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公开(公告)号：CN110324539A
公开(公告)日：2019-10-11
申请号：CN201910654894.9
申请日：2019-07-19
Applicant: 北京遥感设备研究所
IPC: H04N5/33
Abstract: 本发明公开了一种红外成像器调轴装置，其包括：红外透射式光学透镜(1)、法兰(2)、J-T探测器(3)、调轴装置(4)。调轴装置(4)由固定装置(5)、横向螺旋测微仪(6)和纵向螺旋测微仪(7)组成。本装置利用横向螺旋测微仪(6)和纵向螺旋测微仪(7)的精确调整距离，调整光轴微小位移，从而提高红外导引头光轴调试精度，工艺简单，操作方便。本发明解决了现有红外成像器光轴调试过程中的操作难度大，调试精度差、效率低的问题。
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公开(公告)号：CN118446917A
公开(公告)日：2024-08-06
申请号：CN202410503143.8
申请日：2024-04-25
Applicant: 北京遥感设备研究所
Abstract: 本说明书公开了一种SAR图像信息可逆神经网络去噪方法，涉及SAR图像处理技术领域，包括对SAR图像进行逆转换预处理，获得SAR预处理图像；对所述SAR预处理图像进行多个级联的降尺寸耦合编码处理，获得低分辨率编码块序列；对低分辨率编码块序列进行转换，获得低分辨率SAR图像和高频编码序列；从高频编码序列中抽取等效高频编码序列并与低分辨率SAR图像进行融合，获得SAR去噪图像，以解决目前的SAR图像去噪处理方法存在实用性低以及运算量大的问题。
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公开(公告)号：CN115620125A
公开(公告)日：2023-01-17
申请号：CN202211080203.7
申请日：2022-09-05
Applicant: 北京遥感设备研究所
IPC: G06V20/10 , G06V10/22 , G06V10/25 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及精确制导领域，特别涉及一种基于时空渐进式学习的抗干扰方法、基于时空渐进式学习的抗干扰装置、电子设备及计算机可读存储介质。其中，方法包括：取待检测目标的连续帧，其中，连续帧包括时间轴上连续的多帧图像；生成初始的建议框；基于当前建议框位置，预测相邻的建议框的位置，形成轨迹管道；通过双分支网络，基于全局分支根据区域特征时空关系得到分类概率，并基于局部分支根据全局信息和局部信息确定回归框；将分类概率最大的回归框替代建议框，更新轨迹管道。本发明从粗尺度的建议框开始，采用渐进式学习，利用空间细化模块完成检测和级联任务，结合时序拓展模块提取更多时序信息，提高了识别准确性，具备优异的抗干扰性能。
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公开(公告)号：CN118138785B
公开(公告)日：2024-07-30
申请号：CN202410558088.2
申请日：2024-05-08
Applicant: 北京遥感设备研究所
IPC: H04N19/85 , H04N19/42 , G06T9/00 , G06N3/0455 , G06N3/047 , G06N3/0475 , G06V10/96 , G06V10/98 , G06V20/17
Abstract: 本说明书公开了基于变分自编码器的SAR图像智能压缩和解压方法，涉及SAR图像压缩技术领域，包括获取目标区域经度信息和目标区域纬度信息；根据目标区域经度信息和目标区域纬度信息，执行目标区域SAR图像整合策略，并将整合后的SAR图像存储到存储空间中，执行SAR图像智能剖析策略；本方法通过设置飞行因子，让飞行因子与判定阈值进行比对，当飞行因子超过判定阈值时，此时对存储空间内SAR图像执行压缩操作，通过这种方式，实现对获取的SAR图像进行智能压缩，同时可以根据飞行路径的重复，自适应对压缩触发判定阈值进行修正，有效避免SAR图像压缩时出现SAR图像重复的情况。
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公开(公告)号：CN118396855A
公开(公告)日：2024-07-26
申请号：CN202410525244.5
申请日：2024-04-29
Applicant: 北京遥感设备研究所
IPC: G06T3/4053 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06T3/4046
Abstract: 本说明书公开了基于多尺度卷积神经网络的SAR图像超分辨率重建方法，涉及图像超分辨率重建技术领域，包括获取目标学习图像和目标重建图像，通过图像分析策略形成目标分析图像，通过重建学习策略形成高频处理数据，建立高频细节数据库对目标重建图像进行超分辨率重建，该基于多尺度卷积神经网络的SAR图像超分辨率重建方法，根据当前飞机上的SAR装置的探测高度和探测角度，将低分辨率的SAR图像调整并生成为高分辨率的SAR图像，在训练学习过程中，根据地形的不同划分区域，分开进行训练学习，减少训练数据，从而简化训练过程，提高训练学习的效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118552759A
公开(公告)日：2024-08-27
申请号：CN202410503141.9
