-
公开(公告)号：CN116188768A
公开(公告)日：2023-05-30
申请号：CN202310111977.X
申请日：2023-02-14
Applicant: 中国电子科技集团公司第五十二研究所 , 中国航空工业集团公司成都飞机设计研究所
IPC: G06V10/25 , G06V10/44 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/08 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种基于YOLO的目标关键点检测方法，包括获取样本图片，并在样本图片上标注目标框及所属的关键点，生成标签文件。本方法在YOLO卷积神经网络中加入与YOLO层并列的关键点检测层构建目标关键点检测网络模型，使得目标关键点检测网络模型可以同时输出目标信息和关键点信息，整体算法速度快且稳定，并且可以通过关键点之间的距离信息约束关键点位置，使得关键点位置精度更高，还可以通过关键点的置信度判定该关键点是否被遮挡，因此也适用于需要判定关键点是否被遮挡的应用场景，适用范围较广；本方法输出的目标的关键点和目标框是绑定的，因此不需要关键点归纳等后处理操作，在目标密集的场景下关键点检测更加准确。
-
公开(公告)号：CN113989662B
公开(公告)日：2023-02-03
申请号：CN202111210500.4
申请日：2021-10-18
Applicant: 中国电子科技集团公司第五十二研究所
Abstract: 本发明公开了一种基于自监督机制的遥感图像细粒度目标识别方法，将所述融合卫星遥感图像输入目标检测卷积神经网络以获得目标位置，根据目标位置从所述融合卫星遥感图像截取目标图像截图，输入语义分割卷积神经网络以获得所述目标图像截图的语义分割结果，最后根据所述语义分割结果对所述目标图像截图进行图像滤波，并将滤波后的图像输入细粒度目标识别网络模型进行目标细粒度识别获得遥感图像目标识别结果。本发明解决了细粒度遥感图像检测和识别中标注样本监督信息不充足、领域知识不匹配问题，提高了识别准确度。
-
公开(公告)号：CN118154937A
公开(公告)日：2024-06-07
申请号：CN202410144277.5
申请日：2024-02-01
Applicant: 中国电子科技集团公司第五十二研究所
IPC: G06V10/764 , G06T5/10 , G06T5/20 , G06V10/80 , G06V10/774 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于视觉大模型的伪装目标检测方法，包括获取待检测图像，对待检测图像进行傅里叶变换得到图像的第一频谱图，然后对第一频谱图进行中心化，得到第二频谱图。本基于视觉大模型的伪装目标检测方法通过对视觉大模型神经网络进行设计，并将原先获取的待检测图像，以及对待检测图像进行处理得到的高频图像和低频图像作为视觉大模型神经网络的输入，进而实现对伪装目标的检测，本方法的检测结果更加准确；同时在对视觉大模型神经网络训练过程中，设计权重参数，可以根据训练数据集的多少灵活地训练所需要更新的参数量，做到在少量数据集的基础上也能获得较好的伪装目标检测效果。
-
公开(公告)号：CN116863365A
公开(公告)日：2023-10-10
申请号：CN202310656802.7
申请日：2023-06-05
Applicant: 中国电子科技集团公司第五十二研究所
Abstract: 本发明公开了一种室内目标识别跟踪系统，包括部署于室内的目标录入终端和若干个目标识别终端，以及还包括目标识别跟踪的运算设备，运算设备包括AI处理模块和交换模块。本室内目标识别跟踪系统在室内环境下通过目标录入终端和目标识别终端采集目标的视频数据，并由AI处理模块对目标录入终端的视频数据中的目标设置ID，AI处理模块对目标识别终端的视频数据中的目标与设置的ID进行关联，实现对室内的目标进行管控，并且采用多个目标识别终端对室内的视场实现全覆盖，使得对目标的定位精度高，同时也受电磁环境影响因素较小，使得目标识别的正确率提高。
-
公开(公告)号：CN119202627A
公开(公告)日：2024-12-27
申请号：CN202411708302.4
申请日：2024-11-27
Applicant: 杭州计算机外部设备研究所(中国电子科技集团公司第五十二研究所)
IPC: G06F18/20 , G06F18/213 , G06F18/25 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06V10/40 , G06N3/0464 , G06N3/0455
Abstract: 本发明公开了一种富媒体数据的立体监测感知方法，包括获取待监测数据，输入至训练好的立体监测感知模型，得到包括态势描述和目标识别结果的感知结果，所述立体监测感知模型包括由数据输入至输出方向依次连接的特征提取模块、特征融合模块、特征对齐模块、大语言模型和特征映射器。本富媒体数据的立体监测感知方法针对不同类型的数据进行监测，有效实现不同模态、不同源域的数据的高维特征融合，实现深度环境立体感知；通过特征提取模块提取特征过程中，既对数据、又对图像进行特征提取，并通过特征融合模块进行浅层和深层的融合，最大程度减少信息损失，获得更加准确的感知结果。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116304865A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310148042.9
