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公开(公告)号：CN116008985A
公开(公告)日：2023-04-25
申请号：CN202211580565.2
申请日：2022-12-09
Applicant: 南京航空航天大学 , 南京航空航天大学深圳研究院
Abstract: 本发明公开一种基于AM算法的多视角高分辨MIMO雷达关联成像方法及装置，所述方法同时考虑收发阵元位置误差的影响，将其等效为收发相位误差，并借鉴AM算法交替迭代思想，分别对收发阵元位置误差和目标散射系数进行联合估计，并通过估计的阵元位置误差更新参考信号，经过不断迭代，实现对阵元位置误差修正，得到高分辨多视角MIMO雷达关联成像结果。本发明可对收发阵元位置误差修正，得到高分辨的多视角综合成像结果。
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公开(公告)号：CN115984644A
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN202211621979.5
申请日：2022-12-16
Applicant: 南京航空航天大学 , 南京航空航天大学深圳研究院
IPC: G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06V10/143 , G06N3/0464 , G06N3/088 , G06N3/096 , G06V20/17
Abstract: 本发明公开了一种基于迁移学习的红外图像障碍物无监督标注方法，扩充源域光学图像中塔架等障碍物的数据集，对UNet网络进行训练，并保存权重；调整UNet网络结构，去除深层特征提取层，同时增添特征融合模块，提出优于提取红外图像特征的语义分割网络IR‑UNet；然后冻结网络下采样的前4层和上采样的前4层结构，使用红外图像对最后两层卷积层进行微调，实现红外图像的无监督标注；用红外图像样本分别对IR‑UNet和UNet训练，得到训练权重后，网络再对大量无标注的红外图像输入样本进行测试。本文基于计算机视觉技术和迁移学习方法，研究如何将光学图像障碍物检测的信息和知识“迁移”到红外图像的标注中，提出了IR‑UNet网络，实现红外图像训练数据的无监督标注。
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公开(公告)号：CN119471681A
公开(公告)日：2025-02-18
申请号：CN202411482347.4
申请日：2024-10-23
Applicant: 南京航空航天大学
Abstract: 本发明公开了一种基于图像熵的MIMO多视角雷达关联成像方法、装置及介质，针对雷达关联成像中分辨单元散射强度随视角不确定性起伏造成雷达回波与相应成像分辨单元参考信号相关性失配的新问题，采用“结果导向”的策略，从抑制成像分辨单元能量散布出发，基于成像场景稀疏重构，加入图像熵以构建新的优化模型，并采用软阈值迭代收缩算法来求解该优化模型，得到高分辨的多视角MIMO雷达关联成像结果。本发明增加了成像通道数，扩大观测视角，增加辐射场随机性的同时，可以在分辨单元散射强度起伏的情况下实现高精度成像。
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公开(公告)号：CN112001927B
公开(公告)日：2024-04-16
申请号：CN202010673595.2
申请日：2020-07-14
Applicant: 南京航空航天大学
IPC: G06T7/11 , G06V10/762 , G06V10/764
Abstract: 本发明公开了一种基于线基元几何空间关系连接的电力线检测方法，包括如下步骤：(1)基于室外图像，对天空区域进行区域分割，得到天空背景下的电力线；(2)用线段检测算法对步骤(1)得到的电力线进行处理；(3)线基元几何空间关系根据共线判断条件进行线段组合，完整地提取出电力线。本发明结合了线段检测器的快速检测的优势，考虑电力线的自身特性，按照线段共线准则对线基元实现连接，根据其空间关系进行组合连接从而改进算法，能够提取完整的电力线。
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公开(公告)号：CN114019446B
公开(公告)日：2024-04-12
申请号：CN202111214335.X
申请日：2021-10-19
Applicant: 南京航空航天大学
Abstract: 本发明公开了一种基于去噪核范数最小化的互质相干信源估计方法，包括多个远场相干信源按不同的DOA均向互质阵列发射相同的电磁波信号，得到该互质阵列的接收信号；获取到内插均匀线阵的接收信号；计算内插均匀线阵的采样协方差矩阵，并构造二值标识矩阵；重构出具有完整元素的Toeplitz矩阵；对Toeplitz矩阵进行特征值分解，并通过谱峰搜索得到所估计的相干信源角度参数；最终得到相干信源的估计DOA参数。本发明方法在基于核范数最小化的互质阵内插算法的基础上，引入去噪操作，通过凸优化求解由接收信号所构成的Toeplitz矩阵的核范数最小化问题，实现对多个相干信源的高精度超分辨率DOA估计。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112036419B
