面向空间目标相对位姿测量的TOF相机自动曝光方法

    公开(公告)号:CN117676344A

    公开(公告)日:2024-03-08

    申请号:CN202311746564.5

    申请日:2023-12-19

    Abstract: 本发明公开了一种面向空间目标相对位姿测量的TOF相机自动曝光方法及系统。该方法及系统面向空间目标超近距离位姿测量的应用场景,根据TOF相机在不同测量距离、及图像不同的灰度均值,动态设置TOF相机的曝光时间、曝光频率及增益。在本发明中,TOF相机工作模式根据测量距离不同,分为视线测量模式和位姿解算模式,视线测量模式和位姿解算模式下又都分为识别模式和跟踪模式,本发明提供的面向空间目标相对位姿测量的TOF相机自动曝光方法及系统,在各个模式下的自动曝光调节方法,以实现在不同工况、杂光情况下,TOF相机可以自适应调节曝光参数,提高图像质量。

    一种基于星点重提取的大机动条件下星图识别算法

    公开(公告)号:CN111024063B

    公开(公告)日:2023-07-18

    申请号:CN201911342526.7

    申请日:2019-12-23

    Abstract: 本发明公开了一种基于星点重提取的大机动条件下星图识别算法,涉及星图识别算法领域,所述算法包括以下步骤:步骤1、采用分块极值法提取星图的星点;步骤2、采用三角形算法识别所述星图;步骤3、采用QUEST算法估计姿态,得到所述姿态的估计值,并进行所述星点的重提取,重新估计所述姿态。本发明缩短了大机动条件下星图中星点提取的耗时,提高了姿态估计的准确性,具有大机动条件下的快速高精度的星点提取和星图识别效果。

    一种基于星点重提取的大机动条件下星图识别算法

    公开(公告)号:CN111024063A

    公开(公告)日:2020-04-17

    申请号:CN201911342526.7

    申请日:2019-12-23

    Abstract: 本发明公开了一种基于星点重提取的大机动条件下星图识别算法,涉及星图识别算法领域,所述算法包括以下步骤:步骤1、采用分块极值法提取星图的星点;步骤2、采用三角形算法识别所述星图;步骤3、采用QUEST算法估计姿态,得到所述姿态的估计值,并进行所述星点的重提取,重新估计所述姿态。本发明缩短了大机动条件下星图中星点提取的耗时,提高了姿态估计的准确性,具有大机动条件下的快速高精度的星点提取和星图识别效果。

    空间合作目标视觉检测与识别方法、系统及介质

    公开(公告)号:CN117975064A

    公开(公告)日:2024-05-03

    申请号:CN202311747296.9

    申请日:2023-12-19

    Abstract: 本公开提供一种空间合作目标视觉检测与识别方法、系统及介质,其中,空间合作目标视觉检测与识别方法,包括:对包含合作目标的图像构建多个尺度的图像金字塔及其尺度图像;根据每个尺度图像和预设的目标匹配模板,确定每个尺度图像与预设的目标匹配模板之间的匹配相关度的相关系数;根据相关系数,确定包含合作目标的图像上的合作靶标的中心坐标;在包含合作目标的图像上的合作靶标中任选预设数量的靶标,确定预设数量的靶标的交比特征向量;将预设数量的靶标的交比特征向量和预设的合作目标库中的交比特征向量进行比对处理,确定合作目标库中的最优匹配的合作靶标。通过本公开实现在成像环境较差的环境下的合作靶标的检测与识别。

    一种用于卫星的光电敏感器
    6.
    发明公开

    公开(公告)号:CN117750679A

    公开(公告)日:2024-03-22

    申请号:CN202311746562.6

    申请日:2023-12-19

    Abstract: 本发明提供一种用于卫星的光电敏感器,包括:光电敏感器本体,包括主框架、底盖板、探测器支架、探测器和光学镜头,底盖板位于主框架的下方,探测器支架和探测器位于主框架内部,探测器支架的一侧与底盖板连接,底盖板与探测器支架之间设有导热垫;探测器装配于探测器支架的另一侧并电装焊接;光学镜头上设有安装脚,光学镜头通过安装脚与主框架连接,安装脚采用柔性支撑结构;支架,设于光电敏感器本体的侧面,其上表面凸出于光电敏感器本体;遮光罩,位于光电敏感器本体的上方,其一端与支架固定连接,遮光罩与光电敏感器本体同轴设置且互相不接触。本发明能够显著提高轻小型光电敏感器在轨使用的热稳定性和测量精度。

    一种被动端合作靶标识别方法
    7.
    发明公开

    公开(公告)号:CN117710706A

    公开(公告)日:2024-03-15

    申请号:CN202311747290.1

    申请日:2023-12-19

    Abstract: 本发明提供一种被动端合作靶标识别方法,包括:设计靶标并且计算靶标点在合作目标坐标系下的三维坐标;采集靶标的观测图像,并计算观测图像中特征点质心位置;基于所述特征点质心位置,确定靶标中心区域的五个靶标点在观测图像中的像素坐标;找到五个靶标点在观测图像中的像素坐标与在合作目标坐标系下的三维坐标匹配关系;根据五个靶标点的匹配关系,利用映射关系计算矩阵T;利用矩阵T计算靶标剩余十七点在观测图像中的理论像素值;利用近邻匹配得到剩余观测点与剩余靶标点的匹配关系;从所有的匹配对中寻找四个共面点;根据四个共面点,得到转移矩阵T”。该发明能够实现对合作目标的快速估计,并能取得较高的精度。

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