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公开(公告)号：CN117201952A
公开(公告)日：2023-12-08
申请号：CN202311061286.X
申请日：2023-08-22
Applicant: 鹏城实验室
IPC: H04N23/90 , H04N23/698 , H04N23/951
Abstract: 本发明提供了一种形态可变式阵列相机装置及成像数据采集系统，属于相机成像技术领域。其中形态可变式阵列相机装置包括拍摄组件和支架组件，拍摄组件包括多个相机；支架组件包括底座、安装座和可弯曲的多个弹性件，多个弹性件沿底座的周向间隔排列，弹性件呈条状，将弹性件的一端与底座转动连接，另一端与安装座转动连接，且每个弹性件上连接有至少一个相机，多个相机环绕排列在底座与安装座之间，由于弹性件可以弯曲变形，通过弯曲弹性件可以改变各个相机的空间位置，使多个相机能够呈环形、球形、平面形或其他形状排列，从而实现装置观测视角的变化，满足不同应用场景下的需求。
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公开(公告)号：CN116994136A
公开(公告)日：2023-11-03
申请号：CN202310953427.2
申请日：2023-07-28
Applicant: 鹏城实验室
Abstract: 本申请实施例提供了一种建筑变化检测方法、系统、电子设备及存储介质，属于高分辨率遥感影像处理技术领域。方法包括：获取待检测的第一图像；获取参照图像和参照建筑标注图；对第一图像进行预处理；对参照图像和参照建筑标注图进行取样，组成训练样本集；根据训练样本集，对语义分割模型进行训练；将第一图像输入至训练好的语义分割模型，得到概率分布图；将概率分布图中概率值大于第一预设阈值的像素点标注为建筑，生成第一建筑标注图；在参照图像和第一图像的交集范围内，获取多个建筑斑块；将建筑斑块在概率分布图中进行相似度匹配，得到匹配建筑斑块图；根据匹配建筑斑块图和第一建筑标注图，得到第一图像的建筑变化检测结果。
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公开(公告)号：CN120017836A
公开(公告)日：2025-05-16
申请号：CN202510109384.9
申请日：2025-01-21
Applicant: 鹏城实验室
IPC: H04N19/149 , H04N19/54 , H04N19/597 , H04N19/86 , H04N19/91
Abstract: 本申请实施例提供一种数据编码方法、解码方法、装置、存储介质及计算机设备，通过获取点云数据并对其点数据进行编码点组划分，得到多个编码点组。接着为每个编码点组构建上下文点组。对于序号为一的第一编码点组，对其中点数据的属性值编码，获第一子属性码流。对于序号不为一的第二编码点组，依据其点数据和上下文点组中的点数据确定属性值概率分布，再输入熵编码器得到第二子属性码流。最终将第一和第二子属性码流整合为点云数据的属性码流，通过上述操作，可降低或避免冗余，减少存储空间占用，提升数据传输效率。在保留海量点云数据原有属性信息的基础上降低或避免冗余，降低存储空间占用，提高传输效率。
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公开(公告)号：CN119946233A
公开(公告)日：2025-05-06
申请号：CN202411824716.3
申请日：2024-12-11
Applicant: 鹏城实验室
IPC: H04N7/56 , H04N7/10 , H04N23/90 , H04N25/707
Abstract: 本申请实施例提出的多路普通和动态视觉传感器的长距离同步采集方法与系统，多路普通和动态视觉传感器的长距离同步采集方法与系统包括多个普通视觉传感器、多个动态视觉传感器以及控制处理器，方法应用于控制处理器，方法包括：确定目标普通视觉传感器，以及确定目标动态视觉传感器；获取目标普通视觉传感器的第一同步信号，并将第一同步信号进行第一延时补偿处理后发送至其余普通视觉传感器；将第一同步信号进行第二延时补偿处理后发送至至每个动态视觉传感器；将目标动态视觉传感器发出的将第二同步信号进行第三延时补偿处理后发送至其余动态视觉传感器，以进行数据同步采集，提高多个视觉传感器进行图像数据采集的精准性和同步性。
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公开(公告)号：CN119562059B
公开(公告)日：2025-04-22
申请号：CN202510093365.1
申请日：2025-01-21
Applicant: 鹏城实验室
IPC: H04N19/137 , H04N19/132
Abstract: 本申请实施例提出的高光谱图像编码方法、解码方法及相关设备，编码方法包括：首先，将高光谱图像划分基本图像和附加图像，基本图像包括锚定波段数据，附加图像包括非锚定波段数据；然后，对基本图像中的锚定波段数据进行光谱插值处理，得到包含非锚定波段数据的插值基本图像；接下来，基于附加图像和插值基本图像的差值，得到实际残差图像；之后，将基本图像输入光谱超分辨率网络生成预测残差图像，并基于实际残差图像和预测残差图像的差值，得到优化网络参数；最后，基于优化网络参数和基本图像得到高光谱图像的图像编码数据，有效地提高高光谱图像的编码压缩效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118921296A
