-
公开(公告)号：CN116952206B
公开(公告)日：2024-02-02
申请号：CN202311204524.8
申请日：2023-09-19
Applicant: 中国科学院光电技术研究所
Abstract: 本发明公开了一种基于星光测姿的空间目标检测方法，涉及高精度天文测姿及空间目标检测的技术领域。其主要目的在于保证卫星姿态输出的同时完成对感兴趣目标的检测。主要包括：1）建立离线导航星库与基于K矢量索引的星对角距模式库；（2）筛选关键星点并完成星点的识别，利用QUEST算法得到卫星姿态，并根据（1）中导航星库反演出恒星模板；（3）建立星矩阵，分离恒星背景与目标图像；（4）结合自适应阈值从目标图像中凸显感兴趣目标。本发明能有效地完成恒星背景与目标的分离，为类恒星空间目标的检测提供了一种可行思路。(56)对比文件黄宗福.一种天文光电图像序列弱小目标实时检测算法《.信号处理》.2010,第26卷(第9期),第1379-1384页.郭敬明.基于高精度星敏感器的船载雷达海上精度鉴定《.光学 精密工程》.170-,第25卷(第7期),第1909-1918页.Jian li.Improved Grid Algorithm Basedon Star Pair Patternand Two-dimensionalAngular Distances for Full-sky star《.IEEEACCESS》.2019,第8卷第1010-1020页.赵明程.星敏感器抗杂光的复合型背景估计星图处理算法《.半导体光电》.2023,第44卷(第4期),第627-632页.
-
公开(公告)号：CN116933567B
公开(公告)日：2024-02-02
申请号：CN202311189073.5
申请日：2023-09-15
Applicant: 中国科学院光电技术研究所
IPC: G06F30/20 , G06V10/774
Abstract: 本发明公开了一种天基复杂多场景空间目标仿真数据集构建方法，涉及天基深空探测技术领域，包括如下步骤：（1）根据相机的极限探测能力，设置导航星库极限星等值，进而建立导航星库，完成恒星成像建模。（2）根据空间目标轨道参数及反射特性，完成空间目标成像建模。（3）根据噪声及杂散光形成机理，更加真实的模拟出复杂空间背景。（4）根据相机的工作模式与曝光时间，完成多空间场景下空间目标数据集仿真。本发明提供了一种多场景下的天基空间目标图像模拟方法，为天基空间目标探测方法的研究提供了一种丰富的数据集生成方法。
-
公开(公告)号：CN116952206A
公开(公告)日：2023-10-27
申请号：CN202311204524.8
申请日：2023-09-19
Applicant: 中国科学院光电技术研究所
Abstract: 本发明公开了一种基于星光测姿的空间目标检测方法，涉及高精度天文测姿及空间目标检测的技术领域。其主要目的在于保证卫星姿态输出的同时完成对感兴趣目标的检测。主要包括：（1）建立离线导航星库与基于K矢量索引的星对角距模式库；（2）筛选关键星点并完成星点的识别，利用QUEST算法得到卫星姿态，并根据（1）中导航星库反演出恒星模板；（3）建立星矩阵，分离恒星背景与目标图像；（4）结合自适应阈值从目标图像中凸显感兴趣目标。本发明能有效地完成恒星背景与目标的分离，为类恒星空间目标的检测提供了一种可行思路。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119251519A
公开(公告)日：2025-01-03
申请号：CN202411317286.6
申请日：2024-09-20
Applicant: 中国科学院光电技术研究所
IPC: G06V10/54 , G06V10/82 , G06N3/0895 , G06N3/096 , G06N5/04
Abstract: 本发明公开一种基于半监督学习的复杂背景下空间条纹目标检测方法，涉及深空图像目标检测与分割的技术领域，包括：初始化两个UNet网络，将它们分别作为教师和学生模型，利用少量的带标签空间图像来训练教师模型，得到具备初步条纹目标辨识能力的教师模型；将大量的无标签图像同时输入到教师和学生模型中，并且利用教师模型产生的伪标签来监督学生模型，得到无监督损失和一致性正则化损失；将少量的有标签数据仅输入学生模型，得到有监督损失。将损失加权组合，用于训练学生模型的最终损失；将最终训练好的学生网络作为推理阶段的模型，用于空间条纹目标检测。本发明能有效完成恒星背景与条纹空间目标的分离。
-
公开(公告)号：CN117058025A
公开(公告)日：2023-11-14
申请号：CN202310984320.4
申请日：2023-08-07
Applicant: 中国科学院光电技术研究所
Abstract: 本发明公开了一种基于光滑稀疏分解的强光晕背景下的弱小目标检测方法。该方法将强光晕背景下的弱小目标检测视为一种矩阵的平滑分量与稀疏分量的分解过程。在光滑稀疏分解的优化框架下，本发明用样条基去拟合光晕并用光滑系数矩阵的全变分约束背景的光滑性，同时用l0范数约束目标的稀疏性和引入时空先验权重增强目标的显著性。求解时，本发明利用交替乘子法可实现目标与背景的快速分离。
-
公开(公告)号：CN116933567A
公开(公告)日：2023-10-24
申请号：CN202311189073.5
申请日：2023-09-15
Applicant: 中国科学院光电技术研究所
IPC: G06F30/20 , G06V10/774
Abstract: 本发明公开了一种天基复杂多场景空间目标仿真数据集构建方法，涉及天基深空探测技术领域，包括如下步骤：（1）根据相机的极限探测能力，设置导航星库极限星等值，进而建立导航星库，完成恒星成像建模。（2）根据空间目标轨道参数及反射特性，完成空间目标成像建模。（3）根据噪声及杂散光形成机理，更加真实的模拟出复杂空间背景。（4）根据相机的工作模式与曝光时间，完成多空间场景下空间目标数据集仿真。本发明提供了一种多场景下的天基空间目标图像模拟方法，为天基空间目标探测方法的研究提供了一种丰富的数据集生成方法。
-
公开(公告)号：CN114897833B
公开(公告)日：2023-08-11
申请号：CN202210521446.3
申请日：2022-05-13
Applicant: 中国科学院光电技术研究所
Abstract: 本发明公开了一种多帧激励下的正则化随机共振强背景弱目标增强方法。该方法以随机共振模型中的共振激励为切入点，引入多帧累加概念，利用图像序列的时间信息提高图像信噪比，同时在变分框架下利用单帧图像的空间域信息进一步减弱噪声，使图像更平滑。求解时，将变分框架下的最小化问题转化为偏微分方程，利用欧拉丸山迭代实现。本发明充分利用图像序列的时空信息，在防止背景过曝的同时，增强目标的亮度，使得目标从强背景中浮现。
-
公开(公告)号：CN114897833A
公开(公告)日：2022-08-12
申请号：CN202210521446.3
申请日：2022-05-13
Applicant: 中国科学院光电技术研究所
Abstract: 本发明公开了一种多帧激励下的正则化随机共振强背景弱目标增强方法。该方法以随机共振模型中的共振激励为切入点，引入多帧累加概念，利用图像序列的时间信息提高图像信噪比，同时在变分框架下利用单帧图像的空间域信息进一步减弱噪声，使图像更平滑。求解时，将变分框架下的最小化问题转化为偏微分方程，利用欧拉丸山迭代实现。本发明充分利用图像序列的时空信息，在防止背景过曝的同时，增强目标的亮度，使得目标从强背景中浮现。
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
8
records
(took 0.021 seconds)
