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[发明专利]兼顾可观测性和反拦截精度的主动防御协同突防制导方法-CN202310757678.3在审
发明人：方峰;朱奕超;王昌平;李文韬;彭冬亮 -专利权人：杭州电子科技大学
申请日： 2023-06-26 - 公布日： 2023-09-22 - 主分类号： G05D1/10 文献下载
摘要：本发明公开了一种兼顾可观测性和反拦截精度的主动防御协同突防制导方法。本发明首先建立主动防御非线性运动学模型；构建了兼顾目标可探测性和突防制导精度的滑模状态变量和滑模面；通过引入双幂次趋近律和带状态反馈的指数型趋近律，设计了单向协同滑模制导律；构建加速度目标函数，将双向协同问题转化为最小化目标弹‑防御弹的加速度优化问题，考虑削弱由来袭拦截弹未知机动引起的滑模抖振问题，设计了一个扩张状态观测器，对来袭拦截弹的加速度信息进行实时估计，削弱滑模抖振现象。
兼顾观测拦截精度主动防御协同突防制导方法

[发明专利]基于空间相关性注意力的红外和可见光图像融合方法-CN202310823416.2在审
发明人： 彭冬亮;刘克伟;李焘;谷雨;陈华杰 -专利权人：杭州电子科技大学
申请日： 2023-07-06 - 公布日： 2023-09-05 - 主分类号： G06V10/77 文献下载
摘要：本发明涉及基于空间相关性注意力的红外和可见光图像融合方法，包括以下步骤：S1：读取红外和可见光图像；S2：将红外和可见光图像分别输入编码器提取4种尺度的深度特征；S3：将红外的深度特征和可见光图像的深度特征输入融合网络；S4：在融合网络中，对输入融合网络的相应尺度的红外图和可见光图像特征计算空间相关性注意力权重并将空间相关性注意力权重作用于红外和可见光图像的特征；S5：在融合网络中，对空间注意力作用后的特征利用交叉残差网络进一步融合；S6：根据融合特征构建融合图像；该方法针有效解决了红外和可见光图像像素级融合任务中细粒度信息丢失的问题。
基于空间相关性注意力红外可见光图像融合方法

[发明专利]一种基于改进DDPG的近距空战机动决策方法-CN202310755101.9在审
发明人：方峰;李文韬;朱奕超;彭冬亮 -专利权人：杭州电子科技大学
申请日： 2023-06-25 - 公布日： 2023-08-29 - 主分类号： G05D1/08 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于改进DDPG的近距空战机动决策方法，首先建立了无人机运动学模型，与一对一的近距空战模拟对抗场景及胜负裁决模型。将空战决策过程转化为马尔可夫决策过程，设计无人机的状态‑动作空间，并依据胜负裁决模型设计基于目标视线角、相对速度的奖励函数模型，通过添加衰减的噪声平衡智能体对空间的探索和对经验的利用。将依据空战状态做出的每一步决策产生的四元组存到记忆库，从中抽样训练策略网络，按比例更新Actor网络和Critic网络，提高空战训练过程的稳定性和决策效率。与基于矩阵对策的敌方无人机博弈对抗训练，能够生成满足期望需求的机动决策指令，实现先敌占位、先敌攻击和先敌规避的空战优势。
一种基于改进 ddpg 近距空战机动决策方法

[发明专利]考虑目标测量不确定状态相关的先进后验克拉美罗下界-CN202310166038.5在审
发明人：石义芳;张扬帆;张瑜;彭冬亮 -专利权人：杭州电子科技大学
申请日： 2023-02-27 - 公布日： 2023-08-15 - 主分类号： G01S13/72 文献下载
摘要：本发明公开了考虑目标测量不确定状态相关的先进后验克拉美罗下界，包括如下步骤：步骤一、在进行目标跟踪时，确定目标运动过程的目标状态方程以及双基雷达的测量方程；步骤二、得到目标状态方程和传感器测量方程后，将目标k时刻的目标状态估计的费雪信息矩阵记作Jk，则目标k时刻的状态估计的下界就是Jk的逆矩阵，即先进后验克拉美罗下界；步骤三、计算有条件的测量信息矩阵步骤四、将计算得到有条件的测量信息矩阵代入得到先进后验克拉美罗下界。该方法在杂波干扰基础上，重点考虑了目标‑雷达几何位置影响下的目标漏检与测量噪声对PCRLB的影响。仿真实验验证了在双基雷达测量信息高度不确定下，相比于其它PCRLB方法，本专利的方法可以获得更准确的下界。
考虑目标测量不确定状态相关先进克拉下界

