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公开(公告)号：CN117475107A
公开(公告)日：2024-01-30
申请号：CN202311094982.0
申请日：2023-08-29
Applicant: 北京航空航天大学
IPC: G06T17/20 , G06T19/20 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的关系性增强点云补全方法，主要由点云网格化模块结构、全尺度跳跃连接神经网络，关系性增强模块结构；所述点云网格化模块结构包括网格化设计、网格反转化设计，用于将非规则点云规则化；全尺度跳跃连接结构具有跨层连接与同级连接两种连接方式，用于充分学习不同尺度的点云特征；关系性增强模块结构包括点云子注意力模块、多尺度注意力关联模块，用于自适应地学习点云邻近点之间的关联。本发明主要用于解决现有获取点云过于稀疏、补全的点云结构性缺失、对点云关系性信息利用不充分的问题，具有精度高、结构简洁、性能可靠的优点。
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公开(公告)号：CN117079075A
公开(公告)日：2023-11-17
申请号：CN202311042630.0
申请日：2023-08-18
Applicant: 北京航空航天大学
IPC: G06V10/774 , G06V10/28 , G06V10/766 , G06V10/764 , G06V10/32 , G06V10/74 , G06N3/0895
Abstract: 本发明公开了一种基于伪标签生成与校正的小样本目标检测方法，首先，用常规小样本学习方法训练一个基于卷积神经网络的基础检测器；其次，用基础检测器针对基类样本图像检测图中未标注的新类目标，将检测结果称为候选伪标签；接着，用类别校正技术舍弃目标类别判定错误的候选伪标签，再用边框校正技术提高剩余候选伪标签的检测框位置的精确度，获得数量多、质量高的新类目标伪标签样本，从而扩充训练集；最后，用扩充后的训练集对基础检测器做进一步的端到端训练，获得一个对基类目标和新类目标均能准确检测的检测器。本发明设计合理，能大幅提高检测器对新类目标的检测识别精度，从而一定程度上解决了在数据稀缺场景下目标检测器精度不足的问题。
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公开(公告)号：CN117058302A
公开(公告)日：2023-11-14
申请号：CN202311095029.8
申请日：2023-08-29
Applicant: 北京航空航天大学
Abstract: 本发明公开了一种基于NeRF的可泛化性场景渲染方法，采用图像外观信息编码器、图像几何信息编码器、低频前向推理模块、高频前向推理模块，在目标视角下沿光线在空间进行采样，为了减轻采样过程中容易导致的频谱混叠问题，将每个采样点参数成一个某种尺度下各向同性的高斯分布，并将采样点投影到其他已知视角下，利用上述模块，可得到对应点的颜色值和密度值，在得到辐射场和密度场后，沿着整条光线，用体渲染技术得到对应像素点的像素值。相比于现有技术，本发明提出的新视角合成方法，可在输入少量带有相机内参、外参的图片下，获得较好的新视角合成效果；同时具有较好的跨场景渲染能力。
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公开(公告)号：CN116883822A
公开(公告)日：2023-10-13
申请号：CN202310999272.6
申请日：2023-08-09
Applicant: 北京航空航天大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多先验引导的弱特征目标检测方法，首先以公开的已标注数据集作为基础，使用随机裁剪、缩放、抖动等方法进行数据增强；而后使用特征金字塔形态的视觉Transformer主干网络实现对输入图像的特征提取；接着分别通过构建贝叶斯网络、深度卷积神经网络具象信心得分以及边缘信息；接着通过先验引导特征交联模块设计实现提取特征的交联；最后使用特征融合模块自底向上地实现基于信心得分信息与基于边缘信息的特征融合，通过循环精炼模块的思路实现对检测结果的进一步优化。这种检测方法采用的网络结构设计合理，可以针对弱特征目标实现像素级的检测，并保证了较低的推理时间。
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公开(公告)号：CN115797239A
公开(公告)日：2023-03-14
申请号：CN202211399260.1
申请日：2022-11-09
Applicant: 北京航空航天大学
Abstract: 本发明提供一种基于微偏振阵列的多模融合成像方法及系统，基于斯托克斯表示法解算微偏振阵列图像，得到传统图像和偏振图像；将传统图像和偏振图像分离，利用FPGA的并行能力同时处理，对传统图像进行预处理，而偏振图像要处理为偏振伪彩图像，若微偏振阵列为彩色微偏振阵列，则偏振图像要插值为显著偏振光谱的偏振图像再处理为偏振伪彩图像；将同一帧传统图像和偏振伪彩图像对齐，依据偏振伪彩图像的透明度进行模态融合；偏振伪彩图像，伪彩色由偏振度或偏振角度映射，透明度由偏振度线性映射。本发明实时性和适用性强，而且体积小，便于小型无人飞行器搭载。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115578255A