公开(公告)日：2024-11-08
申请号：CN202410918440.9
申请日：2024-07-09
Applicant: 鹏城实验室
IPC: H04L43/0805 , H04L43/04 , H04L43/50 , H04L69/22
Abstract: 本申请实施例提供了一种网络健康状态的检测方法和装置、电子设备及存储介质，属于网络质量检测技术领域。该方法包括：从业务流中采集业务报文；对所述业务报文进行特征解析，生成报文特征库；根据所述报文特征库和预设的检测配置，生成初始检测报文，并确定所述初始检测报文对应的发送单元；将所述初始检测报文发送至所述发送单元，以使所述发送单元将所述初始检测报文发送至对应的接收单元；从所述发送单元中获取由所述接收单元根据所述初始检测报文发送的反馈检测报文；根据所述反馈检测报文和所述初始检测报文，确定所述发送单元到所述接收单元的网络健康状态。本申请实施例能够通过无侵入性对网络进行健康检测，提高对网络健康检测的准确性。
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公开(公告)号：CN118691909A
公开(公告)日：2024-09-24
申请号：CN202411170804.6
申请日：2024-08-26
Applicant: 鹏城实验室
IPC: G06V10/764 , G06V20/70 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464
Abstract: 本申请实施例提供多源遥感数据融合分类方法、装置、设备和存储介质，涉及图像数据处理技术领域。该方法对第一遥感图像的第一图像块和第二遥感图像的第二图像块进行动态卷积特征提取，得到第一交互特征和第二交互特征。将第一交互特征和第二交互特征进行特征融合得到第一语义特征、第二语义特征和融合语义特征，将第一语义特征、第二语义特征和融合语义特征输入分类器进行分类预测，根据得到的三个分类结果得到融合分类结果。通过动态卷积特征提取方法获取不同数据源的遥感数据的交互特征。在融合阶段基于交互特征发挥各数据源的优势，获得具有强大表征能力的融合语义特征。对分类结果进行结果融合，进一步提升多源遥感数据的分类准确度。
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公开(公告)号：CN118678084A
公开(公告)日：2024-09-20
申请号：CN202410958898.7
申请日：2024-07-16
Applicant: 鹏城实验室
IPC: H04N19/159 , H04N19/50 , H04N19/70 , H04N19/96
Abstract: 本申请实施例提供了一种点云数据编解码方法、装置、计算机设备及可读存储介质。编码方法包括：获取点云数据中的待编码子节点；获取待编码子节点的预测编码状态；其中，预测编码状态包括帧间编码状态和帧内编码状态；基于预测编码状态，确定待编码子节点对应的第一上下文概率模型；通过第一上下文概率模型对待编码子节点的占位信息进行编码，得到占位信息的目标编码数据。以此，能够有效利用预测编码状态准确确定对应的第一上下文概率模型，提高了对点云数据的待编码子节点进行编码的准确性。
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公开(公告)号：CN118628841A
公开(公告)日：2024-09-10
申请号：CN202411095587.9
申请日：2024-08-12
Applicant: 鹏城实验室
IPC: G06V10/764 , G06V10/98
Abstract: 本申请实施例提供遥感图像数据处理方法、装置、设备和存储介质，涉及遥感图像处理技术领域。从遥感图像的概率图像中选取目标概率图像，获取时间前概率图像和时间后概率图像，从目标概率图像中选取目标像素，选取当前类别，根据目标概率图像计算目标像素的空间邻域相似权重，根据时间前概率图像和时间后概率图像计算目标像素的时间邻域相似权重，基于目标像素的概率值、空间邻域相似权重和时间邻域相似权重计算当前类别的修正权重，根据修正权重更新遥感图像中目标像素对应的类别结果。利用长时序遥感数据的分类结果在时间和空间上存在前后变化的合理性，结合空间邻域相似权重和时间邻域相似权重对分类结果进行修正，提升分类结果的准确性。
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公开(公告)号：CN112163636B
公开(公告)日：2023-09-26
申请号：CN202011100245.3
申请日：2020-10-15
IPC: G06F18/2413 , G06F18/214 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种基于孪生神经网络的电磁信号辐射源的未知模式识别方法，涉及电磁信号辐射源识别技术领域。本发明针对多源多模型场景下的电磁信号辐射源闭集识别问题，利用孪生网络的距离判决，将某已知源未知模式的数据与多个已知源已知模式输入进孪生网络中，得到对应的多个距离，随后找出多个距离中每个已知源对应的最近的几个距离之和，并对每个已知源对应的距离之和相比较，找到最小的距离之和，随后判决为其对应的所属源，从而实现未知模式的有效判决。本发明在三源三模式、三源五模式、五源五模式下均能有效完成未知模式的识别任务，显著提高平均识别成功率。
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