公开(公告)号：CN109631911A

公开(公告)日：2019-04-16

申请号：CN201811542375.5

申请日：2018-12-17

Applicant: 浙江大学

Inventor： 张顾洪 ,  于卓群 ,  沈建谅 ,  金仲和

IPC: G01C21/24

Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习目标识别算法的卫星姿态转动信息确定方法，该方法主要包括：卫星三维模型在轨获取；基于深度学习的目标识别算法训练；基于深度学习的相对姿态识别；转动信息确定。本发明通过基于深度学习目标识别算法的卫星姿态转动信息确定方法，实现了通过卫星二维图像信息确定卫星当前姿态角度，并通过数帧图像姿态角度推算出当前卫星运动状态，使得姿态识别由卫星三维模型下的识别问题转化为二维问题，简化了识别流程，降低了识别算法的复杂性，提高了识别效率，并且由于本方法不需要人为提取卫星特征，对合作目标与非合作目标均具有通用性，该方法卫星空间目标识别任务具有重要的工程应用价值。

公开(公告)号：CN117475257A

公开(公告)日：2024-01-30

申请号：CN202311404639.1

申请日：2023-10-27

Applicant: 浙江大学

Inventor： 虞快 ,  张顾洪 ,  于卓群 ,  高俊超

IPC: G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06V20/64 ,  G06T3/04 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0475 ,  G06N3/094

Abstract: 本发明公开了一种带标签航天器逼真数据集生成的方法，主要包括：航天器3D模型采集，基于3D引擎软件的航天器本体及其在轨环境的模拟，基于自动生成软件的航天器仿真数据集和标签的自动生成，基于生成对抗网络的航天器逼真数据集生成。本发明基于仿真生成与风格迁移，虚实结合思想，解决了基于深度学习的航天器目标识别检测和位姿估计等工程应用任务中面临的真实数据集稀缺、多样性不足、数据标签缺乏，仿真图片质量较差等问题，兼具数据海量，数据质优，自带标签等优点。本方法对各种已知模型的航天器逼真数据集的生成具有通用性，可为下游基于深度学习的航天器目标识别检测和位姿估计技术研究在带标签数据集上提供强有力的支撑，具有重要的工程应用价值。

公开(公告)号：CN109631911B

公开(公告)日：2021-02-05

申请号：CN201811542375.5

申请日：2018-12-17

Applicant: 浙江大学

Inventor： 张顾洪 ,  于卓群 ,  沈建谅 ,  金仲和

IPC: G01C21/24

Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习目标识别算法的卫星姿态转动信息确定方法，该方法主要包括：卫星三维模型在轨获取；基于深度学习的目标识别算法训练；基于深度学习的相对姿态识别；转动信息确定。本发明通过基于深度学习目标识别算法的卫星姿态转动信息确定方法，实现了通过卫星二维图像信息确定卫星当前姿态角度，并通过数帧图像姿态角度推算出当前卫星运动状态，使得姿态识别由卫星三维模型下的识别问题转化为二维问题，简化了识别流程，降低了识别算法的复杂性，提高了识别效率，并且由于本方法不需要人为提取卫星特征，对合作目标与非合作目标均具有通用性，该方法卫星空间目标识别任务具有重要的工程应用价值。