申请日：2023-02-14
Applicant: 中国电子科技集团公司第五十二研究所
IPC: G06F18/241 , G01S7/02 , G06F18/214 , G06N3/08 , G06N3/047 , G06N3/048 , G06N3/0499 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种基于改进注意力机制的雷达信号调制方式识别方法，包括以一个调制周期内的采样数据作为一个雷达信号样本，对每个雷达信号样本进行标注，得到逐个雷达信号样本对应的调制类型标签。本方法直接采用雷达信号的I/Q复信号，无需人工提取各类雷达信号特征，不依赖于雷达领域专家的先验知识，采用四头注意力机制分别对I/Q复信号的实部、虚部、实虚结合和模部分四类数据先独立进行浅层特征学习，再相互融合获取深层特征；本方法采用的包含卷积神经网络、改进的多头注意力机制神经网络和全连接神经网络的雷达信号调制方式识别模型，摒弃了LSTM模型串行操作的方式，可并行化实现和训练模型，极大提高了训练、预测和识别效率。
-
公开(公告)号：CN113989662A
公开(公告)日：2022-01-28
申请号：CN202111210500.4
申请日：2021-10-18
Applicant: 中国电子科技集团公司第五十二研究所
Abstract: 本发明公开了一种基于自监督机制的遥感图像细粒度目标识别方法，将所述融合卫星遥感图像输入目标检测卷积神经网络以获得目标位置，根据目标位置从所述融合卫星遥感图像截取目标图像截图，输入语义分割卷积神经网络以获得所述目标图像截图的语义分割结果，最后根据所述语义分割结果对所述目标图像截图进行图像滤波，并将滤波后的图像输入细粒度目标识别网络模型进行目标细粒度识别获得遥感图像目标识别结果。本发明解决了细粒度遥感图像检测和识别中标注样本监督信息不充足、领域知识不匹配问题，提高了识别准确度。
-
公开(公告)号：CN118196621A
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202410278725.0
申请日：2024-03-12
Applicant: 中国电子科技集团公司第五十二研究所
Abstract: 本说明书实施例公开了一种旋转目标检测方法、装置、电子设备及存储介质。该方法包括可先获取训练图像，并对各训练图像进行旋转目标标注，得到各标注图像。接着，基于角度连续描述子对各旋转目标进行描述，得到各描述结果。进一步的，确定模型损失函数，并基于模型损失函数构建旋转目标检测模型，基于各训练图像与各描述结果进行模型训练，得到训练好的旋转目标检测模型。最后，将待检测图像输入至训练好的旋转目标检测模型中，得到旋转目标检测结果。通过以上检测步骤，引入了角度连续描述子来描述旋转目标的旋转角度，并且在构建模型损失函数时只引入了旋转角度单一参数，在保证了准确检测旋转目标的同时，还极大提高了检测速率。
-
公开(公告)号：CN118196425A
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202410249199.5
申请日：2024-03-05
Applicant: 中国电子科技集团公司第五十二研究所
IPC: G06V10/40 , G06V10/26 , G06V10/28 , G06V10/80 , G06V10/20 , G06N3/0455 , G06N3/0475 , G06N3/094
Abstract: 本发明公开了一种基于大模型的毁伤评估方法，包括分别获取毁伤前后的图像，然后分别对毁伤前后的图像进行缩放处理得到第一图像和第二图像。本基于大模型的毁伤评估方法基于现有大模型进行改进，在解码器结构中添加降秩网络连接结构，得到毁伤评估网络模型，然后再将毁伤前后的图像对输入至训练好的毁伤评估网络模型中，得到准确的毁伤评估报告，本方法通过以现有大模型为基础，进而既能有效利用从海量数据训练出来的预训练大模型对图像的特征提取能力，又能保持对毁伤评估专业领域的特征感知能力，算法的泛化能力更强；同时图像分割模型采用现有技术中的图像分割模型，进而可以提高训练的速度，减少参数的更新。
-
公开(公告)号：CN115793677A
公开(公告)日：2023-03-14
申请号：CN202211377001.9
申请日：2022-11-04
Applicant: 中国电子科技集团公司第五十二研究所
IPC: G05D1/06
Abstract: 本发明公开了一种基于视觉的无人机自主着陆引导方法，先获取无人机前置摄像机采集的视频图像，进行跑道区域检测，在检测到跑道区域后，对跑道区域进行跑道线分割，获取跑道线特征数据；然后在跑道线特征数据为全特征数据时，采用全特征位姿估计算法，对无人机进行相对于跑道的位姿估计，在跑道线特征数据为退化特征数据时，采用退化特征位姿估计算法，对无人机进行相对于跑道的位姿估计；最后将无人机的位姿估计数据上传至无人机飞控系统，引导无人机着陆。本发明在GPS拒止区域或惯导系统受到干扰后，提供了一种可靠的着陆方法。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
10
records
(took 0.039 seconds)
