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公开(公告)号：CN108154520B
公开(公告)日：2019-01-08
申请号：CN201711441821.9
申请日：2017-12-25
Applicant: 北京航空航天大学
Abstract: 本发明涉及一种基于光流与帧间匹配的运动目标检测方法，预处理两帧图像，粗校准两帧图像，计算得到整体环境偏移分量；计算两帧图像的光流场；减去整体环境偏移分量，得到光流场运动幅度；将光流场运动幅度阈值化，得到去除整体环境偏移分量的运动目标区域和非运动区域；精配准两帧图像，并计算前一帧图像到后一帧图像的透视变换矩阵；利用透视变换矩阵将前一帧图像变换到后一帧图像的坐标系下；对得到的两帧图像进行差分，对差分得到的结果进行阈值分割，并使用形态学运算滤除噪声，得到多个连续运动目标区域；对多个连续运动目标区域聚类，得到区域的中心坐标；将中心坐标之间距离小于设定阈值的连续运动目标区域合并输出，得到检测到的运动目标。
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公开(公告)号：CN108154159B
公开(公告)日：2018-12-18
申请号：CN201711422462.2
申请日：2017-12-25
Applicant: 北京航空航天大学
Abstract: 一种基于多级检测器的具有自恢复能力的目标跟踪方法：结合Adaboost多级弱分类器级联为强分类器的思想，选择多个不同类型的检测器串联；第一级检测选择显著性检测器；第二级选用分类器集合检测模块，代入到随机树中计算第一级检测出的可能区域为正样本的后验概率；第三级选择相关滤波检测器，计算后验概率大于某阈值的样本与初始化或上一帧得到的正样本的相关度，从而减小长期跟踪带来的积累误差；经过多级检测器后确定相关度最大的位置即认定为当前帧中目标区域，并以确定的位置采样，补充样本集中去除的正负样本数，保证样本的可靠性和数目的恒定；若相关度最大值小于某阈值，则激活重检测机制，对位置附近区域重新检测搜索目标。
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公开(公告)号：CN108010067B
公开(公告)日：2018-12-07
申请号：CN201711422471.1
申请日：2017-12-25
Applicant: 北京航空航天大学
Abstract: 本发明涉及一种基于组合判断策略的视觉目标跟踪方法，步骤如下：(1)针对目标尺寸变换问题，建立一个自适应尺度，从而自动调整跟踪框大小；(2)针对目标被遮挡后无法继续确定目标所在位置的问题，采用卡尔曼滤波对当前观测量进行预测，当目标重新出现后继续使用KCF算法跟踪目标；(3)针对目标快速移动造成跟踪失败的问题。本发明通过检测目标在相邻帧中位置移动距离，以此计算目标运动速率，自适应的调节检测区域大小扩展系数，能够在不同的环境下获得较高的精度，有效提高整个跟踪系统的鲁棒性，并保持较高的计算速度，具有很高的工程实用价值。
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公开(公告)号：CN108021947B
公开(公告)日：2018-10-26
申请号：CN201711419430.7
申请日：2017-12-25
Applicant: 北京航空航天大学
Abstract: 本发明涉及一种基于视觉的分层极限学习机目标识别方法，步骤如下：(1)将图像数据集进行标定，并按照一定比例分为训练集与测集，并处理为统一大小的格式，展开为列向量；(2)设计分层极限学习机网络模型，根据数据集大小，设置特征提取网络的稀疏编码层数，以及每个网络层节点数；(3)训练特征提取网络，即训练得到稀疏编码层权重，输入数据通过随机权重与隐含层相连，然后通过阈值收缩算法(FISTA)迭代求解出隐含层权重；(4)将特征提取网络提取到的特征向量作为极限学习机(ELM)的输入，训练ELM网络，得到极限学习机隐含层参数；(5)将测试集数据输入特征提取网络提取特征，然后输入极限学习机(ELM)得到分类结果。
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公开(公告)号：CN107993214B
公开(公告)日：2018-10-12
申请号：CN201711420967.5
申请日：2017-12-25
Applicant: 北京航空航天大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明涉及一种在线抗黄色雾霾色偏自修正的上下界支撑图像增强系统，包括：分析估计器、均衡化校正器；其中，分析估计器包括以下模块：色偏估计器、上下界保边滤波估计；均衡化校正器完成色偏修正、上下界估计值和裕量常数均衡化校正器。首先，针对受黄色雾霾影响的成像图像，构建去黄色雾霾的色偏估计器；然后，建立上下界支撑估计计算模型，提出双向迭代保边滤波器，利用双向迭代保边滤波器在线计算出的上界面估计和下界面估计，解算上下界支撑曲面；接着，利用图像各点对应的色偏估计器输出以及上下界估计值和裕量常数的调节系数，均衡化校正各通道亮度，对图像序列在线增强；本发明具有抗黄色雾霾能力强的特点，且同时具备图像去雾和图像增强双重效果，在线处理后的图像通透清晰、色彩鲜亮自然、还原度高，同时达到亮度均衡和抑制光晕效果，目标突出显著。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108154494A
