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公开(公告)号：CN116165626A
公开(公告)日：2023-05-26
申请号：CN202310212869.1
申请日：2023-03-08
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G01S7/41 , G01S7/36 , G06F18/24 , G06F18/213 , G06N3/08 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种基于YOLOv5的雷达有源复合干扰的识别方法。雷达干扰抑制是是目前电子战中面临的现实问题，而对雷达干扰的识别是解决这一问题的关键问题。本发明即立足于解决此类问题，首先，对单种类干扰及多种交互复合干扰进行特征分析，提取时‑频联合分布图作为二维特征判决依据；在此基础上将时‑频联合分布图作为输入使用YOLOv5卷积神经网络进行训练，提取干扰信号的时频图特征，利用训练好的网络对其干扰进行识别并在时频域对干扰进行定位。本发明可有效的提高在复杂背景下的干扰信号的识别率，且运算量小，可同时识别多种干扰，且相比传统方法可以提供更多的干扰信息，且工程实现容易，具有推广价值。
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公开(公告)号：CN112115850B
公开(公告)日：2023-01-03
申请号：CN202010975742.1
申请日：2020-09-16
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提供一种伪装目标与背景光谱一致性分析方法，所述方法包括：伪装目标与背景光谱信息预处理、信息存储、特征光谱建模分析、目标与背景光谱拟合比对、一致性评估；所述输入的伪装目标与背景光谱信息经所述预处理模块的处理后传输至所述信息存储模块进行存储，所述信息存储模块将存储的光谱信息传输至所述特征光谱建模分析模块、目标与背景光谱拟合比对模块；比对结果传输至所述一致性评估模块，最终输出伪装目标与背景的光谱一致性结果。本发明可应用于目标侦察、环境融入性分析等领域，能够在动态场景下实现对目标和其所处背景在光谱维一致性的准确分析和计算，消除因场景变化对目标的光谱信息分析带来的影响。
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公开(公告)号：CN112419265A
公开(公告)日：2021-02-26
申请号：CN202011317801.2
申请日：2020-11-23
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明属于图像分析处理、伪装效果检测与评估技术领域，具体涉及一种基于人眼视觉机制的伪装评价方法。本发明基于视觉显著性理论模拟人眼注意机制，通过视觉显著图进行典型背景区域搜索，从伪装背景图像中提取会被人眼优先观察注意到的显著背景区域，计算背景区域与伪装目标在亮度、颜色、纹理等不同图像特征上的差异程度，并考虑不同特征对目标整体伪装效果的影响系数，再综合目标与各背景区域间距离权重系数，最终得出综合评价系数表征伪装目标的整体伪装效果。本发明综合考虑了各个图像特征以及目标与背景区域间的距离不同对伪装效果的影响作用，能够更加客观、有效地给出在对抗人眼侦察条件下伪装目标的实际伪装效果。
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公开(公告)号：CN112115850A
公开(公告)日：2020-12-22
申请号：CN202010975742.1
申请日：2020-09-16
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提供一种伪装目标与背景光谱一致性分析方法，所述方法包括：伪装目标与背景光谱信息预处理、信息存储、特征光谱建模分析、目标与背景光谱拟合比对、一致性评估；所述输入的伪装目标与背景光谱信息经所述预处理模块的处理后传输至所述信息存储模块进行存储，所述信息存储模块将存储的光谱信息传输至所述特征光谱建模分析模块、目标与背景光谱拟合比对模块；比对结果传输至所述一致性评估模块，最终输出伪装目标与背景的光谱一致性结果。本发明可应用于目标侦察、环境融入性分析等领域，能够在动态场景下实现对目标和其所处背景在光谱维一致性的准确分析和计算，消除因场景变化对目标的光谱信息分析带来的影响。
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公开(公告)号：CN112184838B
公开(公告)日：2022-06-21
申请号：CN202011072693.7
申请日：2020-10-09
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06T7/90 , G06T7/62 , G06T11/00 , G06K9/62 , G06V10/762
Abstract: 本发明一种基于颜色相关度的多背景迷彩图案主色提取方法，主要解决现有单一背景下迷彩图案主色提取方法难以满足多背景多地域迷彩伪装需求的问题。步骤包括：s1.选取待伪装区域的多张背景图像，图像预处理；s2.提取每张背景图像的背景主色，并计算所述背景主色的面积占比；s3.对每张背景图像的背景主色进行优先级排序，列出排序后的搜索路径；s4.根据颜色相关度度量函数选择搜索路径，进行背景主色配对；s5.对背景主色配对结果进行主色计算，得出最终的多背景迷彩图案主色和主色的面积占比。本发明方法计算复杂度低、实时性高，所提取的迷彩主色和背景颜色融合度高，能满足大区域动态环境下多背景迷彩图案设计精确主色提取的需要。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112419265B
