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公开(公告)号：CN116109924A
公开(公告)日：2023-05-12
申请号：CN202310004978.4
申请日：2023-01-03
Applicant: 北京环境特性研究所
IPC: G06V20/10 , G06V10/40 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及图像处理技术领域，特别涉及一种SAR目标识别的分布特征诊断方法和装置。方法包括：获取待诊断的目标SAR图像；将目标SAR图像输入至预先训练好的识别模型中，得到目标SAR图像的识别结果；其中，识别模型包括依次连接的特征提取模块、全连接层和输出层；将目标SAR图像和目标SAR图像的识别结果输入至诊断网络中，得到目标SAR图像的诊断结果；其中，诊断网络是由识别模型中的特征提取模块、特征映射层和识别模型中的输出层依次连接组成的。本方案可以将目标SAR图像中各个区域对识别结果的贡献度进行溯源，从而对目标SAR图像中SAR目标的各个结构性区域对识别结果的影响情况进行诊断，获取识别该SAR目标的关键性区域。
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公开(公告)号：CN108550145A
公开(公告)日：2018-09-18
申请号：CN201810319730.6
申请日：2018-04-11
Applicant: 北京环境特性研究所
Abstract: 本发明涉及一种SAR图像质量评估方法和装置，其中，该方法分别将原始SAR图像、待评价图像进行分块处理，并在分块结果的基础上将各个区域划分成简单区域和复杂区域，分别对简单区域和复杂区域进行评价。由于复杂区域中包含更多的细节信息，该方法通过小波变换所具备的多尺度、多方向性等特性，获取复杂区域中的细节信息，同时结合图像的边缘信息及散射特征，突出SAR图像中的复杂目标，提高了对SAR图像的识别敏感度。
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公开(公告)号：CN116385840A
公开(公告)日：2023-07-04
申请号：CN202310353534.1
申请日：2023-04-04
Applicant: 北京环境特性研究所
IPC: G06V10/776 , G06V10/74 , G06V10/77
Abstract: 本发明涉及图像分析技术领域，特别涉及一种基于主客观赋权的背景杂波相似性综合评估方法及装置，其中方法包括：确定用于评估背景杂波相似性的至少三个特征维度，并对每个特征维度分别确定至少一个对应的评估指标；针对每一个评估指标，分别计算两幅高分辨SAR图像在单个评估指标下的相似性度量值；采用改进的层次分析法，确定每个评估指标对应的主观权重；采用熵权法，确定每个评估指标对应的客观权重；采用基于博弈论的主客观综合确权法进行综合赋权，得到每个评估指标的综合权重；加权计算两幅高分辨SAR图像之间的相似性。本发明能够提高高分辨条件下SAR图像背景相似性评估结果准确性。
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公开(公告)号：CN108550145B
公开(公告)日：2021-01-29
申请号：CN201810319730.6
申请日：2018-04-11
Applicant: 北京环境特性研究所
Abstract: 本发明涉及一种SAR图像质量评估方法和装置，其中，该方法分别将原始SAR图像、待评价图像进行分块处理，并在分块结果的基础上将各个区域划分成简单区域和复杂区域，分别对简单区域和复杂区域进行评价。由于复杂区域中包含更多的细节信息，该方法通过小波变换所具备的多尺度、多方向性等特性，获取复杂区域中的细节信息，同时结合图像的边缘信息及散射特征，突出SAR图像中的复杂目标，提高了对SAR图像的识别敏感度。
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公开(公告)号：CN112070151B
公开(公告)日：2023-12-29
申请号：CN202010926790.1
申请日：2020-09-07
Applicant: 北京环境特性研究所
IPC: G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/774
Abstract: 本发明涉及一种MSTAR数据图像的目标分类识别方法、计算机设备及计算机可读存储介质，该方法包括如下步骤：获取MSTAR数据集并进行方位角信息检测，评估MSTAR数据集方位角信息缺失情况；若方位角间隔角度不超过4°，则对MSTAR数据集进行均匀降采样，得到初始训练集；以平移截取的方式扩充初始训练集，利用扩充后得到的训练集训练CNN网络；利用训练完成后得到的CNN网络进行目标分类识别。本发明能够充分利用方位角信息不完备的数据集，并压缩数据集容量，减少数据冗余，通过小样本数据集实现目标较为准确的分类识别，在一定程度上解决了
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109509201A
公开(公告)日：2019-03-22
申请号：CN201910006999.3
申请日：2019-01-04