公开(公告)日：2018-06-12
申请号：CN201711419454.2
申请日：2017-12-25
Applicant: 北京航空航天大学
CPC classification number: G06T5/50 , G06T5/002 , G06T7/13 , G06T7/30 , G06T2207/10016 , G06T2207/10048 , G06T2207/20221
Abstract: 本发明涉及一种基于微光和红外传感器的图像融合系统，分为微光和红外传感器信息采集模块，FPGA核心处理模块，DSP协处理模块和输出显示模块；外部的微光与红外传感器采集的视频图像经过接口输入到装置中；输入视频图像进行图像的预处理：包括图像去噪声、图像增强和图像配准，其中图像去噪声和图像增强处理，要求延时较低，在FPGA芯片中实现，图像配准算法需要的计算量较大，在DSP芯片中实现；经过预处理后的视频图像通过FPGA芯片进行融合，包括灰度融合和伪彩色融合；FPGA控制逻辑可以选择一路图像通过接口输出：单微光视频、单红外视频、灰度融合视频和伪彩色融合视频。本发明实现了高精度，低延迟和扩展性好的图像融合系统，对于夜间的观测、探查应用有重要实践意义。
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公开(公告)号：CN108154118A
公开(公告)日：2018-06-12
申请号：CN201711419399.7
申请日：2017-12-25
Applicant: 北京航空航天大学
CPC classification number: G06K9/00724 , G06K9/4642 , G06K9/6256 , G06N3/084
Abstract: 本发明涉及一种基于自适应组合滤波与多级检测的目标探测方法及系统，包括结合运动目标检测单元与显著目标检测单元的目标检测模块、基于卷积神经网络的目标识别模块、基于组合决策与多通道图像特征的目标跟踪模块；目标检测模块、目标识别模块与目标跟踪模块紧密配合，共同组成稳定可靠的目标探测系统。系统输出为检测出的候选目标位置信息、目标类别信息和目标跟踪得到的选定目标的位置信息。目标探测系统在高性能多核DSP芯片上实现，并针对多核DSP芯片进行了针对性的优化，实现了实时目标检测与目标跟踪，以及快速的目标识别功能。本发明实用性强、可行性高，能够方便的集成到各类有目标探测需求的解决方案中，实现智能的目标检出、识别与跟踪。
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公开(公告)号：CN108146647A
公开(公告)日：2018-06-12
申请号：CN201711419405.9
申请日：2017-12-25
Applicant: 北京航空航天大学
Abstract: 本发明公开了一种基于反向力矩的光电吊舱稳像控制装置及控制方法，包括一套作动机构、测量元件以及控制方法；测量元件负责采集振动环境下光电吊舱的角速度；角速度通过实时嵌入式控制系统解算出所需的控制力矩；控制力矩信号经由D/A输出到作动机构对光电吊舱进行稳像控制；其中控制方法为自适应陷波方法(Adaptive Disturbance Cancellation，简称ADC方法)。本发明通过在光电吊舱主振方向上安装控制装置有效削弱了其角振动幅值，验证了基于反向力矩的光电吊舱稳像控制方法的有效性，提高了光电吊舱的成像质量。
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公开(公告)号：CN108055510A
公开(公告)日：2018-05-18
申请号：CN201711421028.2
申请日：2017-12-25
Applicant: 北京航空航天大学
Abstract: 一种基于FPGA的双路视频实时矫正装置及方法，包括两路摄像机、视频解码模块、视频存储模块、通信模块、参数存储模块、中央处理器、视频编码模块以及视频显示模块；视频解码模块将两路摄像机的视频从串行信号转变为并行信号，并传送给FPGA，选取一路视频为基准视频，针对第二路视频先去除其本身镜头参数引起的畸变，然后把基准视频镜头的参数采用基于泰勒级数反向添加畸变的方法求出反向添加畸变的计算系数，反向作用添加到第二路视频，以去除双路视频由于畸变引起的误差；经过矫正后的两路视频经过视频编码模块，将并行信号转为串行信号输送给视频显示模块显示出来以供人眼观看。本发明验证了双路视频矫正方法的有效性，提高了视频融合配准效果的精度。
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公开(公告)号：CN108009595A
公开(公告)日：2018-05-08
申请号：CN201711421049.4
申请日：2017-12-25
Applicant: 北京航空航天大学
Abstract: 本发明涉及一种基于特征规约的图像识别方法：针对基于局部特征描述子的图像特征描述中存在的特征冗余和存储空间占用大的问题，采用特征规约的思路，首先对图像进行特征划分、块规约和合并，再进行聚类规约，形成图像的特征表示，从而利用分类器进行分类学习和识别，本发明可以有效提高特征的紧凑程度，降低特征的存储空间，从而提高局部特征在图像检索、图像匹配等问题中的性能。
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