公开(公告)号：CN111369507B

公开(公告)日：2023-08-11

申请号：CN202010125748.X

申请日：2020-02-27

Applicant: 杭州电子科技大学

Inventor： 李焘 ,  彭冬亮 ,  薛梦凡 ,  陈志坤 ,  武勇

IPC: G06T7/00 ,  G06T7/187

Abstract: 本发明公开了基于归一化灰度霍夫变换和局部CFAR的尾迹检测方法，首先利用归一化灰度Hough变换将原始SAR图像转换到Hough参数空间，然后利用局部滑窗CFAR方法获得Hough参数空间的峰值和谷值检测结果，并将其反演到图像域，从而得到尾迹检测结果。本发明方法不需要进行舰船目标区域掩膜处理，避免了较为复杂的预处理过程；本发明方法利用局部CFAR的思想得到Hough参数空间的检测统计量，能够进一步增强尾迹特征，提高了尾迹检测性能。

公开(公告)号：CN114092328B

公开(公告)日：2024-12-03

申请号：CN202111344541.2

申请日：2021-11-12

Applicant: 杭州电子科技大学

Inventor： 李训根 ,  管志远 ,  吕帅帅 ,  潘勉 ,  武勇 ,  马琪

IPC: G06T3/4007 ,  G06T3/4046 ,  G06V10/44 ,  G06V10/77 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/084 ,  G06N3/0985 ,  G06N3/048

Abstract: 本发明公开了一种基于元学习的任意尺度图像下采样方法，包括如下步骤：基于元学习构建任意尺度图像下采样模型；所述图像下采样模型包括跳跃连接网络和前向神经网络；所述跳跃连接网络包括单尺度下采样网络和双三次插值方法；所述前向神经网络包括特征提取网络和基于元学习的卷积核参数预测网络；所述跳跃连接网络和前向神经网络的输出进行元素相加操作，得到低分辨率图像；对构建的图像下采样模型进行训练，通过训练好的图像下采样模型进行图像下采样。

公开(公告)号：CN114092328A

公开(公告)日：2022-02-25

申请号：CN202111344541.2

申请日：2021-11-12

Applicant: 杭州电子科技大学

Inventor： 李训根 ,  管志远 ,  吕帅帅 ,  潘勉 ,  武勇 ,  马琪

IPC: G06T3/40 ,  G06V10/52 ,  G06V10/82 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于元学习的任意尺度图像下采样方法，包括如下步骤：基于元学习构建任意尺度图像下采样模型；所述图像下采样模型包括跳跃连接网络和前向神经网络；所述跳跃连接网络包括单尺度下采样网络和双三次插值方法；所述前向神经网络包括特征提取网络和基于元学习的卷积核参数预测网络；所述跳跃连接网络和前向神经网络的输出进行元素相加操作，得到低分辨率图像；对构建的图像下采样模型进行训练，通过训练好的图像下采样模型进行图像下采样。

公开(公告)号：CN115390056B

公开(公告)日：2025-02-25

申请号：CN202211041250.0

申请日：2022-08-29

Applicant: 杭州电子科技大学

Inventor： 彭冬亮 ,  侯兆航 ,  武勇

IPC: G01S13/08 ,  G01S7/41

Abstract: 本发明一种外辐射源雷达目标检测方法，本发明先获取外辐射源雷达的距离‑多普勒矩阵A；将A保存为灰度图片B，将B输入到网络来检测是否出现参考通道含目标回波这种异常情况，若输出0表示没有发生异常则直接进行恒虚警检测，得到目标检测结果；若输出1，则表示出现异常情况，则先进行恒虚警检测得到检测矩阵C，视C每一个大于0的元素为待定目标，用每一个待定目标重构参考信号，再用重构的参考信号进行杂波抑制、距离‑多普勒处理、恒虚警检测得到新检测矩阵D；对比C和D大于0元素个数，若个数减少，则对应的待定目标为真目标，应保留；若个数增加，则对应的待定目标为假目标，应置0。所有待定目标经过上述处理后可以得到最终目标检测结果。

公开(公告)号：CN115390056A

公开(公告)日：2022-11-25

申请号：CN202211041250.0

申请日：2022-08-29

Applicant: 杭州电子科技大学

Inventor： 彭冬亮 ,  侯兆航 ,  武勇

IPC: G01S13/08 ,  G01S7/41

Abstract: 本发明一种外辐射源雷达目标检测方法，本发明先获取外辐射源雷达的距离‑多普勒矩阵A；将A保存为灰度图片B，将B输入到网络来检测是否出现参考通道含目标回波这种异常情况，若输出0表示没有发生异常则直接进行恒虚警检测，得到目标检测结果；若输出1，则表示出现异常情况，则先进行恒虚警检测得到检测矩阵C，视C每一个大于0的元素为待定目标，用每一个待定目标重构参考信号，再用重构的参考信号进行杂波抑制、距离‑多普勒处理、恒虚警检测得到新检测矩阵D；对比C和D大于0元素个数，若个数减少，则对应的待定目标为真目标，应保留；若个数增加，则对应的待定目标为假目标，应置0。所有待定目标经过上述处理后可以得到最终目标检测结果。

公开(公告)号：CN111369507A

公开(公告)日：2020-07-03

申请号：CN202010125748.X

申请日：2020-02-27

Applicant: 杭州电子科技大学

Inventor： 李焘 ,  彭冬亮 ,  薛梦凡 ,  陈志坤 ,  武勇

IPC: G06T7/00 ,  G06T7/187

Abstract: 本发明公开了基于归一化灰度霍夫变换和局部CFAR的尾迹检测方法，首先利用归一化灰度Hough变换将原始SAR图像转换到Hough参数空间，然后利用局部滑窗CFAR方法获得Hough参数空间的峰值和谷值检测结果，并将其反演到图像域，从而得到尾迹检测结果。本发明方法不需要进行舰船目标区域掩膜处理，避免了较为复杂的预处理过程；本发明方法利用局部CFAR的思想得到Hough参数空间的检测统计量，能够进一步增强尾迹特征，提高了尾迹检测性能。