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公开(公告)号：CN111881982A
公开(公告)日：2020-11-03
申请号：CN202010751602.6
申请日：2020-07-30
Applicant: 北京环境特性研究所
Abstract: 本发明公开了一种无人机目标识别方法，所述方法包括：数据增强步骤包括：对获取的待识别无人机目标的原始图像进行数据增强处理，得到增强数据；特征提取步骤包括：对所述增强数据进行卷积运算提取用于所述待识别无人机目标分类和定位的图像特征；目标检测步骤包括：通过神经网络对图像中的所述待识别无人机目标进行类别和位置信息编码，并对所述类别和位置信息进行解码确定所述原始图像中的所述待识别无人机目标的检测结果。本发明能够实现无人机反制领域中自动化的检测和识别无人机。
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公开(公告)号：CN114119514B
公开(公告)日：2024-07-19
申请号：CN202111341950.7
申请日：2021-11-12
Applicant: 北京环境特性研究所
Abstract: 本申请涉及目标检测技术领域，特别涉及一种红外弱小目标的检测方法、装置、电子设备和存储介质。该方法通过构建特征提取网络以提取红外图像中不同深度的特征；构建采用ASPP结构的第一金字塔结构，以提取红外图像的上下文特征；构建特征融合结构，以组成第二金字塔结构，用于对所述特征提取网络和所述第一金字塔结构的输出结果进行特征融合；构建全卷积网络结构，以对特征融合后的结果进行语义分割，并输出红外图像中的目标检测结果。本申请提供的红外弱小目标的检测方法能够提高红外弱小目标的检测准确率和降低虚警率。
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公开(公告)号：CN112749734B
公开(公告)日：2024-01-05
申请号：CN202011594833.7
申请日：2020-12-29
Applicant: 北京环境特性研究所
IPC: G06V10/25 , G06V10/44 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82
Abstract: 本发明公开了一种基于可迁移注意力机制的领域自适应的目标检测方法，包括：输入源域图片及目标域图片；通过主干网络分别提取源域图片的第一特征图、目标域图片的第二特征图；分别对第一特征图及第二特征图进行基于位置、通道的可迁移注意力的特征增强；将增强后的特征输入检测头，完成域自适应的目标检测。该基于可迁移注意力机制的领域自适应的目标检测方法的目的是解决现有针对缩小源域和目标域分布之间差异的解决方法的效果比较差的问题。(56)对比文件Samaneh Nasiri等.AttentiveAdversarial Network for Large-Scale SleepStaging《.Proceedings of Machine LearningResearch》.2020,126第1-21页.Juepeng Zheng等.Cross-regional oilpalm tree counting and detection via amulti-level attention domain adaptationnetwork《.ISPRS Journal of Photogrammetryand Remote Sensing》.2020,第167卷第154-177页.
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公开(公告)号：CN116012746A
公开(公告)日：2023-04-25
申请号：CN202211308095.4
申请日：2022-10-24
Applicant: 北京环境特性研究所
Abstract: 本发明涉及多角度监控视频技术领域，特别涉及一种多角度监控视频的前景目标检测方法和装置。本发明实施例提供了一种多角度监控视频的前景目标检测方法，包括：对由多个摄像机拍摄的多角度监控视频进行前景目标检测；采用单应性矩阵法确定不同所述摄像机之间的视野分界线，以确定每个所述摄像机的视野；对每个所述摄像机视野中前景目标的遮挡情况、完整性、可见程度和尺寸进行对比，得到具有最优视野角度的目标摄像机；对由所述目标摄像机拍摄的监控视频进行前景目标检测。本发明实施例提供了一种多角度监控视频的前景目标检测方法和装置，能够划分出多个摄像机的视野分界线并确定视野最优的目标摄像机，同时，对目标摄像机的前景目标进行检测。
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公开(公告)号：CN115713620A
公开(公告)日：2023-02-24
