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公开(公告)号：CN116206257A
公开(公告)日：2023-06-02
申请号：CN202310057411.3
申请日：2023-01-17
Applicant: 南京莱斯电子设备有限公司
IPC: G06V20/52 , G06V20/40 , G06V10/80 , G06T7/73 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V10/764 , G06V20/70 , G06V10/762
Abstract: 本发明公开了一种基于多尺度特征解耦的机场飞行区目标实时检测方法，其步骤包括：1、获取机场飞行区监控视频，构建机场飞行区目标检测数据集；2、构建多尺度特征融合模块，实现不同尺度目标的检测；3、将目标检测中的分类和定位任务进行解耦，构建基于特征解耦的学习网络；4、将基于特征解耦的学习网络和多尺度特征融合模块加入到YOLOv5目标检测网络，结合损失函数来训练优化目标检测模型。本发明利用多尺度特征融合模块聚合浅层细节信息和深层语义信息，增强了不同尺度目标的检测能力，并利用特征解耦学习网络解耦分类和定位任务，分别学习旋转不变和旋转协变特征，提升了目标检测的准确性。
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公开(公告)号：CN113807291A
公开(公告)日：2021-12-17
申请号：CN202111121668.8
申请日：2021-09-24
Applicant: 南京莱斯电子设备有限公司
Abstract: 本发明提供了一种基于特征融合注意力网络的机场跑道异物检测识别方法，首先构建多尺度主干卷积网络，通过构建特征融合组件和注意力机制组件，进一步提升对非显著目标的特征表达及训练，显著提升目标检测识别正确率。本发明中提出了多尺度卷积神经网络模型，提升对小目标特征与非显著目标表达，实现特征信息的有机融合，显著增强了对复杂机场跑道异物目标检测识别能力。
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公开(公告)号：CN116309110A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310017854.X
申请日：2023-01-06
Applicant: 南京莱斯电子设备有限公司 , 中国电子科技集团公司第二十八研究所
IPC: G06T5/00 , G06N3/08 , G06N3/0455 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种基于轻量化深度神经网络的低光照图像去雾方法，主要解决低光照场景下雾图特征提取困难、缺乏对图像色偏的有效校正，以及去雾网络结构复杂，占用资源较多的问题。所述方法包括如下步骤：构建含有合成低光照雾图和真实低光照雾图的训练及测试数据集；构建用于低光照图像去雾的端到端轻量化深度神经网络，包含轻量化多级特征融合子模块和轻量化通道注意力子模块；构建网络目标损失函数；使用构建的数据集对网络进行训练；将低光照场景下的有雾图像输入到训练好的网络得到去雾后图像。本发明在保持复原图像对比度的前提下，更好校正图像色偏、恢复图像细节，同时有资源占用少、参数量小和运算量低的优点。
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公开(公告)号：CN113807291B
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202111121668.8
申请日：2021-09-24
Applicant: 南京莱斯电子设备有限公司
IPC: G06V20/52 , G06V10/44 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供了一种基于特征融合注意力网络的机场跑道异物检测识别方法，首先构建多尺度主干卷积网络，通过构建特征融合组件和注意力机制组件，进一步提升对非显著目标的特征表达及训练，显著提升目标检测识别正确率。本发明中提出了多尺度卷积神经网络模型，提升对小目标特征与非显著目标表达，实现特征信息的有机融合，显著增强了对复杂机场跑道异物目标检测识别能力。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117671727A
公开(公告)日：2024-03-08
申请号：CN202311466713.2
申请日：2023-11-06
Applicant: 南京莱斯电子设备有限公司
