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公开(公告)号：CN117826147A
公开(公告)日：2024-04-05
申请号：CN202410009513.2
申请日：2024-01-03
Applicant: 南京隼眼电子科技有限公司 , 东南大学
Abstract: 本申请提供一种基于稀疏重构的属性散射中心参数估计方法和装置，所述方法包括：基于原始数据构建回波数据，以从回波数据中提取出初始的属性散射中心参数；利用傅里叶变换对位置参数进行估计以得到估计的位置参数，并利用稀疏信号分析算法对剩余参数进行二维联合估计以得到估计的剩余参数；使用RELAX算法对估计得到的位置参数和剩余参数进行迭代提取和优化，以得到经过迭代提取和优化后的属性散射中心信息。本申请能够解决现有技术中存在的参数维度较高、图像域分割破坏散射中心完整性和频率域参数估计复杂性的问题，以此提供更准确和高效的属性散射中心信息。
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公开(公告)号：CN118279710A
公开(公告)日：2024-07-02
申请号：CN202410314518.6
申请日：2024-03-19
Applicant: 南京隼眼电子科技有限公司 , 东南大学
IPC: G06V10/82 , G06V10/774 , G06V20/10 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于复流形网络的SAR目标识别模型的构建方法及系统，其中，包括：步骤S1，根据所获取的针对多个不同类别的目标的SAR复图像数据构建训练集和测试集；并将目标的实际类别作为训练集和测试集的标签；步骤S2，将训练集与其对应的标签所构成的训练样本集输入到复流形网络中进行训练，得到训练好的模型，并保存其最佳参数；步骤S3，加载所述步骤S2中的训练好的模型，使用所述步骤S1中的测试集测试所述训练好的模型的性能。实现了对SAR复图像信息的充分利用，并且识别率更高。
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公开(公告)号：CN118519146A
公开(公告)日：2024-08-20
申请号：CN202410599881.7
申请日：2024-05-15
Applicant: 南京隼眼电子科技有限公司 , 东南大学
IPC: G01S13/90
Abstract: 本申请提供一种合成孔径雷达成像方法、装置、雷达设备及存储介质，属于雷达成像技术领域，该方法包括：首先，确定与雷达保持相对静止的子成像区域并进行网格划分，计算网格与雷达间的距离并将结果存储；其次，对接收的回波数据进行脉冲压缩处理并存储；然后，利用存储的距离数据计算网格地址，并根据地址调取脉冲压缩数据进行相位补偿；最后，将补偿后的数据与之前存储的图像数据叠加，更新网格中的图像数据，直至处理完所有网格，得到当前方位向的成像结果。本申请通过预处理和存储关键数据，优化了成像过程中的数据处理和计算效率。
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公开(公告)号：CN117037156A
公开(公告)日：2023-11-10
申请号：CN202310989407.0
申请日：2023-08-08
Applicant: 南京隼眼电子科技有限公司 , 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种雷达数据标注方法、装置及存储介质，其中，所述方法包括：利用相机采集针对多个目标的光学图像，并对所述光学图像进行语义分割和边界框预测，借助光学图像得到所述目标的位置和速度信息；获取所述多个目标针对所述雷达探测信号反馈的回波信号，以及根据所述回波信号获取所述多个目标对应的距离‑角度信息和距离‑多普勒信息，以构建目标位置‑多普勒特征参量集，并对每个所述目标所对应的实列的质心进行跟踪及聚类，从而将光学信息和雷达信息进行关联，实现了在雷达的距离‑多普勒图像上和/或在在所述雷达的距离‑角度图像上生成对应的注释，并且具有减少注释时间和降低成本的优点。
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公开(公告)号：CN116580460B
公开(公告)日：2023-10-24
申请号：CN202310836773.2
申请日：2023-07-10
Applicant: 南京隼眼电子科技有限公司 , 东南大学
IPC: G06V40/20 , G06V10/764 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06N3/0442
Abstract: 本发明公开了一种基于毫米波雷达的端到端神经网络人体行为识别方法及其装置。所述方法包括：获取所述雷达采集到的人体行为的原始回波数据；根据所述原始回波数据进行复数时频变换网络得到目标时频信息，其中复数时频变换网络包括至少一个复数全连接层；将所述目标时频信息作为分类网络的输入，得到所述分类网络输出的人体行为分类结果。本发明通过复数时频变换网络代替STFT变换，将目标信号变换到时间‑频率域中，再利用二维卷积层和双向长短期记忆网络进行处理，提取目标时频信息的特征信息，实现对人体行为的分类识别。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118230163A