Applicant: 北京环境特性研究所
Abstract: 本发明涉及一种SAR图像质量评价方法和装置，所述方法的一实施方式包括：以相同的划分方式分别将原始图像和待评价图像划分为多个区域，原始图像和待评价图像的每一对应区域为一个区域对；获取每一区域对中原始图像区域与待评价图像区域之间的相似性指数；对于每一区域对，分别获取原始图像区域和待评价图像区域的散射中心特征并确定二者的相似度，利用所述相似度获取该区域对的权重因子；根据每一区域对的相似性指数和权重因子确定原始图像与待评价图像之间的全局相似性指数，将该全局相似性指数作为待评价图像质量的评价指标。该实施方式能够提供符合人眼视觉系统的目标SAR图像质量评价方法。
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公开(公告)号：CN112580554B
公开(公告)日：2024-01-05
申请号：CN202011559267.6
申请日：2020-12-25
Applicant: 北京环境特性研究所
IPC: G06V20/10 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及图像识别技术领域，尤其涉及一种基于CNN的MSTAR数据噪声强度控制的分类识别方法。该分类识别方法包括：搭建卷积神经网络模型；获取MSTAR图像，并检测图像包含噪声程度等级；选择设定噪声等级以下的噪声图像作为原始图像训练集；扩充图像样本，将得到的扩充后的含噪声图像训练集输入到卷积神经网络模型进行训练和测试；将训练完成后的卷积神经网络模型用于目标图像分类识别；通过多源噪声扩充方法，以削弱噪声特征对网络性能的影响，有助于提升目标的识别准确率。(56)对比文件王亚东.基于复数全卷积神经网络的SAR自动目标识别《.中国优秀硕士学位论文全文数据库 信息科技辑》.2019,(第（2019）12期),I136-286.张笑等.基于卷积神经网络的SAR图像目标识别算法研究《.电子测量技术》.2018,第41卷(第14期),第92-96页.方宏俊等.用于电视系统的视频噪声检测的优化算法设计《.视频应用与工程》.2015,第39卷(第14期),第89-93页.
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公开(公告)号：CN115730216A
公开(公告)日：2023-03-03
申请号：CN202211515029.4
申请日：2022-11-29
Applicant: 北京环境特性研究所
IPC: G06F18/214 , G06N3/0442 , G06F123/02
Abstract: 本发明涉及RCS数据生成技术领域，特别涉及一种目标RCS数据的生成方法、装置、设备及存储介质。方法包括：获取待测目标的RCS序列；其中，RCS序列为待测目标在目标方位区间内按照方位顺序依次测得的连续RCS数据；将RCS序列输入至预先训练好的预测模型中，以得到在目标方位区间后续的每一个方位下目标的RCS预测数据。本方案可以根据部分连续方位的RCS序列，快速预测生成较为准确的后续连续方位的预测数据。
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公开(公告)号：CN113780422A
公开(公告)日：2021-12-10
申请号：CN202111066801.4
申请日：2021-09-13
Applicant: 北京环境特性研究所
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明提供了一种背景杂波相似性评估方法及装置，其中方法包括：确定用于评估背景杂波相似性的至少两个特征维度以及确定每一个特征维度分别对应的至少一个评估指标；针对至少两个特征维度对应至少两个评估指标中的每一个评估指标，计算两张待评估SAR图像中每一张待评估SAR图像对应该评估指标的评估参数；根据两张待评估SAR图像对应该评估指标的评估参数，计算该两张待评估SAR图像对应该评估指标的相似性；将计算得到的与至少两个评估指标一一对应的至少两个相似性进行合并处理，得到对两张待评估SAR图像的背景杂波相似性的评估结果。本方案，能够提高评估结果的准确性。
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公开(公告)号：CN119622634A
公开(公告)日：2025-03-14
申请号：CN202411724170.4
申请日：2024-11-28
Applicant: 北京环境特性研究所
IPC: G06F18/25 , G06F18/10 , G06F18/214 , G06N3/0464 , G06F18/2431
Abstract: 本发明公开了一种SAR数据特征融合智能识别方法及装置，属于智能识别技术领域。方法包括：对原始SAR图像数据集进行预处理，得到新SAR图像数据集；所述SAR图像数据集包括训练数据集和测试数据集；将新训练数据集输入至多维特征融合网络中训练，得到目标识别模型；其中，所述多维特征融合网络由ResNet网络和传统特征提取网络构建得到；将新测试数据集输入所述目标识别模型，输出得到目标识别结果。本发明能够快速精确的识别SAR图像海面船只，为将来的目标多维特征融合识别提供基础方法支撑。
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