申请号：CN202211423999.1
申请日：2022-11-14
Applicant: 北京环境特性研究所
Abstract: 本发明提供了一种红外小目标检测方法、装置、计算设备及存储介质，该方法包括：获取待检测目标的红外图像；基于对数函数对红外图像进行图像增强处理，得到显著图像；对红外图像进行背景边缘抑制处理，得到边缘图像；将显著图像与边缘图像进行差分运算，得到红外小目标显著图像；利用预设的检测模型对红外小目标显著图像进行检测，得到目标检测结果。本方案提供的红外小目标检测方法能够提高小目标的检测精度，降低虚警率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115546586A
公开(公告)日：2022-12-30
申请号：CN202211318412.0
申请日：2022-10-26
Applicant: 北京环境特性研究所
Abstract: 本发明实施例涉及图像处理技术领域，特别涉及一种红外弱小目标的检测方法、装置、计算设备及存储介质。其中，方法包括：获取待检测的红外弱小目标图像；将红外弱小目标图像输入至预先训练生成的检测模型中；其中，检测模型基于预设的神经网络训练得到，预设的神经网络包括由四个残差网络串联而成的骨干网络、由多个空洞卷积层组成的上下文特征提取网络、特征融合网络和检测头模块；根据检测头模块的输出结果，得到对红外弱小目标图像的检测结果。本方案，可以提高检测模型对红外弱小目标的检测能力。
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公开(公告)号：CN113989494A
公开(公告)日：2022-01-28
申请号：CN202111359223.3
申请日：2021-11-17
Applicant: 北京环境特性研究所
Abstract: 本发明涉及一种复杂气候条件下的图像识别方法和装置，解决输入图像信息量不足以支撑图像识别任务要求的困境。先利用近红外成像增强可见光图像，利用近红外可以较好透雾、烟、雨、雪等的能力，增强复杂气候条件下的目标图像，再使用模型与目标图像做对比得出检测结果，基于检测结果识别目标，从而完成目标的自动识别。通过近红外增强可见光图像，降低了恶劣气候条件对成像的影响，再使用卷积神经网络做目标识别，提升了检测精度。
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公开(公告)号：CN112598681A
公开(公告)日：2021-04-02
申请号：CN202011559215.9
申请日：2020-12-25
Applicant: 北京环境特性研究所
Abstract: 本发明公开了一种基于多尺度局部最佳对比度的自适应目标检测方法，包括：通过多尺度局部最佳对比度算法获取输入图像的梯度图；利用大津法得到分割系数，从而将目标分割出来。该基于多尺度局部最佳对比度的自适应目标检测方法的目的是解决多尺度局部最佳对比度算法在针对目标分割阈值取固定系数时，导致极为弱小的目标很难分割出来的问题。
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公开(公告)号：CN112597905A
公开(公告)日：2021-04-02
申请号：CN202011559805.1
申请日：2020-12-25
Applicant: 北京环境特性研究所
Abstract: 本发明提出一种基于天际线分割的无人机检测方法，其包括：利用天际线检测算法识别图像中的天际线，识别出天际线区域；在图像的天际线之外的区域，利用小目标检测算法识别无人机目标。本发明通过预处理，排除天际线对无人机检测算法的影响，从而能够减少无人机检测的计算量，提升对无人机目标的检测精度。
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公开(公告)号：CN111914756A
公开(公告)日：2020-11-10
申请号：CN202010769394.2
申请日：2020-08-03
Applicant: 北京环境特性研究所
Abstract: 本发明涉及一种视频数据处理方法和装置，涉及图像处理技术领域。该方法包括：将当前帧图像输入特征提取网络，以得到所述当前帧图像的特征图；确定所述当前帧图像与历史帧图像之间的光流信息，根据所述光流信息将历史帧图像的特征图与所述当前帧图像的特征图进行空间对齐处理；其中，所述历史帧图像为视频中与所述当前帧图像相邻的一帧或多帧图像；对所述当前帧图像的特征图与空间对齐处理后的历史帧图像的特征图进行融合处理，以得到融合后的特征图；对所述融合后的特征图进行目标关键点检测，以得到目标关键点检测结果。通过以上步骤，能够解决由于视频中广泛存在的运动模糊、遮挡等问题造成检测算法的性能急剧下降、目标检测结果不准确的问题。
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