公开(公告)号：CN119418158A

公开(公告)日：2025-02-11

申请号：CN202411342514.5

申请日：2024-09-25

Applicant: 上海航天控制技术研究所

Inventor： 钮赛赛 ,  计锦达 ,  阮洋 ,  汤政 ,  席永辉

IPC: G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06V10/774

Abstract: 本发明提供一种基于轻量化的跨域红外目标智能检测方法，首先通过对输入图像进行多通道数据增强，使用轻量化特征提取网络提取增强图像不同层次的局部特征信息，通过多尺度最大池化得到不同尺度的特征，添加全局自注意力模块提取全局特征，使用多层级特征融合模块融合从轻量化特征提取模块以及全局自注意力模块输出的不同层次的特征信息，最后对特征信息进行解码得到目标预测结果。本发明能够改善现有跨域红外目标检测性能不足、智能化检测方法存在红外目标漏检和误检的问题。

公开(公告)号：CN119418089A

公开(公告)日：2025-02-11

申请号：CN202411342512.6

申请日：2024-09-25

Applicant: 上海航天控制技术研究所

Inventor： 计锦达 ,  钮赛赛 ,  周卫文 ,  阮洋 ,  汤政

IPC: G06V10/764 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464

Abstract: 本发明提供一种基于无预训练模型领域泛化的红外目标智能检测方法，通过风格转换模块将输入的可见光图像转换成HSV色域增强图像、灰度增强图像以及原可见光图像，输出上述领域图像及其对应的领域标签；将上述领域图像分别输入Yolov5特征提取网络得到对应的领域特征，输出给领域分类模块和领域对比模块计算损失，并将计算的损失通过梯度反向传播到Yolov5特征提取网络，指导其学习领域不变特征，获得训练后的泛化yolov5特征提取网络；对红外图像进行红外目标智能检测时，将输入图像通过经过训练后的泛化yolov5特征提取网络，获得对应特征解码并输出。本发明极大减少了模型的参数量和计算量，同时使模型能够更快速地学习并提取出领域不变特征。

公开(公告)号：CN116186995A

公开(公告)日：2023-05-30

申请号：CN202211658746.2

申请日：2022-12-22

Applicant: 上海航天控制技术研究所

Inventor： 高磊 ,  阮洋 ,  刘明娜 ,  符晓刚 ,  薛芬芬 ,  王爽 ,  刘国磊

IPC: G06F30/20 ,  G06F119/08 ,  G06F119/10 ,  G06F113/08

Abstract: 一种气动热环境下头罩辐射光线传输计算方法，首先基于流热双向耦合法计算头罩非均匀分布的温度场，并对头罩温度场进行网格分层划分；其次根据半透明体辐射特性对头罩热辐射发射建模，并根据龙格库塔法对头罩光传输效应建模；再次为降低辐射光线参与成像过程的计算复杂度，采用反向光线追迹法模拟热辐射光线在红外光学系统中的传输路径；最后结合头罩各层辐射发射模型与头罩光传输效应，得到各像元辐照度值，对探测器像面积分后得到头罩热辐射在像面的分布。采用本发明方法能够准确模拟出头罩热辐射在探测器接收面形成的热噪声强度及分布，对红外探测系统工作性能摸底及气动热的抑制具有重要意义、且具有经济性优势。

公开(公告)号：CN118968299A

公开(公告)日：2024-11-15

申请号：CN202411024755.5

申请日：2024-07-29

Applicant: 华中科技大学 ,  上海航天控制技术研究所

Inventor： 杨卫东 ,  王公炎 ,  李紫军 ,  余金雷 ,  阮洋 ,  史先硕

IPC: G06V20/10 ,  G06V10/25 ,  G06V10/26 ,  G06V10/42 ,  G06V10/44 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0464

Abstract: 本发明属于遥感图像检测与分割领域，具体涉及一种基于卷积神经网络与自注意力机制的遥感图像轻量化编码方法，包括：采用DS对输入图像处理得到第一特征图像；采用轻量化卷积模块对当前第一特征图像提取特征得到第二特征图像；将当前第二特征图像作为输入图像重复执行上述操作，直至所得第二特征图像对应的特征嵌入符合第一自注意力模块的输入尺寸；将第一自注意力模块处理后的特征嵌入恢复为第三特征图像，将其和当前第二特征图像相加后的图像作为输入图像重复执行上述操作，直至所得第二特征图像对应的特征嵌入符合第二自注意力模块的输入尺寸；将第二自注意力模块处理后的特征嵌入恢复为图像，完成编码。本发明能在保证性能的同时实现轻量化。

公开(公告)号：CN118762042A

公开(公告)日：2024-10-11

申请号：CN202410736505.8

申请日：2024-06-07

Applicant: 华中科技大学 ,  上海航天控制技术研究所

Inventor： 杨卫东 ,  葛世辰 ,  黄鹏 ,  阮洋 ,  史先硕 ,  邓浩东 ,  王安林

IPC: G06T7/11 ,  G06T7/13 ,  G06V10/80 ,  G06V10/44 ,  G06V10/52 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464

Abstract: 本发明属于图像实例检测分割技术领域，公开了一种基于边缘信息增强的图像实例检测分割模型构建方法，包括：采用数据集训练实例检测分割网络，得到实例检测分割模型；实例检测分割网络包括：特征提取模块，用于提取每个输入样本图像不同尺度的高、低分辨率特征图，构成特征金字塔；边缘信息增模块，对输入样本图像进行边缘信息增强，得到边缘信息增强的特征图；多尺度特征融合模块，用于将边缘信息增强的特征图以及特征金字塔中的其他特征图进行多尺度自适应融合，得到融合后的特征图；预测模块，用于基于融合后的特征图进行目标的实例类别预测、实例的边界框位置预测，以及二值掩模预测。本发明能够提升图像实例检测分割的准确度。