公开(公告)号：CN116608857A

公开(公告)日：2023-08-18

申请号：CN202310468907.X

申请日：2023-04-27

Applicant: 西安现代控制技术研究所 ,  西北工业大学

Inventor： 赵军民 ,  邹汝平 ,  郑菊红 ,  吴思捷 ,  聂济宇 ,  陈韵 ,  胡国怀 ,  王琨 ,  王小永 ,  申连杰

IPC: G01C21/20

Abstract: 本发明属于辅助侦察定位技术领域，具体涉及一种基于影像解析的辅助侦察目标定位方法。包括步骤：保存一帧打击目标和辅助侦察目标同时出现在视场中的影像，记录飞行器在地理坐标系的坐标和姿态角、摄像机框架角和失调角；计算打击目标与飞行器的距离；计算俯仰视线角；计算辅助侦察目标在摄像机坐标系的坐标；将辅助侦察目标在摄像机坐标系的坐标经坐标变换解算其在北天东坐标系的坐标，结合飞行器当前坐标信息即可得到辅助侦察目标在地理坐标系的坐标。本发明的突出优点是，充分利用飞行器拍摄的影像和传感器信息，在打击目标的同时进行目标辅助侦察定位，促使武器系统新增一种目标自主信息保障的能力。

公开(公告)号：CN119295769A

公开(公告)日：2025-01-10

申请号：CN202411296338.6

申请日：2024-09-18

Applicant: 西安现代控制技术研究所 ,  西北工业大学 ,  西安电子科技大学

Inventor： 程鹏飞 ,  郑菊红 ,  赵军民 ,  任海鹏 ,  王永峰 ,  李鹏 ,  徐宏伟 ,  张华涛 ,  王琨 ,  潘静 ,  李雷达 ,  石延新

IPC: G06V10/46 ,  G06V10/44 ,  G06V10/80 ,  G06V10/77 ,  G06V10/774 ,  G06V10/776

Abstract: 本发明公开了一种先验知识辅助的图像特征点检测方法，首先为了提取多尺度特征，对输入图片进行2次下采样得到3组图像；3组图像分别经过特征提取模块和多组特征融合模块得到最终的响应图；特征提取模块由主分支和子分支构成；主分支以Sobel边缘检测结果作为输入，部分参数学习DoG极值结果，实现同时学习深度特征和先验知识；子分支使用高斯滤波构建尺度金字塔并以DoG空间为标签进行学习；为了实现深度特征和先验知识融合，主分支的特征表示和子分支的特征表示通过提出的知识融合模块进行融合。本发明方法引入先验知识后在提高特征点检测性能和模型鲁棒性方面具有巨大潜力，为未来计算机视觉中的特征点检测和匹配任务提供了新的研究方向。

公开(公告)号：CN119339057A

公开(公告)日：2025-01-21

申请号：CN202411422745.7

申请日：2024-10-12

Applicant: 西北工业大学

Inventor： 郑菊红 ,  付哲 ,  王琨 ,  吕梅柏 ,  魏嘉艺

IPC: G06V10/25 ,  G06V10/80 ,  G06V10/46 ,  G06V10/82

Abstract: 本发明公开了一种采用区域感知的关重部位识别方法，在初步完成目标识别的基础上，利用所得的感知信息，直接对目标所在区域进行细致的注意力分配；随后，自适应注意力模块动态调整其工作重心，对目标区域内的关键部位进行深度分析，有效地捕捉和区分这些部位的特征，从而实现高精度的关键部位识别。这一方法不仅减少了不必要的计算开销，还确保了关键部位识别的准确性和鲁棒性。本发明通过优化计算流程和智能资源分配，为嵌入式系统及其他资源受限的场景提供了高效的目标及其关键部位识别方案，有望提升智能监控、自动化驾驶、医疗影像分析等领域智能化水平，促进行业的智能化发展及应用。