申请日：2024-04-25
Applicant: 北京遥感设备研究所
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06V10/40 , G06V20/10
Abstract: 本说明书公开了一种基于机器学习的SAR图像智能分类方法和系统，涉及图像处理技术领域，包括获取待分类的SAR图像；将所述SAR图像输入训练好的机器学习模型的特征学习网络，得到所述SAR图像在多个维度的知识向量，其中，所述特征学习网络至少包括极化特征学习网络和抽象特征学习网络；对所述多个维度的知识向量进行拼接，得到融合特征向量；将所述融合特征向量输入所述机器学习模型中的多个特征解析单元，得到每一个所述特征解析单元输出的解析结果；基于每一个所述特征解析单元输出的解析结果对所述待分类的SAR图像进行分类，得到分类结果。
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公开(公告)号：CN115620124A
公开(公告)日：2023-01-17
申请号：CN202211079925.0
申请日：2022-09-05
Applicant: 北京遥感设备研究所
IPC: G06V20/10 , G06V10/22 , G06V10/40 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及精确制导领域，特别涉及一种基于检测级联、运动分析、时序分析网络的抗干扰方法、基于检测级联、运动分析、时序分析网络的抗干扰装置、电子设备。其中，方法包括：获取待检测目标的连续帧，其中，连续帧包括时间轴上连续的多帧图像；确认待检测目标在连续帧中的轨迹管道，其中，轨迹管道包括每个图像中待检测目标的检测框；基于待检测目标的运动特征，确定轨迹管道对应的运动分类结果；基于待检测目标的图像，确定轨迹管道对应的外观分类结果；基于运动分类结果和外观分类结果，确定待检测目标的检测结果。本发明通过对目标的运动特征和图像的特征分别进行判断分析，并综合两者的分类结果得到最终目标检测的结果，从而避免了采用单帧目标识别的抗干扰能力差。
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公开(公告)号：CN107764207A
公开(公告)日：2018-03-06
申请号：CN201610705934.4
申请日：2016-08-23
Applicant: 北京遥感设备研究所
IPC: G01B11/26
CPC classification number: G01B11/26
Abstract: 本发明公开了一种激光二维动态角测量传感器，包括：激光器（1）、光强调节分光镜组（2）、CCD探测器（3）、PSD探测器（4）、传感器结构箱体（5）和窗口（6）。激光二维动态角测量传感器利用光学自准直原理对角度微变形进行测量。激光器（1）发射出激光束，照射到被测样品上，从被测样品上反射的激光束返回光路。当被测样品位置发生变化时，反射回传感器的光束在PSD探测器（4）上位置发生变化，传感器输出随之变化，实现非接触微变形测量的目的。本发明采用PSD探测器（4）分辨力为4μm -10μm，精度达到2.7",测量精度高。
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公开(公告)号：CN118397434A
公开(公告)日：2024-07-26
申请号：CN202410503142.3
申请日：2024-04-25
Applicant: 北京遥感设备研究所
Abstract: 本说明书公开了一种基于云计算的SAR图像智能调度方法及系统，涉及园区智能管理技术领域，包括获取目标区域信息，将获取的目标区域信息进行整合处理，并将整合处理后的目标区域信息进行存储；根据存储的目标区域信息，执行SAR图像获取策略，将获取SAR图像存储到云服务器中，本方法通过对目标区域进行均分，有效避免SAR图像获取时出现重复和遗漏的情况，同时可以根据SAR图像确定目标区域经度信息和纬度信息，进而确定目标区域的阻碍目标，通过对阻碍目标的影响面积和解析面积进行处理，重新规划SAR图像获取设备的运行轨迹，实现根据SAR图像信息，智能对SAR图像获取设备的行进轨迹进行智能调度。
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公开(公告)号：CN118138785A
公开(公告)日：2024-06-04
申请号：CN202410558088.2
申请日：2024-05-08
Applicant: 北京遥感设备研究所
IPC: H04N19/85 , H04N19/42 , G06T9/00 , G06N3/0455 , G06N3/047 , G06N3/0475 , G06V10/96 , G06V10/98 , G06V20/17
Abstract: 本说明书公开了基于变分自编码器的SAR图像智能压缩和解压方法，涉及SAR图像压缩技术领域，包括获取目标区域经度信息和目标区域纬度信息；根据目标区域经度信息和目标区域纬度信息，执行目标区域SAR图像整合策略，并将整合后的SAR图像存储到存储空间中，执行SAR图像智能剖析策略；本方法通过设置飞行因子，让飞行因子与判定阈值进行比对，当飞行因子超过判定阈值时，此时对存储空间内SAR图像执行压缩操作，通过这种方式，实现对获取的SAR图像进行智能压缩，同时可以根据飞行路径的重复，自适应对压缩触发判定阈值进行修正，有效避免SAR图像压缩时出现SAR图像重复的情况。
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