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一种复杂背景下弱小目标检测的方法
本发明公开了一种复杂背景下弱小目标检测的方法，包括：对连续 3 帧运动目标图像做增强的时域差分滤波处理，得到时域差分滤波增强图像 DIF；对上述 3 帧运动目标图像中的第二帧运动目标图像，进行经验模态分解，得到固有模态函数 IMF1；对时域差分滤波增强图像 DIF 和固有模态函数 IMF1 进行时空域融合增强处理，得到时空域融合增强图像 FuisonI；对时空域融合增强图像 FuisonI 进行基于统计的阈值分割处理
华中科技大学
2021-04-14
空间目标光学探测感知技术
技术成熟度：技术突破
1.空间目标及星图光学探测仿真系统。由于空间目标探测真实数据获取成本较高，且数据量较少，结果验证困难，团队开发了空间目标及星图光学探测仿真系统。此工作以软件形式呈现，以友好的人机交互界面，根据用户的实际系统参数，提供准确可靠地提供当前时刻空间探测仿真图像，该软件前期经过与stk仿真软件结果比对验证其坐标的准确性，与在轨实测图像进行比对验证其仿真效果的可靠性。目前该软件已经在项目开发过程中广泛使用，为提高系统开发效率、验证算法性能提供有效支撑。
2.空间目标探测感知关键技术及算法体系。该成果以理论及软件开发包形式呈现，团队具备多年的空间探测相关开发经验，并将相关理论及算法构建软件开发包。该SDK开发包基于C++开发，具有较好的泛化能力，具有坐标描述转换、预处理、目标提取、星表制备、星图识别、光学标定、定位定姿定轨等功能，可支撑各层次的空间探测相关开发需求。目前团队基于此SDK开发的顶层软件，采用目标TLE数据库匹配的解决方法，已经完成长光奥闰光电科技有限公司地基望远镜空间目标的感知识别及长光卫星技术股份有限公司的星敏感器在轨图像空间目标自动提取与识别，后续还将采用更多的数据验证完善提升本系统的技术成熟度。
意向开展成果转化的前提条件：
1、长春长光奥闰光电科技有限公司等测站望远镜生产企业，利用本项目的共性技术，实现地基测站的空间目标自动探测感知，为空间安全提供支撑服务。
2、长光卫星技术股份有限公司、吉天星舟空间技术有限公司等遥感卫星公司，通过本技术的转化，可以利用星上光学载荷构建空间态势感知平台，为自身卫星安全提供保障、为国家及其他航天企业的空间安全需求提供数据支撑服务。另外可以在空间光学载荷开发过程中应用空间目标及星图光学探测仿真系统，对光学载荷的精度和鲁棒性进行评估和测试。
长春工业大学
2025-05-20
一种基于无人艇应用的水面目标快速检测方法
本发明公开了一种基于无人艇应用的水面目标快速检测方法，属于数字图像处理和控制系统交叉技术领域。本发明通过目标性分析得到目标候选区域，由于候选区域中会存在一定虚警，因此利用显著性分析得到显著区域，并将目标性与显著性相结合，剔除虚警，得到目标准确位置。本发明不带有特定目标类型信息，因此普适性较好，相较于现有的其它目标检测算法，无论是在目标的检测效果方面，还是在方法的速度方面都有很大的提升，对无人艇的自动避障具有重要
华中科技大学
2021-04-14
一种公路地标约束下的地面运动目标检测方法
本发明公开了一种公路地标约束的动平台动目标检测方法，包括：从卫星图片中选取形状特征明显的公路地标，根据公路地标所在的卫星图片生成公路参考图，将生成的公路参考图中直道部分的中心作为选取地标约束中心点，并以该地标约束中心点为中心在公路地标上选取一矩形区域，其宽度和公路地标的宽度相同，长度为出现在视场范围内公路地标直道部分的长度，获取实时图，根据实时图的实时成像行数和实时成像列数、以及动平台的飞行保障参数对公路参考图
华中科技大学
2021-04-14
应用二次IoU损失函数的无锚框目标检测方法
本发明提供一种应用二次IoU损失函数的无锚框目标检测方法，其特征在于，包括:将待检测图像进行预处理再输入至预先训练好的目标检测模型进行推理得到对应的图像检测结果，其中，目标检测模型预先通过如下训练得到:获取训练用图像数据集以及监督信息；构建初始目标检测模型,并将训练用图像数据集以及监督信息输入至该模型；使用二次IoU损失函数求定位损失，并使用Focal Loss损失函数求分类损失；分别用定位损失以及分类损失对初始目标检测模型的模型参数进行求导，再使用反向传播对模型参数进行更新；判断更新后的模型参数是否达到终止条件，当判断为是则进入下一步，否则进入训练过程第二步；保存更新后的模型参数并进行加载得到目标检测模型。
