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公开(公告)号：CN118570482B
公开(公告)日：2024-11-26
申请号：CN202411047347.1
申请日：2024-08-01
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06V10/30 , G06V10/82 , G06V10/80 , G06V10/774 , G06N3/0464 , G06V10/764
Abstract: 本发明涉及一种基于改进YOLOV7网络的SAR图像舰船目标检测方法，基于骨干网络Backbone，引入金字塔池化注意力模块、快速全连接空间金字塔池化模块，并结合无关信息剔除模块和PANet，构建待训练网络，以已知舰船对象位置的各幅样本SAR图像，针对待训练网络进行训练，获得舰船检测模型，进而针对待分析SAR图像，应用舰船检测模型识别获得待分析SAR图像中各舰船对象的位置，设计所获舰船检测模型在应用中，在满足实时性的条件下，减少误检、漏检，提升舰船目标检测的检测精度。
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公开(公告)号：CN117218550A
公开(公告)日：2023-12-12
申请号：CN202311485210.X
申请日：2023-11-09
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明涉及一种基于改进YOLOV5网络的遥感图像多尺度舰船目标检测方法，首先基于各舰船目标样本图像，构建舰船目标先验框，然后构建改进型YOLOV5网络，采用CBAM注意力机制、SPPF_t特征融合、以及应用Adam优化器代替SGD优化器，最后基于各幅样本图像，训练获得关于舰船目标尺寸先验框的舰船目标检测位置、置信度为输出的舰船检测模型；进而在实际应用中，应用舰船检测模型实现对待检测图像中舰船目标检测位置、以及置信度的检测，在满足实时性的条件下，减少误检、漏检，提升舰船目标检测的检测精度。
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公开(公告)号：CN113835085B
公开(公告)日：2023-07-25
申请号：CN202111161182.7
申请日：2021-09-30
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于复杂地形补偿的雷达快速测高方法，属于雷达信号处理技术领域。其采用反射地形数字地图补偿法对复杂地形进行补偿，降低回波经过不同的路径反射效应的影响，提高雷达测高精度，同时采用高收敛压缩感知技术提升了算法的收敛速度，增强了雷达测高的稳健性和实时性。本发明稳健实时性好，测高精度高。
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公开(公告)号：CN116148857A
公开(公告)日：2023-05-23
申请号：CN202310410231.9
申请日：2023-04-18
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G01S13/90 , G06V10/762 , G06V10/82 , G06V20/10 , G06N3/0455 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种基于空间四向记忆网络的低信噪比干涉相位解缠方法，涉及合成孔径雷达干涉测量技术领域，采用干涉相位数据集创建、空间四向记忆网络结构设计、新损失函数构建、空间四向记忆网络训练及验证等技术，实现低信噪比干涉相位解缠，是一种收敛速度快、实时性强、鲁棒性强以及低信噪比条件下准确率高的干涉相位解缠方法，能有效提升合成孔径雷达干涉测量精度。
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公开(公告)号：CN116109944A
公开(公告)日：2023-05-12
申请号：CN202310383622.6
申请日：2023-04-12
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06V20/13 , G06V10/82 , G06V10/762 , G06V10/774 , G06V10/776 , G06V10/20 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习网络架构的卫星图像云目标提取方法，包括以下步骤：S10，获取云目标卫星图像数据，对云目标卫星图像进行预处理，获取带有像素标注的云目标卫星图像数据集，并按比例划分成训练数据集和验证数据集；S20，构建初始提取网络，利用训练数据集对初始提取网络进行训练，将训练后的深度学习网络作为卫星图像云目标提取网络；S30，利用验证数据集验证卫星图像云目标提取网络，获得卫星图像云目标提取结果。本发明实现了卫星图像云目标准确提取，是一种收敛速度快、实时性强、适应复杂场景及准确率高的卫星图像云目标提取方法，能有效提升卫星遥感图像准确分析能力。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115277420B
