学杭州研究院
Abstract: 本发明公开了一种SAR射频干扰检测方法，具体步骤如下：步骤S1：分析不同的有源噪声干扰对星载SAR图像的干扰形态与效果，确定评估的目标；步骤S2：建立SAR射频干扰图像数据库，采用抗干扰方法处理SAR干扰图像，形成对比图像数据库；步骤S3：建立SAR射频干扰图像域评估指标体系，将评估指标进行分类；步骤S4：分析各个底层指标的影响程度，确定各底层指标权重；步骤S5：进行图像域SAR射频干扰检测试验，对检测结果进行整理分析。采用上述一种SAR射频干扰检测方法，通过收集相关星载SAR图像域干扰数据，得到的结果准确，实现了SAR干扰的准确检测与定位，可操作性强。
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公开(公告)号：CN119863728A
公开(公告)日：2025-04-22
申请号：CN202510350485.5
申请日：2025-03-24
Applicant: 西安电子科技大学杭州研究院 , 西安电子科技大学
IPC: G06V20/17 , G06V10/44 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/044
Abstract: 本发明公开了一种轻量化无人机识别方法、装置、终端及介质，属于无人机识别技术领域，当接收到无人机识别请求数据时，获取所述无人机识别请求数据中的无人机的融合灰度图数据；将所述融合灰度图数据带入训练得到的最佳轻量化网络模型中，利用所述最佳轻量化网络模型进行无人机识别建模。本发明提供一种轻量化无人机识别方法、装置、终端及介质，通过奇异值分解重构增强目标微多普勒特征，融合多种微多普勒特征灰度图，提升目标的动态特征捕捉能力，同时使用轻量化网络结构减少模型复杂度，使其适用于嵌入式设备的高效部署，实现对无人机目标的准确识别。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119047194A
公开(公告)日：2024-11-29
申请号：CN202411211445.4
申请日：2024-08-30
Applicant: 西安电子科技大学 , 西安电子科技大学杭州研究院
IPC: G06F30/20 , G06V10/75 , G06F119/02
Abstract: 本发明公开了一种海用雷达中基于模型匹配的海浪仿真方法，其实现步骤为：采用谱分析法从雷达图像序列中获得图像谱；由图像谱得到能量谱，利用能量谱求解海流流速；对能量谱带通滤波，滤除非海浪信息；由能量谱积分得到波数谱，修正波数谱，计算得到现场海浪谱；利用实际环境参数构建海浪谱模型，将海浪谱模型与现场海浪谱进行匹配；由匹配出的最佳海浪谱模型和方向分布函数生成模拟方向谱，根据模拟方向谱和线性叠加法，得到仿真的海浪。本发明克服了海浪谱难以获取的难题，避免了海浪谱模型不符合实际海况带来的误差，提高了海浪仿真的准确性。
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公开(公告)号：CN115343700B
公开(公告)日：2024-07-30
申请号：CN202211067672.5
申请日：2022-09-01
Applicant: 西安电子科技大学 , 西安电子科技大学杭州研究院
Abstract: 本发明公开了基于多雷达视频去除隧道中多径虚假目标的方法，通过对毫米波雷达和视觉信息进行融合从而获得更全面的目标信息，实现对车辆目标的全天候和高可靠性检测；通过相邻雷达重叠区域目标匹配将系统航迹ID号和视觉信息进行延续，同时利用视觉信息是否存在于目标上来判断是否为多径效应导致的虚假目标，以此将多径目标进行滤除；最终实现对被多个雷达连续覆盖的整条道路内的同一车辆目标连续的跨雷达间的持续跟踪定位与监视，并保证被跟踪的目标信息始终不变，精准展示车辆实时位置、速度、全程轨迹及车辆的车牌、车型、车辆颜色等特征信息，同时滤除隧道中因多径效应而产生的虚假目标。
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公开(公告)号：CN118191748A
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202410187459.0
申请日：2024-02-20
Applicant: 西安电子科技大学杭州研究院
IPC: G01S7/28 , G06F18/213
Abstract: 本发明公开了一种基于曲线特征点提取的非线性调频信号产生方法，属于电子信息技术领域，包括：设计非线性调频函数，得到离散化调频函数曲线；基于曲线特征点提取算法，提取非线性调频函数时频曲线特征点，以适应离散化调频函数曲线非线性程度强弱变化的折线分段方式，输出分段线性调频函数；根据分段线性调频函数计算相应分段线性调频信号的脉冲压缩系数以及频率控制字，并进行频率控制字数据的压缩；根据频率控制字，基于DDS产生分段线性调频信号。本发明采用上述的一种基于曲线特征点提取的非线性调频信号产生方法，使用较少的采样点数和更适应调频曲线非线性程度强弱变化的分段折线，完成脉冲压缩效果更好的非线性调频信号产生。
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公开(公告)号：CN118121178A
公开(公告)日：2024-06-04
申请号：CN202410207027.1
申请日：2024-02-26
Applicant: 西安电子科技大学杭州研究院
IPC: A61B5/0507 , A61B5/0205 , A61B5/00 , G06F18/00 , G06F18/10 , G06F123/02
Abstract: 本发明公开了一种基于毫米波雷达的生命体征检测方法及装置，属于雷达信号处理技术领域，包括：对雷达回波中频信号数据做快速傅里叶变换，得到中频信号的频率谱和相位谱；使用相量均值相消算法抑制频率谱中的干扰；对多帧数据做非相干积累；在人体目标距离范围内搜索最大值，获取目标对应的距离单元；从相位谱中提取目标对应距离单元处的相位并展开，计算目标体表位移曲线；分离呼吸、心跳信号；对分离得到的呼吸、心跳信号分别进行谱估计，依据谱估计结果获取对应的每分钟呼吸和心跳次数。本发明采用上述的一种基于毫米波雷达的生命体征检测方法及装置，能够对有限长度的生命体征信号进行高分辨率的频率估计，从而得到更准确的生命体征检测结果。
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公开(公告)号：CN116643278A
公开(公告)日：2023-08-25
申请号：CN202310778973.7
申请日：2023-06-29
Applicant: 西安电子科技大学杭州研究院 , 西安电子科技大学
IPC: G01S13/90
Abstract: 一种基于距离‑方位像重建的InISAR成像散射中心提取方法，包括以下步骤；在二维ISAR图像中通过将目标散射点四周不含目标的区域置零实现预处理；对不同距离单元和方位单元的自相关矩阵进行特征值分解，利用各个单元得到的最大特征值分别预重构一维距离像和一维方位像，然后，对最大特征值小于一定阈值的对应图像单元进行置零，得到了将部分噪声区域置零后的二维ISAR图像；设置阈值，认为高于阈值的距离和方位单元含有目标散射点；图像中幅值高于门限的点认为是目标散射点，分别对距离和方位向提取散射点；综合距离向和方位向来确定散射点并剔除虚假散射点。本发明具有高效提取目标弱散射点的特点，能够达到在充分保留弱散射点的同时有效减少噪声的目的。
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