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公开(公告)号：CN113298844B
公开(公告)日：2023-07-25
申请号：CN202110565534.9
申请日：2021-05-24
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开一种基于多特征融合和区域生长的低小慢目标跟踪方法及装置，该方法步骤包括：S1.依次获取目标跟踪图像中各帧图像进行迭代处理，根据前一帧图片中目标的位置在当前帧图片中截取ROI区域作为候选目标区域，分别计算目标ROI区域、候选目标区域的特征参数，建立目标描述模板、候选目标描述模板；S2.根据目标描述模板、候选目标描述模板之间的相似度，判断是否满足收敛判决条件，确定初始目标位置；S3.以确定的初始目标位置为生长点，使用区域生长方法进行区域生长，重新截取ROI区域，并更新目标描述模板，直至得到最终的目标位置。本发明能够实现低小慢型目标的检测跟踪，且具有跟踪效率以及精度高、鲁邦性强等优点。
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公开(公告)号：CN112130142B
公开(公告)日：2023-04-21
申请号：CN202011027374.4
申请日：2020-09-25
Applicant: 中南大学
IPC: G01S13/88
Abstract: 本发明公开一种复杂运动目标微多普勒特征提取方法，步骤包括：S1.获取对运动目标检测的雷达回波信号并转化为二维的时频图像；S2.对时频图像进行骨架提取，得到目标不同散射点的微多普勒曲线；步骤S3.对目标不同散射点的微多普勒曲线进行曲线估计，逐条分离出各单个散射点的微多普勒曲线，其中对于存在交叠区间的曲线估计时，根据交叠区间附近的曲线变化趋势判断出端点，并使用插值算法估计交叠区间内值；步骤S4.分别对步骤S3得到的各单个散射点的微多普勒曲线进行模态分解，提取出目标各散射点的微动特征。本发明能够实现复杂运动目标的微动普勒曲线分离与特征提取，且具有实现方法简单、提取精度及效率高且灵活性强等优点。
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公开(公告)号：CN114002658B
公开(公告)日：2022-05-24
申请号：CN202111615411.8
申请日：2021-12-28
Applicant: 中南大学
IPC: G01S7/41
Abstract: 本发明公开一种基于点迹曲线关联曲线分离的雷达目标微动特征提取方法,步骤包括：S01.获取雷达回波进行雷达信号处理，得到时频数据；S02.将时频数据输入至U‑Net网络中，以对微多普勒曲线所在时频区域进行定位；S03.对定位的时频区域中点迹进行凝聚处理，得到各散射中心的微多普勒点迹；S04.根据点迹凝聚结果，依据每个时刻的信号分量数进行区间划分，并将每个区间的各个子信号分量进行关联；S05.对各区间进行插值后，对各个区间的点迹依次进行关联，实现微多普勒曲线的分离；S06.根据分离出的微多普勒曲线进行目标微动特征提取。本发明具有实现方法简单、计算量小、分离精度以及可靠性高、鲁棒性强等优点。
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公开(公告)号：CN114002658A
公开(公告)日：2022-02-01
申请号：CN202111615411.8
申请日：2021-12-28
Applicant: 中南大学
IPC: G01S7/41
Abstract: 本发明公开一种基于点迹曲线关联曲线分离的雷达目标微动特征提取方法,步骤包括：S01.获取雷达回波进行雷达信号处理，得到时频数据；S02.将时频数据输入至U‑Net网络中，以对微多普勒曲线所在时频区域进行定位；S03.对定位的时频区域中点迹进行凝聚处理，得到各散射中心的微多普勒点迹；S04.根据点迹凝聚结果，依据每个时刻的信号分量数进行区间划分，并将每个区间的各个子信号分量进行关联；S05.对各区间进行插值后，对各个区间的点迹依次进行关联，实现微多普勒曲线的分离；S06.根据分离出的微多普勒曲线进行目标微动特征提取。本发明具有实现方法简单、计算量小、分离精度以及可靠性高、鲁棒性强等优点。
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公开(公告)号：CN118734053A
公开(公告)日：2024-10-01
申请号：CN202410729216.5
申请日：2024-06-06
Applicant: 中南大学
IPC: G06F18/2131 , G06F18/214 , G06N3/0464 , G06N3/048
Abstract: 本发明公开了一种微动信号时频图的微动曲线提取方法，包括获取已有的微动信号时频图及对应的微动曲线数据并构建训练数据集；构建微动信号时频图的蒙版提取初步模型并训练得到微动信号时频图的蒙版提取模型；将实际获取的微动信号时频图输入微动信号时频图的蒙版提取模型提取得到目标微动信号时频图的蒙版信息并进行后处理得到微动曲线，完成目标微动信号时频图的微动曲线提取。本发明还公开了一种实现所述微动信号时频图的微动曲线提取方法的系统。本发明通过基于自注意力网络构建蒙版提取模型，并通过提取的蒙版实现微动曲线的提取；因此本发明不仅能够实现微动信号时频图的微动曲线提取，而且可靠性更高、精确性更好。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116912193A