公开(公告)日：2023-02-03
申请号：CN202211180711.2
申请日：2022-09-27
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: H04L41/0823 , H04L41/0895 , H04L41/14
Abstract: 本发明公开了一种虚拟现实网络资源管理方法，本发明中可见光定位系统向卫星提供用户的位置信息，在卫星产生相应的虚拟图像，并传输给室内小基站，室内小基站通过太赫兹链路将虚拟图像传输给用户。通过选取恰当的服务顺序、室内小基站和用户之间的关联，以及选择合适的可见光接入点，可以有效地实现虚拟图像传输时延的最小化。该问题是一个非线性问题，通过大M方法将非线性问题转换为一个线性混合整数规划问题，并通过Q‑learning算法实现最小传输时延。
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公开(公告)号：CN114966693A
公开(公告)日：2022-08-30
申请号：CN202210851335.9
申请日：2022-07-20
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G01S13/90
Abstract: 本发明提出一种基于深度学习的机载舰船目标ISAR精细成像方法，属于雷达信号处理微波成像技术领域。本发明通过采用SAR粗聚焦成像、深度学习目标精确提取分割、ISAR精细聚焦成像、图像定标及实测数据验证，最终实现舰船目标的精细聚焦定标ISAR成像，与现有技术相比，本发明通过迁移学习的方法，利用深度神经网络U‑Net对粗聚焦的舰船目标SAR图像进行分割提取，高效提升了舰船目标分割提取的精准性，同时降低运算量，利于工程实现，提升舰船目标识别和精准分辨能力。
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公开(公告)号：CN114488033A
公开(公告)日：2022-05-13
申请号：CN202210389189.2
申请日：2022-04-14
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种瞬时宽带多频复合雷达信号多通道时频积累处理方法，包括：目标散射回波经低噪放射频接收链路后送带通滤波器组分别滤取发射多频的各个载波调制谱；各载波调制谱经过与相应的载波信号下变频到基带，通过与恒包络调制信号相匹配的模块进行脉压处理；各频率通道分别经脉压后送多普勒校正处理模块，解决不同载频通道上回波跨多普勒单元的问题；校正后的各通道信号送逻辑选择合成模块，鉴别各频率通道的受干扰情况，选择未被干扰的通道，通过非相参合成的方式在距离‑多普勒二维图上完成回波能量的积累。本发明能够解决多普勒频移及相应的跨单元问题，提升雷达抗干扰及抗截获性能。
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公开(公告)号：CN119294464A
公开(公告)日：2025-01-10
申请号：CN202411803198.7
申请日：2024-12-10
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06N3/084 , G01S13/90 , G06N3/0985 , G06N3/0455 , G06N3/0464
Abstract: 本发明涉及一种基于多尺度池化和膨胀金字塔网络的相位解缠方法，以真实相位图像、结合其对应的包裹相位图像，构建样本数据集，针对设计包含多尺度池化模块MSPM和膨胀金字塔模块DCPM的待训练网络，执行网络训练，获得相应相位图像解缠模型，实现低信噪比情况下的干涉相位解缠，具有收敛速度快、实时性强、鲁棒性强的优点，在实际应用中，能够有效提高合成孔径雷达干涉测量精度。
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公开(公告)号：CN118671764A
公开(公告)日：2024-09-20
申请号：CN202411157082.0
申请日：2024-08-22
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G01S13/90 , G06F18/25 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于多尺度特征融合增强网络的干涉相位解缠方法，将预先获取的受噪声影响的干涉缠绕相位图输入训练获得的基于多尺度特征融合增强网络，输出获得干涉解缠相位图。训练获得基于多尺度特征融合增强网络，包括：将预先获取的训练集输入构建的基于多尺度特征融合增强网络，利用Adam梯度优化算法优化构建的基于多尺度特征融合增强网络，直到损失函数收敛于一定值，获得训练完成的基于多尺度特征融合增强网络。针对现有网络模型训练时间长、训练数据集规模大、鲁棒性差以及低信噪比条件下准确率低等问题，本发明实现在低信噪比情况下的干涉相位解缠，提升合成孔径雷达干涉测量精度。
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