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公开(公告)号：CN119762982A
公开(公告)日：2025-04-04
申请号：CN202411814831.2
申请日：2024-12-11
Applicant: 电子科技大学长三角研究院(衢州)
IPC: G06V20/13 , G06V10/82 , G06V10/80 , G06V10/25 , G06N3/0464 , G06N3/0455
Abstract: 本发明公开一种基于“卫星定位+图像数据”的机场场面活动目标监视方法，应用于目标监视领域，针对现有目标检测算法在机场场面目标检测中，存在的检测正确率低的问题；本发明通过对卫星定位数据和图像数据进行预处理，利用神经网络将不同源的数据进行特征对齐、交互、融合，并在融合后的特征上进行目标检测；卫星定位数据提供了目标的精确定位信息，而图像数据则提供了丰富的视觉上下文；通过结合卫星定位数据和图像数据，能够充分利用两者的互补优势，提高目标检测的精度和鲁棒性；本发明所提供的这种多模态融合的方法不仅能够有效应对机场场面中的复杂环境，还能在各种光照和天气条件下保持良好的性能。此外，本发明的方法还能够提高对遮挡目标的检测能力。
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公开(公告)号：CN118608993A
公开(公告)日：2024-09-06
申请号：CN202410655714.X
申请日：2024-05-24
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明提供了一种联合电子地图的机场场面飞行器目标跟踪方法及系统，属于航空技术领域，该方法包括采集机场的电子地图数据以及飞行器视频数据，并对其进行预处理，得到同构地图；结合电子地图的先验结构信息，并利用基于电子地图的代价敏感RPN网络MRPN，获取飞行器目标的外观特征；利用电子地图对飞行器的运动状态进行约束，获取飞行器目标的运动状态预测特征；融合飞行器目标的外观特征和运动状态预测特征，并根据融合结果，通过获取飞行器目标的关联矩阵，得到飞行器目标跟踪轨迹。本发明解决了多目标跟踪场景下目标与环境之间的相互遮挡的问题。
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公开(公告)号：CN118628716A
公开(公告)日：2024-09-10
申请号：CN202410726539.9
申请日：2024-06-06
Applicant: 电子科技大学长三角研究院(衢州)
IPC: G06V10/25 , G06V20/64 , G06V10/26 , G06V20/70 , G06V10/42 , G06V10/44 , G06V10/56 , G06V10/77 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/0455
Abstract: 本发明公开了一种基于部分补全的三维多模态目标检测方法，属于三维目标检测技术领域，包括以下步骤：将点云输入到点云检测网络中进行检测，得到预选框和原始点云特征；将彩色图像与点云输入至伪点云检测网络中进行部分补全，得到伪点云，通过预选框对伪点云进行切割，并对切割后的伪点云进行特征提取，得到伪点云特征；将原始点云特征和伪点云特征通过特征融合与级联网络进行特征融合与特征提取，得到每一级目标检测特征，并对每一级目标检测特征进行投票，得到三维多模态目标检测结果。本发明解决了现有技术不能实现有效融合点云数据和图像数据的同时保持高效，不能在保持补全质量的同时减少对计算资源的消耗的问题。
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公开(公告)号：CN118485927A
公开(公告)日：2024-08-13
申请号：CN202410566373.9
申请日：2024-05-09
Applicant: 电子科技大学
IPC: G06V20/13 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/52 , G06V10/82 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开一种基于多尺度网络的高分辨率遥感图像目标检测方法，应用于遥感图像目标检测领域，针对现有技术难以捕捉图像中复杂的空间关系，使得遥感目标检测的准确性较低的问题，本发明通过与YOLOv5s‑6.0类似的主干特征提取网络产生四个多尺度特征，并将这四个不同尺度的特征图提供给后续的特征融合网络和检测头进行处理。然后，充分利用CNN的局部特征提取能力和SSM的全局有效感受野设计全局特征融合模块，对高分辨率遥感图像进行尺度内的全局建模。最后，设计跨尺度检测头将全局特征融合模块得到的不同尺度的特征进行融合和转换，捕获更高级的语义信息，实现跨尺度的长距离依赖建模。
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