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公开(公告)号：CN118675025A
公开(公告)日：2024-09-20
申请号：CN202411154987.2
申请日：2024-08-21
Applicant: 中国科学院自动化研究所
IPC: G06V10/80 , G06V10/25 , G06V10/764
Abstract: 本公开涉及视觉检测和图像处理领域，提供一种基于图像检测器原始输出的图像融合检测方法及装置，所述图像融合检测方法包括：获取多个图像检测器分别对针对同一场景的多个信源的图像进行检测所得到的检测结果；对不同图像检测器的检测结果进行配对，得到配对的检测结果；基于所述原始输出，将所述配对的检测结果进行融合，得到融合的检测结果。本公开可以解决融合后检测结果可能不够准确的问题，通过使用原始输出作为融合过程的输入，有利于设计更好的融合方法，有助于得到更加准确的融合分类结果。
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公开(公告)号：CN118779671A
公开(公告)日：2024-10-15
申请号：CN202411259215.5
申请日：2024-09-09
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本公开提供一种基于团覆盖的多源目标关联方法、介质和计算机设备，多源目标关联方法包括：确定多个载荷获取的目标之间的两两相似度量；根据两两相似度量确定度量矩阵；根据度量矩阵确定赋权无向图，其中，赋权无向图的节点表示多个载荷获取的目标，赋权无向图的边表示两两相似度量；构建赋权无向图的团覆盖；基于团覆盖获得多个载荷的所有目标的关联结果。本公开构造了基于团覆盖的多源目标关联方法，将多源目标关联建模为求解赋权无向图的最优团覆盖问题，本公开的多源目标关联方法适用于任意多个载荷和任意多个目标，简化了多源目标关联求解流程，快速高效，计算复杂度低，可满足于在算力较低的嵌入式环境下进行实时处理。
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公开(公告)号：CN118735975A
公开(公告)日：2024-10-01
申请号：CN202411228063.2
申请日：2024-09-03
Applicant: 中国科学院自动化研究所
IPC: G06T7/33 , G06T7/35 , G06N3/0455
Abstract: 本公开关于光学图像和合成孔径雷达图像的配准方法、装置、电子设备、存储介质和计算机程序产品，包括：获取待配准的光学图像和待配准的合成孔径雷达图像；分别针对待配准的光学图像和待配准的合成孔径雷达图像进行相位一致性变换和生成振幅响应图像操作；基于改进的LoFTR模型获取初始匹配点集；针对初始匹配点集采用渐进一致采样算法进行迭代筛选；基于目标匹配点集获取目标配准关系。这样，由于采用了相位一致性变换、生成振幅响应图像操作、改进的LoFTR模型以及迭代筛选，可以提高光学图像和合成孔径雷达图像之间的匹配精度与匹配速度，实现了鲁棒性匹配。即本公开对光学图像与合成孔径雷达图像匹配的非线性辐射畸变有较好的鲁棒性与稳定性。
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公开(公告)号：CN118779671B
公开(公告)日：2024-11-22
申请号：CN202411259215.5
申请日：2024-09-09
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本公开提供一种基于团覆盖的多源目标关联方法、介质和计算机设备，多源目标关联方法包括：确定多个载荷获取的目标之间的两两相似度量；根据两两相似度量确定度量矩阵；根据度量矩阵确定赋权无向图，其中，赋权无向图的节点表示多个载荷获取的目标，赋权无向图的边表示两两相似度量；构建赋权无向图的团覆盖；基于团覆盖获得多个载荷的所有目标的关联结果。本公开构造了基于团覆盖的多源目标关联方法，将多源目标关联建模为求解赋权无向图的最优团覆盖问题，本公开的多源目标关联方法适用于任意多个载荷和任意多个目标，简化了多源目标关联求解流程，快速高效，计算复杂度低，可满足于在算力较低的嵌入式环境下进行实时处理。
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公开(公告)号：CN118885884A
公开(公告)日：2024-11-01
申请号：CN202411362035.X
申请日：2024-09-27
Applicant: 中国科学院自动化研究所
IPC: G06F18/241 , G06F18/22 , G06F18/25
Abstract: 本公开提供了一种有向目标关联方法、装置、电子设备、存储介质和程序产品，有向目标关联方法包括：接收多个不同观测载荷针对同一地理区域内出现的目标进行观测所得到的多个目标观测信息；对于多个不同观测载荷中的每个观测载荷，根据观测载荷观测到的各个目标的目标观测信息，确定各个目标的几何描述信息；从多个不同观测载荷中确定多个观测载荷对；对于多个观测载荷对中的每个观测载荷对，基于两两目标的几何描述信息，确定观测载荷对的一致性度量；根据多个观测载荷对的一致性度量，确定多个不同观测载荷各自观测到的目标之间的关联关系。该方法能够实现目标关联，为多个不同观测载荷的联合观测及多源信息融合提供基础。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN102768757A