[发明专利]基于归一化灰度霍夫变换和局部CFAR的尾迹检测方法-CN202010125748.X有效
发明人：李焘;彭冬亮;薛梦凡;陈志坤;武勇 -专利权人：杭州电子科技大学
申请日： 2020-02-27 - 公布日： 2023-08-11 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了基于归一化灰度霍夫变换和局部CFAR的尾迹检测方法，首先利用归一化灰度Hough变换将原始SAR图像转换到Hough参数空间，然后利用局部滑窗CFAR方法获得Hough参数空间的峰值和谷值检测结果，并将其反演到图像域，从而得到尾迹检测结果。本发明方法不需要进行舰船目标区域掩膜处理，避免了较为复杂的预处理过程；本发明方法利用局部CFAR的思想得到Hough参数空间的检测统计量，能够进一步增强尾迹特征，提高了尾迹检测性能。
基于归一化灰度变换局部 cfar 检测方法

[发明专利]一种几何位置相关的双基雷达测量噪声协方差建模方法-CN202310137388.9在审
发明人：石义芳;吴畏;张瑜;彭冬亮 -专利权人：杭州电子科技大学
申请日： 2023-02-20 - 公布日： 2023-08-01 - 主分类号： G01S7/40 文献下载
摘要：本发明公开了一种几何位置相关的双基雷达测量噪声协方差模型，针对双基雷达测量噪声协方差与目标‑雷达几何位置关系相关的问题，重新推导并构建了双基雷达测量噪声协方差的时变模型，精确描述了测量精度与目标、发射站、接收站几何位置的量化关系。首先，利用克拉美罗界和模糊函数建模得到双基雷达信号域时延和多普勒频移的最佳估计精度；其次，推导了双基测量形式下信号域到测量域转换的时变修正系数矩阵；最后，计算得到时变的双基雷达测量噪声协方差表达式。仿真实验验证并分析了双基雷达测量噪声协方差受目标、发射站、接收站间几何位置关系的直接影响，拥有很强的实际工程应用性。
一种几何位置相关雷达测量噪声协方差建模方法

[发明专利]一种基于随机共振系统的航空磁异常检测方法及系统-CN202310482538.X在审
发明人： 彭冬亮;代帆;陈志坤;李焘;翁一鸣 -专利权人：杭州电子科技大学
申请日： 2023-04-27 - 公布日： 2023-07-11 - 主分类号： G01V3/38 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于随机共振系统的航空磁异常检测方法，包括以下步骤：S1：采集地磁场数据。其中所述数据为经过航磁补偿技术处理后的数据。S2：建立随机共振检测系统并计算二元假设检测统计量。所述二元假设检测统计量为随机共振系统输出的标准差。S3：计算阈值并检测目标。所述阈值计算方法为单元平均法。通过二元假设检测统计量与阈值的比较来确定检测中是否存在目标。当随机共振系统中任一子系统的二元假设检测统计量大于相应阈值即可认为目标存在，当且仅当两子系统统计量均小于阈值时认为测量为纯噪声。该方法针对复杂环境下磁异常检测过程中出现的信号信噪比低、相关性匹配检测方法受噪声类型影响严重等问题。
一种基于随机共振系统航空异常检测方法