公开(公告)日：2024-06-21
申请号：CN202410346637.X
申请日：2024-03-26
Applicant: 南京隼眼电子科技有限公司 , 东南大学
IPC: G06V20/10 , G06V10/80 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/09
Abstract: 本发明公开了一种基于融合电磁特征和复流形网络的SAR目标识别方法及系统，所述方法包括：获取SAR复图像数据，并根据所获取的SAR复图像数据，提取SAR复图像的属性散射中心，获得重构的复电磁图像；利用预构建的第一复流形多尺度网络从SAR复图像数据中提取多尺度数据特征；利用预构建的第二复流形多尺度网络从所述重构的复电磁图像提取多尺度电磁特征；利用预构建的特征融合模块对所述多尺度数据特征和所述多尺度电磁特征进行特征融合，得到多尺度融合特征；利用预构建的卷积分类模块对所述多尺度融合特征进行分类，得到目标识别结果。本发明所提供的技术方案能够解决现有技术中对SAR复图像进行快速高精度的识别方面仍有欠缺的技术问题。
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公开(公告)号：CN116580460A
公开(公告)日：2023-08-11
申请号：CN202310836773.2
申请日：2023-07-10
Applicant: 南京隼眼电子科技有限公司 , 东南大学
IPC: G06V40/20 , G06V10/764 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06N3/0442
Abstract: 本发明公开了一种基于雷达的端到端神经网络人体行为识别方法及其装置。所述方法包括：获取所述雷达采集到的人体行为的原始回波数据；根据所述原始回波数据进行复数时频变换网络得到目标时频信息，其中复数时频变换网络包括至少一个复数全连接层；将所述目标时频信息作为分类网络的输入，得到所述分类网络输出的人体行为分类结果。本发明通过复数时频变换网络代替STFT变换，将目标信号变换到时间‑频率域中，再利用二维卷积层和双向长短期记忆网络进行处理，提取目标时频信息的特征信息，实现对人体行为的分类识别。
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公开(公告)号：CN117574139A
公开(公告)日：2024-02-20
申请号：CN202311582313.8
申请日：2023-11-24
Applicant: 南京隼眼电子科技有限公司
IPC: G06F18/2131 , G06F18/10 , G01S7/41 , G01S13/88
Abstract: 本发明公开了一种密集谱频率细化方法、装置及存储介质，所述方法包括：基于待测目标对应的目标离散数据集合生成第一复数集合；根据所述第一复数集合确定初始目标频点，并根据所述初始目标频点确定频点集合；基于所述频点集合对应的目标离散数据集合计算第二复数集合，并根据所述第二复数集合确定所述待测目标的实际目标频点。本发明所提供的技术方案能够解决现有技术中对密集频谱进行细化时，难以区分频差较小的频点的技术问题。
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公开(公告)号：CN116719004A
公开(公告)日：2023-09-08
申请号：CN202311004130.8
申请日：2023-08-10
Applicant: 南京隼眼电子科技有限公司
IPC: G01S7/41
Abstract: 本发明提供了一种雷达信号处理方法、装置、存储介质及雷达接收系统，其中，所述方法包括：接收待处理的第一复数信号，并对所述第一复数信号进行傅里叶变换处理，以得到对应的第二复数信号，其中，所述第一复数信号为基于两个通道采集到的两个实序列获得；接收所述第二复数信号，并对所述第二复数信号中的有效数据点数据分别进行正位序操作和倒位序操作，并从正位序操作的有效数据点数据中和从倒位序操作的有效数据点数据中获取对应位置的一对有效数据点数据进行对应的运算处理，以恢复所述两个通道的两个实序列各自所对应的频域结果。采用本发明实施例的技术方案能够解决现在技术中多通道数据的雷达信号处理需要消耗大量的资源的问题。
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公开(公告)号：CN116499620A
公开(公告)日：2023-07-28
申请号：CN202310766012.4
申请日：2023-06-27
Applicant: 南京隼眼电子科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于毫米波雷达的桥梁索力监测方法、装置及存储介质，其中，所述方法包括：对包含多个拉索测量点的回波信号进行距离维FFT处理，得到对应包含多个拉索测量点的距离维图像，提取对应所述多个拉索测量点的信号，对雷达发射的多个chirp信号的回波信号进行多普勒维FFT处理以进行相干积累，并估计所述多个拉索测量点中的各个拉索测量点的振动的速度分辨率是否在预设范围之内，计算所述多个拉索测量点在距离‑多普勒维图谱中的峰值点对应的相位信息，并缓存所述多个拉索测量点在不同周期所对应的相位信息。本发明所提供的技术方案能够基于毫米波雷达同步对桥梁的拉索群的索力进行全天候实时监测。
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