公开(公告)日：2023-10-20
申请号：CN202310847514.X
申请日：2023-07-11
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明提供一种基于环形结构局部对比度的红外弱小目标检测方法及装置，包括以下步骤：S1.获取待检测原始图像进行边缘抑制处理，输出边缘抑制加权系数；S2.根据待检测原始图像构建一个环形结构；S3.根据外围环形背景区域的灰度值离散程度对图像背景进行估计，以及根据中心区域内像素值对目标进行预增强处理，根据图像背景估计结果与预增强处理结果之间的比值得到环形结构局部对比度，使用环形结构局部对比度计算目标增强图像；S4.根据边缘抑制加权系数以及目标增强图像得到最终的目标检测图像。本发明能够有效地估计图像背景，增强弱小目标与背景之间的差异，从而快速、精准的实现弱小目标的检测。
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公开(公告)号：CN110988872B
公开(公告)日：2023-10-03
申请号：CN201911358215.X
申请日：2019-12-25
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种无人机载穿墙雷达探测墙体健康状态的快速识别方法，其包括：步骤S100：构建二维卷积神经网络作为训练模块；通过获取测试数据，进行数据预处理后生成数据集，然后通过二维卷积神经网络进行训练，从而生成二维卷积神经网络；步骤S200：通过无人机搭载穿墙雷达，穿墙雷达用来对高层建筑物外墙进行扫描，并通过采集的回波数据对墙体进行成像分析；然后利用二维卷积神经网络进行墙体健康状态的识别，最终得出墙体健康状况。本发明具有能够有效提升墙体空洞探测准确性、安全性和效率等优点。
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公开(公告)号：CN113985384A
公开(公告)日：2022-01-28
申请号：CN202111615766.7
申请日：2021-12-28
Applicant: 中南大学
IPC: G01S7/41
Abstract: 本发明公开一种基于模板匹配的空间目标平动补偿方法及装置，该方法步骤包括：S01.接收雷达回波并进行时频分析，得到时频数据；S02.将所述时频数据滤波后进行二值化处理，得到二值时频数据；S03.使用预先构建的匹配模板与所述二值时频数据进行初步模板匹配，得到所有类轮廓点；S04.计算以所述类轮廓点为中心的邻域与所述匹配模板之间的结构相似度，根据所述结构相似度剔除所有的伪轮廓点后筛选出所有的真轮廓点；S05.根据所述真轮廓点拟合出趋势曲线并进行平动参数估计，实现空间目标平动补偿。本发明具有实现方法简单、效率以及精度高且适用灵活性强等有点。
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公开(公告)号：CN110988839A
公开(公告)日：2020-04-10
申请号：CN201911356109.8
申请日：2019-12-25
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于一维卷积神经网络的墙体健康状况的快速识别方法，其包括：步骤S100：构建一维卷积神经网络训练模块；通过获取测试数据，进行去天线耦合波、归一化操作后整理生成数据集，然后通过一维卷积神经网络进行训练，从而生成用于墙体空洞识别的一维卷积神经网络模型；步骤S200：利用一维卷积神经网络进行墙体健康状态的识别；通过无人机载雷达获取实时的墙体回波数据，通过无人机的姿态信息进行数据挑选，对去天线耦合波、归一化等操作之后，利用一维卷积神经网络进行识别，最终得出墙体健康状况。本发明具有能够有效提升墙体空洞探测准确性、安全性、效率和实时性等优点。
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公开(公告)号：CN103506618B
公开(公告)日：2016-02-24
申请号：CN201310481302.0
申请日：2013-10-15
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种粉末冶金用含Mn混合钢粉及制备方法，所述含Mn混合钢粉由水雾化纯铁粉、含Mn水雾化预合金钢粉、FeMn合金粉、石墨粉、润滑剂组成，其中：Mn的质量百分含量小于等于3%；制备方法是配取各组分机械混合均匀。本发明制备的混合钢粉压制性能和烧结密度优于相同成分的含Mn水雾化预合金钢粉；烧结成品与由相同成分常规含Mn机械混合粉烧结所得成品相比氧含量低、烧结成品密度高。Mn含量可达到3%。本发明组分配比合理、Mn含量较高；所制备的含Mn混合钢粉结合了含Mn预合金钢粉中Mn元素分布均匀，以及常规含Mn机械混合粉压制性能好的优势，压制性能好，烧结成品氧含量低、密度高。适于工业化生产。
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