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公开(公告)号：CN116109944B
公开(公告)日：2023-07-04
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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公开(公告)号：CN115965825B
公开(公告)日：2023-06-20
申请号：CN202310257602.4
申请日：2023-03-17
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06V10/764 , G06V20/13 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V10/762 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种基于轻量级网络的多光谱卫星图像舰船冰山分类方法，基于分别对应蓝色波段、绿色波段、红色波段、近红外波段的海面区域多光谱图像，以红色波段与近红外波段的融合，结合蓝色波段、绿色波段，构成RGB三通道多光谱图像，构建预设数量包含冰山目标标签、舰船目标标签的各幅海面区域RGB多光谱样本图像，用于针对具体结构设计的轻量级网络进行训练，获得目标分类模型，用于实现海面区域舰船、冰山的分类；设计集合了多光谱卫星图像数据预处理、轻量级网络结构设计、正则化抑制过拟合、网络训练及验证等技术，实现了多光谱卫星遥感图像海上舰船冰山目标准确分类，提升了海上态势感知能力。
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公开(公告)号：CN113835068B
公开(公告)日：2023-06-20
申请号：CN202111106061.2
申请日：2021-09-22
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于独立成分分析的盲源分离实时抗主瓣干扰方法，属于雷达抗干扰信号处理技术领域。其利用雷达M个子阵输入通道AD信号，首先应用基于ICA的盲源分离处理获取主瓣干扰的参考信号，同时应用M通道子阵信号合成和通道信号数据、方位差通道信号数据及俯仰差通道信号数据，然后对和通道信号数据、方位差通道信号数据及俯仰差通道信号数据进行干扰对消完成干扰抑制，利于后续雷达目标检测跟踪。本发明利用子阵通道的高自由度，通过导向矢量形成多个角度的和通道数据，可同时抑制主瓣干扰，稳健实时性好。
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公开(公告)号：CN114488152A
公开(公告)日：2022-05-13
申请号：CN202210401980.0
申请日：2022-04-18
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于后向投影的高效近场大小尺寸目标ISAR成像方法，包括：初始化图像数据矩阵；利用方位视角所对应的目标后向电磁散射回波信号，获取距离时域图像；基于雷达天线到目标中心散射点的距离，目标上除中心散射点外任意散射点与雷达天线的距离，距离时域图像，以及图像数据矩阵，得到当前视角下的成像结果；所有视角下的成像结果进行叠加得到近场ISAR成像结果。本发明能够实现大小尺寸目标近场ISAR精细成像，降低运算量，提升目标检测识别和分辨能力。
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公开(公告)号：CN113835085A
公开(公告)日：2021-12-24
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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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113835068A
公开(公告)日：2021-12-24
申请号：CN202111106061.2
申请日：2021-09-22
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于独立成分分析的盲源分离实时抗主瓣干扰方法，属于雷达抗干扰信号处理技术领域。其利用雷达M个子阵输入通道AD信号，首先应用基于ICA的盲源分离处理获取主瓣干扰的参考信号，同时应用M通道子阵信号合成和通道信号数据、方位差通道信号数据及俯仰差通道信号数据，然后对和通道信号数据、方位差通道信号数据及俯仰差通道信号数据进行干扰对消完成干扰抑制，利于后续雷达目标检测跟踪。本发明利用子阵通道的高自由度，通过导向矢量形成多个角度的和通道数据，可同时抑制主瓣干扰，稳健实时性好。
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公开(公告)号：CN118671764B
公开(公告)日：2024-11-05
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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公开(公告)号：CN114152918B
公开(公告)日：2024-10-08
申请号：CN202111395678.0
申请日：2021-11-23
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本申请涉及一种基于压缩感知的抗间歇式主瓣干扰方法。该方法包括：对间歇式干扰回波信号建模，获得雷达间歇式干扰回波信号模型，利用自适应数字波束形成技术对雷达间歇式干扰回波信号模型中的副瓣干扰进行消除后，建立间歇式干扰稀疏回波信号模型，将求解间歇式干扰稀疏回波信号模型转换为1‑范数规则化的最优化问题，获得转化后的间歇式干扰稀疏回波信号模型，利用快速阈值迭代稀疏重构算法求解对转化后的间歇式干扰稀疏回波信号模型进行求解分析，消除间歇式主瓣干扰信号，输出间歇式主瓣干扰抑制后的目标回波信号。利用快速阈值迭代稀疏重构算法来恢复稀疏信号向量，消除主瓣干扰，提升算法实效性。
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公开(公告)号：CN118570482A
公开(公告)日：2024-08-30
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：CN117218550B
公开(公告)日：2024-02-20
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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