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公开(公告)号：CN117237802A
公开(公告)日：2023-12-15
申请号：CN202311173885.0
申请日：2023-09-12
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06V20/10 , G06V10/776 , G06V10/80 , G06F18/25 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/045 , G06N3/08
Abstract: 一种基于多分支信息互补的多源遥感图像目标检测识别方法，所述方法为：基于跨域信息引导的信号级融合检测识别。信号级融合检测识别通过跨域信息引导融合模块实现多源数据互补信息的充分融合，再经由目标检测识别模块实现目标位置、类别信息输出。基于交并比的多分支融合识别结果关联。利用单源目标检测识别模块处理单源图像，输出单源检测识别结果，结合信号级融合识别结果，计算多分支目标预测框交并比并进行关联。基于阶梯置信度阈值筛选的多分支识别结果决策级融合。对于关联后的多分支预测结果，基于预测框关联数目、目标置信度和类别，筛选目标并确定最终目标类型。本方法可以实现针对复杂场景、环境下的目标高概率、低虚警率的检测识别。
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公开(公告)号：CN116777953A
公开(公告)日：2023-09-19
申请号：CN202310650409.7
申请日：2023-06-03
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06T7/246
Abstract: 本发明公开了一种基于多尺度特征聚合增强的遥感图像目标跟踪方法，所述方法包括如下步骤：步骤1：使用基于编码‑解码结构的特征提取网络输出高分辨率特征图，特征图下采样级为原始图像的4倍；步骤2：使用多尺度特征聚合模块规整并聚合步骤1中高分辨率特征图中的多尺度特征，输出规整后特征图；步骤3：对于步骤2规整后的特征图，通过跨域注意力增强模块从三路分支捕获空间、通道维度之间的依赖关系，实现对特征图的增强；步骤4：基于增强后的特征图预测目标位置、尺寸、偏移等信息，通过匹配算法实现目标轨迹输出。该方法可以规整增强不同尺度下的有效特征，减少虚警源干扰，实现复杂场景下的目标跟踪。
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公开(公告)号：CN115937700A
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202211407154.3
申请日：2022-11-10
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06V20/13 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06V10/44 , G06V10/764 , G06V10/82
Abstract: 一种多源协同的动目标在线检测识别方法，属于光学图像处理技术领域。方法如下：在红外通道进行动目标在线检测与定位；计算可见光图像中相应目标坐标位置，并截取局部目标切片；在可见光局部目标切片图像中提取目标关键轮廓与细节特征信息，进行动目标分类与识别。本发明在大视场红外通道中实现目标可快速发现与定位，通过坐标变换引导截取可见光通道中目标局部切片图像，能够实现目标的在线快速分类与识别，有效支撑动目标信息的快速完整掌控；提升了目标检测准确率，降低错检率；解决了广域观测条件下目标极度稀疏、目标背景严重失衡导致的分类识别能力差的问题，还避免了全景图像海量数据处理难题，有效降低硬件资源需求与成本。
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公开(公告)号：CN114118504A
公开(公告)日：2022-03-01
申请号：CN202010879574.6
申请日：2020-08-27
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明涉及一种卫星轨道预测方法及系统，涉及空间光学信息处理领域。该方法包括：利用被观测卫星几何模型的面元通过BRDF建立光度信号观测模型；根据被观测卫星的轨道位置和瞬时速度利用牛顿两体引力运动方程确定轨道运动学方程；利用轨道运动学方程和光度信号观测模型采用无损卡尔曼滤波算法预测下一观测时刻被观测卫星的卫星轨道参数；当被观测卫星超出观测范围时，对应的预测的下一观测时刻卫星轨道参数为卫星轨道参数预测值；通过光度信号观测模型和轨道运动学方程对卫星轨道参数进行更加准确地预测，通过无损卡尔曼滤波算法降低误差对光度信号观测值更新的影响，提高了卫星轨道参数预测的精度。
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公开(公告)号：CN113446998A
公开(公告)日：2021-09-28
申请号：CN202110727401.7
申请日：2021-06-29
