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飞行器地面运动目标红外图像识别装置
本发明公开了一种飞行器地面运动目标红外图像识别装置，所述装置包括红外图像非均匀性校正模块、图像旋转模块、图像配准模块、多级滤波模块、连通域标记模块、目标检测与特征识别模块、流程控制模块以及 FPGA 实现的互联模块。本发明采用图像处理和目标识别专用 ASIC/SoC 芯片、通用 DSP 处理器和 FPGA 处理器，完成不同层次的图像处理和目标识别算法，提高系统并行度、实时性，实时地实现了飞行器地面运动目标红外图像识别
华中科技大学
2021-04-14
一种红外目标投影模型指导的飞机感兴趣区测谱方法
本发明公开了一种红外目标投影模型指导的飞机感兴趣区测谱方法，包括：(1)建立投影姿态数据库；(2)对实测飞机目标红外图像进行测谱，包括：(2.1)实测获得飞机目标红外图像；(2.2)获得目标各感兴趣区域轮廓；(2.3)将投影姿态数据库与实测的目标各感兴趣区域轮廓进行比对，确定飞机的姿态以及在此种姿态下的各感兴趣区域的对应几何关系；(2.4)根据整体轮廓与各个感兴趣区域之间的相互关系，确定各感兴趣区域的具体坐标；(2.
华中科技大学
2021-04-14
仿真纸飞机
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济南市天桥区纸飞机纸艺工作室
2021-08-23
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济南市天桥区纸飞机纸艺工作室
2021-08-23
一种可见光目标轮廓模型指导的飞机感兴趣区测谱方法
本发明公开了一种可见光目标轮廓模型指导的飞机感兴趣区测谱方法，包括：(1)建立典型飞机目标轮廓姿态数据库；(2)对实测飞机目标可见光图像进行测谱，包括：(2.1)获取飞机目标的可见光图像；(2.2)获得目标轮廓特征；(2.3)用目标轮廓匹配步骤(1)中建立的轮廓姿态数据库，得到飞机的对应姿态，以及在此种姿态下的部件对应几何关系；(2.4)根据轮廓与各个部件之间的相互关系，寻找目标各部件测谱的中心位置坐标；(2.5)把
华中科技大学
2021-04-14
电磁波方法浅层地下勘探中目标精确定位和识别
本项目将在目前硬件条件下，通过信号处理手段充分发挥硬件能力提高探地雷达的探测性能，使探地雷达能够高精度确定分层媒质中的层位、层厚及参数，对非层状目标能高精度地确定目标位置、几何形状和尺寸及其电性质，并给出根据目标特征辨识目标。本项目跨电磁学、地学、信号及图像处理等学科，涉及强相干干扰抑制、时域逆散射、图象处理、成象技术及目标识别等，是一项有理论意义并能使探
西安交通大学
2021-01-12
飞机上升原理
530mm×150mm×270mm，平行风源，机翼不小于105mm×105mm，无平衡重力装置，可验证机翼上下倒放无升力。供电AC 220V，带电源开关。
宁波华茂文教股份有限公司
2021-08-23
天然药物中目标物快速“识别鉴定”二维色谱仪研制
1. 2D/CMC-中药注射液类过敏物分析仪 2.“2D/CMC-中药注射液类过敏物分析仪”系统界面 3.2D/CMC-中药注射液类过敏物分析仪 配体-受体相互作用研究 ：CMC模型完全适用于配体-膜受体相互作用研究 4. CMC-配体/受体作用分析仪
西安交通大学
2021-04-11
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
空间学院在临近空间高速目标精细识别领域取得突破性进展
近日，西安电子科技大学空间科学与技术学院在临近空间高速目标精细识别领域取得突破性进展，在航空航天领域全球排名Top 2的CJA (Chinese Journal of Aeronautics)上发表了题为“An unsupervised classification method of flight states for hypersonic targets based on hyperspectral features”的最新研究成果，并被评选为期刊亮点文章，通过官方微信公众号、Facebook、Twitter账号进行国内外推送。
西安电子科技大学
2023-07-10