[发明专利]一种交通事故的影响因子分析方法-CN202211664674.2在审
发明人：刘俊;徐浩浩;谷雨;陈华杰;彭冬亮 -专利权人：杭州电子科技大学
申请日： 2022-12-23 - 公布日： 2023-05-16 - 主分类号： G06Q10/0639 文献下载
摘要：本发明涉及一种交通事故的影响因子分析方法，包括：采集交通事故数据集，交通事故数据集包括交通事故的各种影响因子；对交通事故数据集进行数据预处理，得到目标交通事故数据集；利用随机森林对目标交通事故数据集的影响因子进行重要性评估，得到影响因子的重要性评分；按照重要性评分由小到大进行排序作为K2算法模型的输入顺序，将目标交通事故数据集输入K2算法模型进行训练，剔除与交通事故无关的影响因子，剩余的影响因子构成新的数据集；将新的数据集重新输入K2算法模型进行训练，得到影响因子分析模型，并利用影响因子分析模型进行影响因子分析。本发明解决了交通事故的影响因子分析准确率不高的缺陷，弥补了贝叶斯网络模型的不足。
一种交通事故影响因子分析方法

[发明专利]一种基于多维度跨模态信息交互的驾驶员意图预测方法-CN202310117431.5在审
发明人：薛梦凡;郑建楠;彭冬亮;李焘;陈志坤;宋怡然 -专利权人：杭州电子科技大学
申请日： 2023-01-20 - 公布日： 2023-05-12 - 主分类号： G06V20/56 文献下载
摘要：本发明提供一种基于多维度跨模态信息交互的驾驶员意图预测方法，应用于智能驾驶领域。本发明设计了一个高效的视频分类网络来分别提取车内、外视频序列的通道‑时序特征，在特征提取过程中，本发明通过设计一种跨模态通道‑空间加权机制来实现车内、外视频序列特征间的信息交互，此外，本发明还提出一种对比学习模块来迫使两个特征提取网络学习到车内、外视频序列向量表示的结构知识。然后，通过基于残差结构和GRU分类器的预测模块获得初步预测结果，接着利用GPS信息校正初步预测结果来得到最终预测结果。
一种基于多维度跨模态信息交互驾驶员意图预测方法

[发明专利]基于平均教师模型的半监督肺叶分割方法-CN202310037807.1在审
发明人：薛梦凡;宋怡然;彭冬亮;李焘;陈华杰;陈志坤 -专利权人：杭州电子科技大学
申请日： 2023-01-10 - 公布日： 2023-04-18 - 主分类号： G06T7/11 文献下载
摘要：本发明涉及基于平均教师模型的半监督肺叶分割方法，采用了一种平均教师模型的半监督肺叶分割框架，并利用全局和局部对比损失对主干网络进行总体预训练。预训练的编码器和解码块提取了未标记数据中全局和局部的有用信息表示，并将预训练的U‑Net结构作为平均教师模型中教师网络和学生网络的主干。将经过数据增强处理的无标签数据送入教师网络得到对应的伪标签，利用伪标签训练学生网络以使学生模型和教师模型在语义层面趋于一致，同时，使用学生网络中的指数移动平均(EMA)权重来更新教师模型的网络参数，以此方式来优化肺叶分割网络的性能，来生成准确率更高的肺叶掩膜。
基于平均教师模型监督肺叶分割方法

[发明专利]一种基于改进活动轮廓模型的SAR图像目标检测方法-CN201910973877.1有效
发明人：李焘;彭冬亮;吕俊阳;薛梦凡;陈志坤 -专利权人：杭州电子科技大学
申请日： 2019-10-14 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G06T7/13 文献下载
摘要：本发明公开了一种提出了一种基于改进活动轮廓模型的SAR图像目标检测方法，该方法基于Gamma分布假设，利用Bhattacharyya距离度量推导了基于局部区域统计信息的活动轮廓模型的能量泛函，利用全局最小化框架，实现所提能量泛函的全局能量最小化。本发明方法能够获得精确定位的目标轮廓，从而达到检测目标的目的，并且具有很高的计算效率。
一种基于改进活动轮廓模型 sar 图像目标检测方法