Abstract: 本发明公开一种多特征融合的反光背心穿戴检测方法，包括：获取人员目标位置；人员目标图像分割，分割出目标像素与背景像素；人员目标颜色筛选，获取反光背心对应像素；将目标像素与反光背心对应像素进行融合，得到人员目标穿戴反光背心区域对应像素；依据人员目标穿戴反光背心区域对应像素判断是否穿戴反光背心，完成多特征融合的反光背心穿戴检测，本发明显著提升了监控场景下反光背心识别准确率，能够为机场飞行区安全监管提供重要支撑。
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公开(公告)号：CN117607814A
公开(公告)日：2024-02-27
申请号：CN202311642734.5
申请日：2023-12-01
Applicant: 南京莱斯电子设备有限公司
IPC: G01S7/40
Abstract: 本发明提出了一种用于跑道异物探测系统联调测试的模拟平台系统，包括：探测设备控制模块，用于模拟所述跑道异物探测系统中所有探测设备；异物上报和图形取证模块，用于验证所述跑道异物探测系统中雷达发现异物流程，以及相机拍照取证流程；多设备发现的目标融合模块，用于验证所述跑道异物探测系统中一个异物被多个探测器同时探测到时使用的目标融合方法的准确性；移动终端模块，用于模拟移动终端的操作。通过该模拟平台系统可以没有接入实际的部署环境，就开展管理系统服务的部署、联调和测试，可以快速了验证、测试跑道异物探测管理系统的功能。
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公开(公告)号：CN113705583B
公开(公告)日：2024-03-22
申请号：CN202110935817.8
申请日：2021-08-16
Applicant: 南京莱斯电子设备有限公司
IPC: G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/44 , G06V10/80 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供了一种基于卷积神经网络模型的目标检测识别方法，首先构建Dense‑Spp‑Gaussion网络模型，以密集连接DenseNet网络为骨干网络，引入空间金字塔池化结构和多尺度检测，并采用Gaussian模型对网络输出进行建模，可以得到每个预测框的可靠性，提升检测精度，然后预测值与真实值之间的误差构建损失函数，迭代更新模型参数使得损失函数收敛，最后获得训练好的模型用于目标检测识别。本发明采用4种尺度检测，提高了对小目标的检出率，并用Gaussian模型对位置信息进行建模，得到定位准确度信息，提升了总的检测准确率。
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公开(公告)号：CN117671524A
公开(公告)日：2024-03-08
申请号：CN202311472697.8
申请日：2023-11-07
Applicant: 南京莱斯电子设备有限公司
IPC: G06V20/17 , G06V20/52 , G06V10/764 , G06V10/82
Abstract: 本发明公开了一种鲁棒的图像目标锁定跟踪方法，包括：以视频图像中某点位置作为输入，并在邻域内获取目标概率区域；采用双模型策略，在目标概率区域进行目标检测，找到目标后对输入像素点位置进行修正，辅助获取目标跟踪起批位置；若未发现目标，则起批位置按默认；采用改进的可变尺度核滤波方法，对起批位置进行跟踪，并持续计算脱靶量信息；若目标丢失，则在附近范围内，对丢失目标进行多帧找回处理；若成功找回，则将找回位置作为新的目标跟踪起批位置，继续跟踪；否则停止跟踪，等待新的像素点位置输入。本发明能够在较低算力需求的条件下，有效提升目标锁定跟踪鲁棒性，降低目标丢失率。
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公开(公告)号：CN113705583A
公开(公告)日：2021-11-26
申请号：CN202110935817.8
申请日：2021-08-16
Applicant: 南京莱斯电子设备有限公司
Abstract: 本发明提供了一种基于卷积神经网络模型的目标检测识别方法，首先构建Dense‑Spp‑Gaussion网络模型，以密集连接DenseNet网络为骨干网络，引入空间金字塔池化结构和多尺度检测，并采用Gaussian模型对网络输出进行建模，可以得到每个预测框的可靠性，提升检测精度，然后预测值与真实值之间的误差构建损失函数，迭代更新模型参数使得损失函数收敛，最后获得训练好的模型用于目标检测识别。本发明采用4种尺度检测，提高了对小目标的检出率，并用Gaussian模型对位置信息进行建模，得到定位准确度信息，提升了总的检测准确率。
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