公开(公告)日：2023-01-06
申请号：CN202211158384.0
申请日：2022-09-22
Applicant: 北京航空航天大学
IPC: G06T3/40
Abstract: 本发明涉及一种基于帧间亚像素块匹配的超分辨率重建方法，对于给定的彩色或灰度低分辨率图像序列，通过融合多帧图像的信息得到单张分辨率提高的彩色或灰度高分辨率重建图像，本发明基于序列图像帧间的信息差异，采用像素块匹配的方式，对图像序列进行亚像素运动估计以及相似特征融合，重建得到高分辨率图像的估计，最后对得到的高分辨率图像进行迭代去模糊去噪，实现了图像的分辨率的有效提高。
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公开(公告)号：CN115294478A
公开(公告)日：2022-11-04
申请号：CN202210897206.3
申请日：2022-07-28
Applicant: 北京航空航天大学
Abstract: 本发明涉及一种应用于现代光电平台的空中无人机目标检测方法，包括无人机候选区域提取，候选区域评价、定位目标的正确性判断和结果处理。无人机候选区域提取是对灰度图进行多尺度滤波、提取差值图边缘、形态学运算和连通域操作得到候选区域。候选区域评价部分是基于候选区域均值和长宽比、邻域的均值和方差建立的评分机制，将最高得分的候选区域确定为定位目标。目标的正确性判断通过比较定位目标在当前帧和五帧后的状态，来判断定位目标是否正确。结果处理是当定位目标正确时完成检测，否则重新执行检测。
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公开(公告)号：CN113947616B
公开(公告)日：2022-08-30
申请号：CN202111116009.5
申请日：2021-09-23
Applicant: 北京航空航天大学
IPC: G06T7/246 , G06T7/73 , G06V10/44 , G06V10/50 , G06V10/774
Abstract: 本发明涉及一种基于层级化感知机的智能目标跟踪及丢失重检方法，首先根据选定跟踪目标的位置和大小，对两种不同搜索区域的图像计算特征图，并采集样本作为两种不同感知机的训练样本。当输入跟踪的第一帧图像时，感知机完成初始化训练，并且初始化目标状态、位置和参考响应值；当输入第二帧及之后帧的图像时，将判断当前帧的图像数据是进入跟踪支路还是重检测支路。当进入跟踪支路时，利用多级感知机构建的具有层级化结构的两个跟踪分支都会计算当前帧的目标位置，输出比较后最优的目标位置并且判断目标状态；当进入重检测支路时，利用多个一级感知机组成的重检测器会在大范围内重检测目标，将最大响应值区域作为重检目标同时判断该目标状态。
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公开(公告)号：CN113848780A
公开(公告)日：2021-12-28
申请号：CN202111106472.1
申请日：2021-09-22
Applicant: 北京航空航天大学
IPC: G05B19/042
Abstract: 本发明提供了一种多核异构处理器架构下的高机动平台姿态解算装置及方法，系统主要包括测量数据采集模块、数据传输模块、姿态融合解算模块和输出模块四部分。测量数据包括角速度、加速度以及磁场强度在内XYZ九轴数据。通过FPGA核采集，测量数据经优化读取方法后通过AXI总线流入ARM核，采用一种基于AHRS的姿态融合算法将数据进行解算得到绝对姿态角。本发明易于实现，有较好的可移植性，能够在采集到数据后快速完成姿态解算，对机动平台的姿态信息进行实时分析，精度高，稳定性强，输出延迟低，可以在各种场景下完成对机动平台的姿态监视和控制。
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公开(公告)号：CN108088373B
公开(公告)日：2019-03-08
申请号：CN201711421058.3
申请日：2017-12-25
Applicant: 北京航空航天大学
IPC: G01B11/02
Abstract: 本发明公开了一种光电吊舱稳像回扫一体化控制装置及测量方法，该装置基座将固连在光电吊舱上，反射镜通过万向铰链与基座连接，由万向铰链提供支撑和转轴方向的限制，驱动部分为四台由线圈与永磁体组成的摆动音圈电机，音圈电机线圈与基座通过紧固螺钉连接，永磁体与反射镜胶合，反射镜转角反馈信号由布置于基座上的激光位移传感器提供；定义万向铰链两正交轴分别为光电吊舱稳像回扫一体化控制装置X轴与Y轴；相较于以压电陶瓷为驱动方式的稳像系统，本发明采用音圈电机作为驱动装置，反射镜口径、转角均明显增大；相较于一般二维电调视轴稳定系统，本发明结构简单、重量较轻，反射镜绕X轴的转角较一般对称布置时增大，最大转角为10°。
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