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于高光谱目标探测数据的动态解混方法，所述方法包括如下步骤：步骤1：提取高光谱目标探测数据中目标所在混合像元光谱数据，构建混合像元时序矩阵；步骤2：基于高光谱目标探测数据估计目标所在场景的光谱曲线；步骤3：基于步骤1筛选的谱段，以步骤2估计的场景光谱作为先验信息，对步骤1中获取的混合像元矩阵进行动态解混，得到真实的目标光谱。该方法可以实现对亚像元目标在不同场景下高光谱探测数据的光谱动态解混，获取更准确的有利于后续目标识别等应用的光谱特性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109697431A
公开(公告)日：2019-04-30
申请号：CN201811641904.7
申请日：2018-12-29
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 一种基于高光谱图像的弱小目标检测方法，具体方案如下，步骤一：利用信杂比进行目标可探测性分析，通过计算不同谱段目标相对其邻域背景的信杂比，优选出目标与背景具有的差异性由大到小的若干个谱段；步骤二：在优选的目标与背景间差异性最大的谱段进行弱小目标提取，利用多结构元素数学形态学方法抑制背景，通过自适应阈值分割得到若干个疑似目标；步骤三：利用优选探测谱段光谱信息，将不同场景中目标与背景的混叠光谱作为目标位于不同场景时的标准光谱，基于光谱角匹配原理，计算疑似目标和所处背景的混叠光谱与标准光谱的相似度，实现对弱小目标的确认。本发明属于目标探测与识别技术领域，可实现复杂环境背景中远距离弱小目标的高效确认。
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公开(公告)号：CN106067164B
公开(公告)日：2018-11-20
申请号：CN201610362381.7
申请日：2016-05-26
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明公开了一种基于自适应小波域处理的彩色图像对比度增强算法，其包括如下步骤：步骤1、彩色图像RGB三层数据分别进行小波分解；步骤2、根据RGB三通道低频小波系数分布特性对其进行非线性变换，实现自适应增强对比度；步骤3、根据RGB三通道高频小波系数不同尺度、方向以及噪声特性，构造高斯型阈值滤波函数进行去噪，实现抑制噪声和伪像；步骤4：小波逆变换，重构RGB图像。本发明适用于彩色图像的对比度增强，使图像更加清晰、色调更加鲜明，同时抑制噪声放大、提高信噪比，有效地改善图像的视觉效果。
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公开(公告)号：CN105741245B
公开(公告)日：2018-06-12
申请号：CN201610066218.6
申请日：2016-01-30
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明公开了一种基于灰度变换的自适应对比度增强算法，其包括如下步骤：步骤1：通过建立对比度增强阈值与图像灰度动态范围间的函数关系，实现阈值的自适应选取；步骤2：根据对比度增强阈值和图像特性，确定不同灰度动态图像对比度增强所需的增益系数；步骤3：基于步骤1和2得出的对比度增强阈值和增益系数，对输入图像进行灰度线性变换；步骤4：结合灰度变换后的图像特性进一步修正其灰度动态范围，并调整图像亮度。本发明适用于自适应增强灰度图像以及彩色图像的对比度，使图像对比度增强、更加清晰、色调更加鲜明，有效地提高图像的视觉效果。
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公开(公告)号：CN105430293B
公开(公告)日：2018-05-22
申请号：CN201510882481.8
申请日：2015-12-03
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 一种光学遥感卫星在轨动态场景实时匹配方法，属于光学遥感信息获取与处理技术领域。所述方法步骤如下：步骤1：对相机动态范围进行测量；步骤2：对测光相机与拍照相机的辐射响应关系进行标定；步骤3：利用测光相机至多三次拍摄场景获取的图像测量当前场景动态范围；步骤4：根据场景动态解算拍照相机的在轨参数，实现相机与场景动态的实时匹配。该方法能够利用测光相机拍摄图像的直方图特征以及测光相机与拍照相机的辐射响应关系实时测量场景动态范围，并以此为依据合理设置拍照相机的曝光时间与增益，实现相机在轨运行过程中设置的在轨参数与所摄地面场景动态范围的实时最优匹配。
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公开(公告)号：CN115641507B
公开(公告)日：2024-11-05
申请号：CN202211387533.0
申请日：2022-11-07
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于自适应多层级融合的遥感图像小尺度面目标检测方法，所述方法包括如下步骤：步骤1：使用主干特征提取网络提取输入图像的浅层和深层的多层级特征图，下采样层级分别为4、8、16、32倍；步骤2：使用自适应融合权重的多层次特征提取架构实现对步骤1中不同下采样级数特征的融合；步骤3：选用融合后的下采样级数为4倍和8倍的高分辨率特征层进行目标位置和类别信息的预测，得到最终的检测结果。该方法能够实现对不同层级中语义和结构信息的有效融合，提高网络对小尺度目标的特征提取和检测定位能力，有效减少场景中虚警源对目标检测的干扰，从而实现遥感图像小尺度目标的高检测率、低虚警率的检测。
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