公开(公告)日：2024-04-05
申请号：CN202010978115.3
申请日：2020-09-17
Applicant: 南京航空航天大学 , 北京卫星信息工程研究所
IPC: G06V10/82 , G06V10/774 , G06V10/40 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于VGG‑Attention模型的SAR图像部件解译方法，首先对原始VGG网络进行改进，并在改进后的VGG网络中添加注意力模块，得到VGG‑Attention模型，在训练过程中输入给定标签的SAR图像，VGG‑Attention模型提取SAR图像的整体数据特征，残差注意力模块将所提取的深层特征中的重要特征进行加强和集中，通过优化网络参数实现对SAR图像显著部件的解译。本发明在不降低解译效果的前提下减少了训练所需时间，提升了网络的鲁棒性，能有效对SOC和大俯仰角EOC条件下的SAR目标图像中的显著部件进行较准确的解译。
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公开(公告)号：CN114332611A
公开(公告)日：2022-04-12
申请号：CN202111601975.6
申请日：2021-12-24
Applicant: 南京航空航天大学
Abstract: 本发明公开了一种基于特征融合的无人机和人群的视频图像目标识别方法，包括如下步骤：(1)制作无人机和人群的数据集并对其进行优化，提出一种受约束的随机数据增强方法CRDEM；(2)改进YOLOV3特征提取网络，提出跨层特征融合增强网络CFFEN；(3)进行两个对比实验，首先利用YOLOV3网络分别对优化前和优化后的数据集进行训练；然后用YOLOV3网络和CFFEN网络分别对优化后的数据集进行训练，网络得到训练权重后，再对相同的输入样本进行测试。本发明从特征融合方面来改进YOLOV3特征提取网络，提出跨层特征融合增强网络CFFEN，加强了网络中浅层特征与深层特征的融合，提高了网络对复杂背景下大小差异明显的目标的检测精度。
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公开(公告)号：CN114019446A
公开(公告)日：2022-02-08
申请号：CN202111214335.X
申请日：2021-10-19
Applicant: 南京航空航天大学
Abstract: 本发明公开了一种基于去噪核范数最小化的互质相干信源估计方法，包括多个远场相干信源按不同的DOA均向互质阵列发射相同的电磁波信号，得到该互质阵列的接收信号；获取到内插均匀线阵的接收信号；计算内插均匀线阵的采样协方差矩阵，并构造二值标识矩阵；重构出具有完整元素的Toeplitz矩阵；对Toeplitz矩阵进行特征值分解，并通过谱峰搜索得到所估计的相干信源角度参数；最终得到相干信源的估计DOA参数。本发明方法在基于核范数最小化的互质阵内插算法的基础上，引入去噪操作，通过凸优化求解由接收信号所构成的Toeplitz矩阵的核范数最小化问题，实现对多个相干信源的高精度超分辨率DOA估计。
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公开(公告)号：CN113435288A
公开(公告)日：2021-09-24
申请号：CN202110684654.0
申请日：2021-06-21
Applicant: 南京航空航天大学
Abstract: 本发明公开了一种基于MFF‑MA模块的SAR图像舰船目标识别方法，首先将扩充、整理好后的SAR图像送入改进的VGG模型；通过改进VGG网络的前4个卷积单元充分提取SAR图像特征，通过多层次特征融合模块得到输出特征图U；其次，将特征图U∈RC×H×W送入多尺度注意力模块进一步提高重要特征的权重；最后，将MA模块中两个并行的注意力子模块得到的输出特征图进行逐元素相加的特征融合，再由一个全连接层生成最终分类结果。本发明缓解了数据不平衡问题，通过MFF模块充分挖掘丰富的深层次信息，通过MA模块来降低舰船目标的“类间相似性过高”的负面影响，分别对空间维度和通道维度上的语义依赖关系进行建模，提高了特征的辨别能力。
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公开(公告)号：CN112800882A
公开(公告)日：2021-05-14
申请号：CN202110053899.3
申请日：2021-01-15
Applicant: 南京航空航天大学
Abstract: 本发明涉及一种基于加权双流残差网络的口罩人脸姿态分类方法，属于计算机视觉领域。该方法包括如下步骤：1：采集、构建口罩人脸姿态数据集，并制作仿真口罩人脸姿态数据集进行数据扩充；2：将口罩人脸姿态数据集划分为训练样本部分和测试样本部分；3：将口罩人脸姿态图像划分出口罩未遮挡部分；4：构建加权双流残差网络模型；步骤5：将构建的加权双流残差网络模型在训练样本部分进行训练；步骤6：将测试样本部分输入步骤5训练后的模型，得到各个人脸姿态类别的输出概率，实现口罩人脸姿态估计。本发明通过充分利用未遮挡信息来进行基于卷积神经网络的建模，有效地实现口罩遮挡的人脸姿态估计。
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