异构变分辨率成像智能感知核心模组与应用

现有光电成像系统受制于高性能器件"卡脖子"（如大面阵APD阵列工艺复杂）、环境干扰（平台抖动、杂散光）和数据量矛盾，导致高分辨与大视场难以兼顾、识别准确率低（传统算法依赖高像素图像）、实时性不足（数据量庞大导致传输处理延迟）。本团队提出异构变分辨成像新体制，与长春理工大学宋延松团队联合技术攻关，实现数据量压缩90%（视场相同下仅常规相机1/10），兼具抗辐射状模糊特性，达到作用距离5km、分辨率0.1m、帧频20Hz（主动成像）和80Hz（被动成像）。理论模型上，提出有限时间收敛复合分层控制策略和智能分数阶滑模算法，研发灵巧指向机构与稳像系统，视轴稳定精度达1μrad（1σ），突破强振动/快运动场景指向难题。智能算法方面，构建非均匀稀疏采样特征增强模型，融合卷积神经网络与显著性权重，开发兼容新旧成像体制的嵌入式算法模块，同等像素下识别准确率提升20%，功耗降低50%。获授权发明专利75项（含澳洲4项）、软著8项，论文107篇。查新证实"异构变分辨成像体制""1μrad稳像精度"等核心指标国际原创。相关技术入选《红外与激光工程》《激光与光电子学进展》封面文章，获中国仪器仪表学会优博论文及多项国家级创新创业奖项。