[发明专利]一种基于多层次交互融合的多模态数据场景识别方法-CN202211597492.8在审
发明人：薛梦凡;江浩东;彭冬亮;李焘;韩璐;郑建楠;宋怡然 -专利权人：杭州电子科技大学
申请日： 2022-12-12 - 公布日： 2023-03-31 - 主分类号： G06F18/213 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于多层次交互融合的多模态数据场景识别方法。使用自动驾驶场景下车载传感器收集的视频数据和车载数据，分别提取三种单模态特征，包括基于双阶段注意力机制的多示例学习获取视频中2D级别的特征；通过多层时空注意力网络提取出场景视频中的3D时空特征，同时加入了车载信息特征向量一起训练，进行交互；以及对车载信息特征向量进行训练。完成三个模态的特征提取后，进行相似度损失的计算，在训练过程中最大化三个模态的相似部分，并基于多层自注意力网络对三个模态的特征进行交互，最后进行分类操作。该方法能利用已有的视频和车载信息交互，补充信息，提高识别场景识别速度和精度。
一种基于多层次交互融合多模态数据场景识别方法

[发明专利]基于量测迭代更新的多传感器GMPHD自适应融合方法-CN201911230380.7有效
发明人：申屠晗;朱袁伟;彭冬亮;骆吉安;陈志坤 -专利权人：杭州电子科技大学
申请日： 2019-12-04 - 公布日： 2023-03-24 - 主分类号： G06T7/277 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于量测迭代更新的多传感器GMPHD自适应融合方法，本发明为了研究融合顺序对融合结果的影响,在量测迭迭代校正多传感器PHD(ICMPHD)算法的基础上，基于OSPA度量评价指标,将融合后最终得到的高斯粒子与各个传感器的量测进行一致性度量计算，并根据计算结果由大到小对传感器融合顺序进行排序，提出了一种自适应迭代校正多传感器PHD(AICMPHD)方法，再将高斯混合(GM)技术引入AICMPHD方法中，实现AIC‑GMPHD算法。本发明配置结构明了，计算量小，可广泛应用于多目标跟踪领域。
基于量测迭代更新传感器 gmphd 自适应融合方法

[发明专利]一种外辐射源雷达目标检测方法-CN202211041250.0在审
发明人： 彭冬亮;侯兆航;武勇 -专利权人：杭州电子科技大学
申请日： 2022-08-29 - 公布日： 2022-11-25 - 主分类号： G01S13/08 文献下载
摘要：本发明一种外辐射源雷达目标检测方法，本发明先获取外辐射源雷达的距离‑多普勒矩阵A；将A保存为灰度图片B，将B输入到网络来检测是否出现参考通道含目标回波这种异常情况，若输出0表示没有发生异常则直接进行恒虚警检测，得到目标检测结果；若输出1，则表示出现异常情况，则先进行恒虚警检测得到检测矩阵C，视C每一个大于0的元素为待定目标，用每一个待定目标重构参考信号，再用重构的参考信号进行杂波抑制、距离‑多普勒处理、恒虚警检测得到新检测矩阵D；对比C和D大于0元素个数，若个数减少，则对应的待定目标为真目标，应保留；若个数增加，则对应的待定目标为假目标，应置0。所有待定目标经过上述处理后可以得到最终目标检测结果。
一种辐射源雷达目标检测方法

[发明专利]融合目标检测与跟踪的视频半自动目标标注方法-CN201910963482.3有效
发明人：徐英;谷雨;刘俊;彭冬亮;陈庆林 -专利权人：杭州电子科技大学
申请日： 2019-10-11 - 公布日： 2022-10-14 - 主分类号： G06V20/40 文献下载
摘要：本发明公开融合目标检测与跟踪的视频半自动目标标注方法，首先在视频图像中选定某一帧为初始帧，手动标记目标的初始位置，确定目标的类别标签。在后续帧中，融合基于图像的目标检测算法和基于图像序列的视频目标跟踪算法估计目标在图像中的位置；本发明根据目标跟踪算法判断目标标注是否结束。若结束，根据每一帧目标的显著值大小，提取视频关键帧，得到目标标注结果，否则继续估计目标在视频图像中的位置；本发明基于目标显著性提取视频关键帧的方法，使关键帧能反映目标变化的多样性。本发明采用多镜头多舰船的视频进行实验测试，验证了本发明提出方法的有效性。
融合目标检测跟踪视频半自动标注方法

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