公开(公告)号：CN116964599A

公开(公告)日：2023-10-27

申请号：CN202280006555.X

申请日：2022-02-25

Applicant: 厦门大学 ,  上海科技大学

Inventor： 王程 ,  李嘉廉 ,  许岚 ,  温程璐 ,  虞晶怡

IPC: G06N20/00

Abstract: 本发明介绍了训练机器学习模型生成基于光探测和测距(LiDAR)点云的三维(3D)动作的系统和方法。在各个实施例中，计算系统可以对代表场景中对象的机器学习模型进行编码。所述计算系统可以使用数据集训练所述机器学习模型，所述数据集包括单目LiDAR传感器捕捉到的同步LiDAR点云以及从IMU设备获得的地面实况三维运动。机器学习模型可以基于单目LiDAR传感器捕捉到的多个点云帧的输入生成对象的三维动作。

公开(公告)号：CN113723511B

公开(公告)日：2023-12-22

申请号：CN202111010490.X

申请日：2021-08-31

Applicant: 厦门大学

Inventor： 王程 ,  李嘉廉 ,  臧彧 ,  王强 ,  陈修桥 ,  车吉斌

IPC: G06V10/764 ,  G06V10/80 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0464

Abstract: 本发明公开了一种基于遥感电磁辐射和红外图像的目标检测方法，包括以下步骤：S1、获取区域内的电磁辐射信号和红外图像，并将电磁辐射信号二维化；S2、将二维结构的电磁辐射和红外图像作为输入，馈送到多模态特征融合Transformer中，通过注意力机制将两个输入源的特征向量进行整合，得到电磁辐射检测结果和红外图像检测结果；S3、将电磁辐射检测结果和红外图像检测结果经融合张量后，输入到检测融合网络中，输出得到目标检测结果；该发明通过给定一块目标区域在某一时刻的电磁辐射信号和红外图像数据作为输入，能够通过两个模态之间的信息交互和增强，提高目标检测的性能和置信度。

公开(公告)号：CN113381827B

公开(公告)日：2022-04-26

申请号：CN202110640928.6

申请日：2021-06-09

Applicant: 厦门大学

Inventor： 臧彧 ,  李嘉廉 ,  王强 ,  王程 ,  陈修桥 ,  车吉斌

IPC: H04B17/382 ,  G06K9/62

Abstract: 本发明公开了一种基于深度聚类网络的电磁信号频谱感知方法，包括以下步骤：S1、根据输入的信号分选及定位样本，并对辐射源信号进行规则化处理；S2、采用深度连续聚类网络对输入的辐射源信号进行聚类；S3、利用聚类后的辐射源信号，结合输入的定位结果，使用目标追踪算法实现多个时刻信号的前后关联，形成电子目标的运动轨迹；S4、根据电子目标的运动轨迹，分析多个电子目标之间的运动规律，采用集合更新算法和平台配属算法进行平台聚合，发掘出潜在的目标平台；该发明通过输入已分选和定位好的信号样本，系统将自动区分来自不同设备的信号，根据这些设备信息，可以进行后续电子目标关联和平台聚合的工作。

公开(公告)号：CN113723511A

公开(公告)日：2021-11-30

申请号：CN202111010490.X

申请日：2021-08-31

Applicant: 厦门大学

Inventor： 王程 ,  李嘉廉 ,  藏彧 ,  王强 ,  陈修桥 ,  车吉斌

IPC: G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于遥感电磁辐射和红外图像的目标检测方法，包括以下步骤：S1、获取区域内的电磁辐射信号和红外图像，并将电磁辐射信号二维化；S2、将二维结构的电磁辐射和红外图像作为输入，馈送到多模态特征融合Transformer中，通过注意力机制将两个输入源的特征向量进行整合，得到电磁辐射检测结果和红外图像检测结果；S3、将电磁辐射检测结果和红外图像检测结果经融合张量后，输入到检测融合网络中，输出得到目标检测结果；该发明通过给定一块目标区域在某一时刻的电磁辐射信号和红外图像数据作为输入，能够通过两个模态之间的信息交互和增强，提高目标检测的性能和置信度。

公开(公告)号：CN113381827A

公开(公告)日：2021-09-10

申请号：CN202110640928.6

申请日：2021-06-09

Applicant: 厦门大学

Inventor： 臧彧 ,  李嘉廉 ,  王强 ,  王程 ,  陈修桥 ,  车吉斌

IPC: H04B17/382 ,  G06K9/62

Abstract: 本发明公开了一种基于深度聚类网络的电磁信号频谱感知方法，包括以下步骤：S1、根据输入的信号分选及定位样本，并对辐射源信号进行规则化处理；S2、采用深度连续聚类网络对输入的辐射源信号进行聚类；S3、利用聚类后的辐射源信号，结合输入的定位结果，使用目标追踪算法实现多个时刻信号的前后关联，形成电子目标的运动轨迹；S4、根据电子目标的运动轨迹，分析多个电子目标之间的运动规律，采用集合更新算法和平台配属算法进行平台聚合，发掘出潜在的目标平台；该发明通过输入已分选和定位好的信号样本，系统将自动区分来自不同设备的信号，根据这些设备信息，可以进行后续电子目标关联和平台聚合的工作。