公开(公告)日：2012-11-07
申请号：CN201210224428.5
申请日：2012-06-28
Applicant: 北京市遥感信息研究所 , 中国科学院自动化研究所
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明公开了一种基于图像类型分析的遥感图像色彩校正方法，可用于航天、航空遥感图像的色彩校正，该方法包括以下步骤：对存在色彩失真的彩色遥感图像进行分割；根据彩色遥感图像分割结果中是否存在大面积连通的同质区域，判断彩色遥感图像为地物单一型遥感图像还是地物丰富型遥感图像；对于地物单一型遥感图像，从图像样本库中寻找相同地物类型、同地域的、同季节和成像时间获取的彩色遥感图像，通过训练学习方法实现彩色遥感图像的色彩校正；对于地物丰富型遥感图像，依据彩色遥感图像自身的统计特征实现彩色遥感图像的色彩校正。本发明解决了不同类型遥感图像的色彩校正问题，其适用范围广，色彩校正效果稳定。
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公开(公告)号：CN118675025B
公开(公告)日：2024-12-10
申请号：CN202411154987.2
申请日：2024-08-21
Applicant: 中国科学院自动化研究所
IPC: G06V10/80 , G06V10/25 , G06V10/764
Abstract: 本公开涉及视觉检测和图像处理领域，提供一种基于图像检测器原始输出的图像融合检测方法及装置，所述图像融合检测方法包括：获取多个图像检测器分别对针对同一场景的多个信源的图像进行检测所得到的检测结果；对不同图像检测器的检测结果进行配对，得到配对的检测结果；基于所述原始输出，将所述配对的检测结果进行融合，得到融合的检测结果。本公开可以解决融合后检测结果可能不够准确的问题，通过使用原始输出作为融合过程的输入，有利于设计更好的融合方法，有助于得到更加准确的融合分类结果。
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公开(公告)号：CN118822774A
公开(公告)日：2024-10-22
申请号：CN202411296015.7
申请日：2024-09-14
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 公开一种基于预先生成的底图文件进行在轨目标定位的方法和装置，包括：由当前卫星获取包含检测目标的采集图像；基于采集图像的区域范围获取与采集图像对应的底图文件，其中，底图文件基于与底图文件对应的底图预先生成；基于底图与采集图像中匹配的特征点对，计算底图与采集图像之间的单应性矩阵；基于单应性矩阵，计算采集图像中检测目标的位置在底图中的映射位置；基于映射位置以及底图的经纬度信息、底图的尺寸信息，得到检测目标的经纬度，以对检测目标进行定位。解决了在轨目标检测定位时效率低、实时性不足、定位精度低等问题，便于上注和实时在轨更新。
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公开(公告)号：CN108960230A
公开(公告)日：2018-12-07
申请号：CN201810549254.7
申请日：2018-05-31
Applicant: 中国科学院自动化研究所
CPC classification number: G06K9/3233 , G06K9/6256 , G06K9/6267
Abstract: 本发明属于图像分析技术领域，具体提供了一种基于旋转区域的轻量化目标识别方法及装置。旨在解决现有技术目标识别算法复杂度高以及难以识别多个角度目标的问题。本发明提供了一种基于旋转矩形框的轻量化目标识别方法，包括基于预先构建的目标识别网络模型对输入图像进行目标识别，得到输入图像的目标类别。目标识别网络模型基于卷积神经网络构建，包括目标提取模块和目标识别模块。本发明通过合并压缩现有的卷积神经网络，减少了网络参数，降低了算法复杂度。
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公开(公告)号：CN106980895A
公开(公告)日：2017-07-25
申请号：CN201710095188.6
申请日：2017-02-22
Applicant: 中国科学院自动化研究所
CPC classification number: G06N3/0454 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种基于旋转区域的卷积神经网络预测方法，包括以下步骤：步骤1,根据输入图像生成卷积神经网络特征图和基于旋转矩形框的感兴趣区域；步骤2，根据所述卷积神经网络特征图和感兴趣区域，利用旋转感兴趣区域池化层得到特征映射图；步骤3，将所述特征映射图映射为一维特征向量；步骤4，对所述一维特征向量进行分类，得到分类结果；步骤5，对所述一维特征向量进行旋转矩形框回归预测，得到回归预测结果；步骤6，根据所述分类结果和回归预测结果输出最终预测结果。本发明中，解决了图像中由于目标发生旋转和聚集现象所带来的难以定位和识别的问题，实现了精准的定位。
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