复旦大学
2021-01-12
一种三维视觉目标检测与识别方法与装置
1. 痛点问题
我们生活在一个真实的三维世界中，二维环境感知是远无法满足我们的实际需求。在诸如自动驾驶、机器人抓取和三维目标识别等应用中（如图1），我们经常需要推理三维空间中物体之间的位置关系，从而能够理解真实三维场景并做出进一步的决策行为。
图1 自动驾驶、视觉抓取、物体识别
2. 解决方案
本技术成果提出了一种三维视觉目标检测与识别方法。在三维视觉目标检测方面，提出了一种基于关系推理网络的单目三维物体检测方法，方法流程图如图2所示。方法提出了一种新的单目三维物体检测架构，训练了一个深度关系推理网络来估计三维候选和真实物体之间的空间位置关系，通过测量投影结果和真实物体之间的视觉拟合度来实现高精的三维空间定位。
图2 三维目标检测的流程图
在三维视觉目标识别方法，提出了一种基于球面分形卷积神经网络的三维点云识别技术，方法流程图如图3所示。方法通过引入球面分形结构，将原始三维点云通过可学习的神经网络投影到球面，使得卷积神经网络可以高效处理三维点云数据并进行特征特征，同时通过设计基于分形结构的层次化学习框架，提高了三维点云物体识别的精度，实现了对于三维点云目标在旋转条件下特征表示的鲁棒性。
合作需求
寻求在人工智能、智能机器人、智慧城市等领域有相关技术开发、市场推广经验，能推进本技术落地的高科技企业，可以进行深度合作。本技术成果有望在自动驾驶、虚拟现实等场景进行落地应用。
清华大学
2021-12-16
图像目标定位
成果与项目的背景及主要用途：
基于最大整体相似性的超像素网格，随着当今拍照设备像素不断提高，同时照片数量成几何级数增长，在图像中进行语义级别的快速目标定位已是当下热门问题。
技术原理与工艺流程简介：
快速的在输入图像里找到事先定义的目标物体，也是当今图像检索领域里面的一个核心技术。
如下图所示：
(a) 图中人偶为用户定义的查询目标
(b) 图为待查询图像
(e)~(h) 目前现有方法的目标定位的结果及所用时间
(i) 我们的技术的图像定位效果和所用时间
（注：红色框出的部分为算法定位并分割出的结果）
算法在图像快速目标定位上：快！准！狠！
天津大学
2021-04-11
一种卫星序列图像中点目标实时检测与跟踪系统及方法
本发明公开了一种卫星序列图像中点目标实时检测与跟踪系统及方法，该系统包括：图像数据接收模块、图像帧头检测模块、单帧图像目标检测模块、序列图像关联检测模块；图像数据接收模块，每次从卫星红外图像生成系统接收预设 N 字节长度的数据包，并缓存到环形缓冲区中；图像帧头检测模块在环形缓冲区中对图像的起始位置与结束位置进行位置检测，并将帧图像数据缓存到图像缓存区中；单帧图像目标检测模块，用于处理图像缓存区的图像数据，获取疑似目
华中科技大学
2021-04-14
一种人流量统计中最优目标检测尺度的生成方法
本发明公开了一种人流量统计中最优目标检测尺度的生成方法，包括以下步骤：获取视频源，并初始化统计目标队列 people_list 为空；读取视频源当前帧图像，将该图像转化为灰度图像 Gk，并初始化检测目标队列 head_list 为空，将灰度图像 Gk 划分为 n 个区域；对灰度图像 Gk 进行目标检测，利用检测目标和跟踪信息更新 people_list 队列，并将新出现没有关联的检测目标作为新目标加入 people_list 中；
华中科技大学
2021-04-14
一种基于改进YOLOv8的机场跑道异物目标检测方法
本发明涉及计算机视觉和深度学习领域，尤其涉及深度学习中数据预处理阶段采用RandAugment数据增强来丰富数据集和YOLOv8目标检测算法中损失函数的替换以及注意力模块的添加的相关研究和技术方案。通过将原有的损失函数CIOU替换为SIOU损失函数并且在YOLOv8的Neck部分添加新的注意力机制模块RACmix，加强了网络在复杂情况下对小目标的感知能力，修改后的网络模型结果提升了机场跑道异物检测的准确性和鲁棒性。
南京工业大学
2021-01-12