公开(公告)日：2023-08-01
申请号：CN202011317801.2
申请日：2020-11-23
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明属于图像分析处理、伪装效果检测与评估技术领域，具体涉及一种基于人眼视觉机制的伪装评价方法。本发明基于视觉显著性理论模拟人眼注意机制，通过视觉显著图进行典型背景区域搜索，从伪装背景图像中提取会被人眼优先观察注意到的显著背景区域，计算背景区域与伪装目标在亮度、颜色、纹理等不同图像特征上的差异程度，并考虑不同特征对目标整体伪装效果的影响系数，再综合目标与各背景区域间距离权重系数，最终得出综合评价系数表征伪装目标的整体伪装效果。本发明综合考虑了各个图像特征以及目标与背景区域间的距离不同对伪装效果的影响作用，能够更加客观、有效地给出在对抗人眼侦察条件下伪装目标的实际伪装效果。
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公开(公告)号：CN115661489A
公开(公告)日：2023-01-31
申请号：CN202211305421.6
申请日：2022-10-24
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明公开了一种目标与背景时空光谱相似度分析系统及方法，包括：光谱预处理模块、光谱特征提取模块、时空变化规律分析模块、相似度分析模块；目标和背景光谱经光谱预处理模块处理后传输至光谱特征提取模块；光谱特征提取模块对光谱进行特征提取并量化差异，然后传输到时空变化规律分析模块，时空变化规律分析模块分析光谱特征差异随时空变化规律，并将变化规律传输到相似度分析模块；相似度分析模块结合特征差异随时空变化规律，为各个特征分配权重，综合得到一个相似度值，对光谱相似度进行评级。本发明考虑了时间维和空间维变化对光谱特征的影响，结合化规律对光谱特征进行权重分配，实现将传统静态光谱特征扩展到动态场景的分析系统及方法。
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公开(公告)号：CN112950584B
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN202110226014.5
申请日：2021-03-01
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06T7/00 , G06V10/44 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供一种基于深度学习的涂层表面缺陷识别方法，包括以下步骤：S1：选取特征提取网络；S2:设计倒金字塔型分类器；S3：构建识别模型；S4：使用优化调整后的训练方法训练识别模型；S5：对涂层表面缺陷进行识别。本发明提供的一种基于深度学习的涂层表面缺陷识别方法，能够在小样本情况下实现对涂层表面缺陷的快速高精度识别，在涂层表面缺陷自动化检测识别领域具有较好的使用前景。
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公开(公告)号：CN113030108A
公开(公告)日：2021-06-25
申请号：CN202110249102.7
申请日：2021-03-08
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提供一种基于机器视觉的涂层缺陷检测系统与方法，包括图像采集模块、图像采集卡、工控机计算平台、工件传送装置、筛选执行装置、基于神经网络的检测模型；所述图像采集模块包括亮度补偿装置、工业相机、相机夹持装置，所述工件传送装置将待检测工件传输至检测区域和筛选区域，所述图像采集卡连接工业相机和工控机计算平台，所述工控机计算平台将所采集到的待测工件的涂层检测图像进行随机裁切与尺度缩放并实时输入到基于神经网络的检测模型内输出检测分类结果，并将分类结果转换为控制信号发送给筛选执行装置，本发明能够对工件涂层表面缺陷进行自动检测、分类和筛除，具有易于实现与部署、节约人力成本、检测速度快、检测准确率高的优点。
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公开(公告)号：CN112326669A
公开(公告)日：2021-02-05
申请号：CN202011172377.7
申请日：2020-10-28
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提供了一种涂层缺陷检测与标记系统及方法，涉及图像采集处理技术，属于无损检测技术领域，用于检测汽车车体表面涂层缺陷，并对缺陷进行标记。该系统包括：照明装置1、检测车间支架2、待检测车体3、轨道4、支撑底座5、轨道移动装置6、机械臂7、照明光源8、缺陷标记装置9、图像采集装置10、计算机系统11。本发明可对整车表面涂层进行缺陷检测，对涂层缺陷进行分类，并以特定颜色的溶液进行缺陷标记，对涂层缺陷实现自动化、流水线检测。
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