“尹继豪”申请（专利权）人搜索_中国专利权人_发明人_技术持有人_科研专家_钻瓜专利网

钻瓜专利网为您找到相关结果50个，建议您升级VIP下载更多相关专利

[发明专利]一种基于神经辐射场地外行星表面环境重建方法-CN202211730729.5在审
发明人： 尹继豪;魏晓东;崔林艳;薛斌党 -专利权人：北京航空航天大学
申请日： 2022-12-30 - 公布日： 2023-05-02 - 主分类号： G06T17/05 文献下载
摘要：本发明公开一种基于神经辐射场地外行星表面环境重建方法，其中，地外行星表面环境重建方法包括：利用地外行星巡视器导航相机获取可视区域内的地外行星表面图片；根据所述地外行星表面图片的共视点匹配关系计算其成像时相机内、外参数；以所述地外行星表面图片及其成像时的相机内、外参数作为输入，构建神经辐射场模型实现地外行星表面环境结构的重建；将需要合成的新视角图像对应的内、外参数作为所述神经辐射场模型的输入，实现地外行星表面环境新视角图像或虚拟现实图像的合成。该方法克服了地外行星表面图片纹理特征单一重复、视角稀疏分散、视场重叠区域低等不利特点，实现了视觉效果优秀、几何结构正确的地外行星表面环境重建。
一种基于神经辐射场地外行表面环境重建方法

[发明专利]一种基于局部极坐标编码的星图配准方法-CN202211331690.X在审
发明人：薛斌党;李新阳;崔林艳;尹继豪 -专利权人：北京航空航天大学
申请日： 2022-10-28 - 公布日： 2023-03-28 - 主分类号： G06T3/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于局部极坐标编码的星图配准方法，该方法无须使用额外的天文辅助信息，且具有运行速度快、对输入天文目标检测结果鲁棒性强的特点，适合对恒动观测模式下的天文图像配准。本发明以天文目标检测结果作为输入，依据亮度、面积等特征选取参考星；基于参考星之间的局部相对位置关系，设计了局部极坐标编码计算方法，将该编码与目标亮度、面积特征结合后作为各参考星描述子；通过对待配准星图进行参考星描述子匹配获得匹配点对，依据匹配点对估计仿射变换矩阵，最终实现星图配准。通过本发明提供的星图配准方法，可以实现大尺寸地基光学图像中的快速、鲁棒配准，进而提高空间目标检测算法效率及效果，有助于提高地基光学系统空间目标检测能力。
一种基于局部坐标编码星图方法

[发明专利]一种深度学习单帧红外弱小目标高分辨率分割方法-CN202211289523.3在审
发明人： 尹继豪;彭玟滔;薛斌党;崔林艳 -专利权人：北京航空航天大学
申请日： 2022-10-20 - 公布日： 2023-01-31 - 主分类号： G06V10/26 文献下载
摘要：本发明涉及一种深度学习单帧红外弱小目标高分辨率分割方法，旨在作为一种高效准确的红外弱小目标分割模型为红外弱小目标探测任务提供支撑。本发明以数据驱动方式，设计了基于高分辨率分割网络的小目标检测框架。针对红外弱小目标像素占比极低的问题，本发明设计了高分辨特征提取模块，维持了一条原图像尺度的特征支路，保留了弱小目标的空间信息；针对红外弱小目标缺少有效表观特征的问题，本发明设计了一种上下层特征融合策略，在高层特征支路提取优势语义信息，在底层特征支路提取优势空间信息；针对红外弱小目标在图像中目标数量极少的问题，本发明设计了一种样本随机复制的数据增强方案，能有效改善红外图像中的样本不均衡问题。
一种深度学习红外弱小目标高分辨率分割方法

[发明专利]一种基于空间-光谱联合注意力机制的高光谱图像分类方法-CN202010044989.1有效
发明人： 尹继豪;李磊;刘雨晨;黄浦;王麒雄 -专利权人：北京航空航天大学
申请日： 2020-01-16 - 公布日： 2023-01-13 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本发明算法致力于解决传统卷积神经网络对以高光谱图像为代表的细粒度图像分类任务性能不足问题，提出一种基于空间‑光谱联合注意力机制的高光谱图像分类算法，配合卷积神经网络可以有效地捕捉图像全局特征，自适应地聚焦相似图像之间差异性较大空间局域特征；同时评估不同波段对任务贡献，使得神经网络更多地关注贡献大的光谱波段，提取图像光谱局部差异特征，提升高光谱图像分类精度，在以高光谱图像为代表的细粒度图像分类领域具有广泛的应用。
一种基于空间光谱联合注意力机制图像分类方法

[发明专利]月面行驶导航方法、装置、电子设备及存储介质-CN202211184268.6在审
发明人：刘传凯;魏晓东;尹继豪;谢剑锋;张作宇;张济韬 -专利权人：北京航天飞行控制中心
申请日： 2022-09-27 - 公布日： 2022-12-30 - 主分类号： G01C21/24 文献下载
摘要：本申请公开了一种月面行驶导航方法、装置、电子设备及存储介质，属于探月技术领域，其中，月面行驶导航方法包括：利用卫星影像图的陨石坑或大石块作为路标，提取对应路标，利用路标特征的形状、尺寸和路标的相对位置关系构建全局路标图；利用月球车导航相机获取行驶过程中前方可视区域内的第一月面图片；根据所述第一月面图片中月面显著特征构建导航相机路标图；将所述导航相机路标图与所述全局路标图进行匹配确定月球车的位姿。该方法通过将环月卫星探测数据和导航相机数据的融合，实现高安全性和高精度的探月月球车全局路径规划与行驶导航。
行驶导航方法装置电子设备存储介质

[发明专利]一种天文目标检测与精确定位一体化方法-CN202210795693.2在审
发明人：薛斌党;李杰;崔林艳;尹继豪 -专利权人：北京航空航天大学
申请日： 2022-07-06 - 公布日： 2022-12-20 - 主分类号： G01C21/02 文献下载
摘要：本发明涉及一种天文目标检测与精确定位一体化方法，旨在作为一种高效准确的天文目标检测方法为空间目标检测任务提供支撑。本发明以数据驱动方式，以地基光学观测的天文图像为数据输入，采用基于关键点的单阶段目标检测框架，同时执行目标检测与精确定位值回归任务；使用密集嵌套U型网络作为主干网络，提取并利用高分辨率特征图进行目标检测；使用基于概率分布建模的方式预测目标精确定位。通过本发明提供的检测与定位一体化方法，可以实现大尺寸地基光学图像中的快速天文目标准确检测，并输出目标在图像上亚像素级别精确定位，有助于提高地基光学系统空间目标检测能力。
一种天文目标检测精确定位一体化方法

[发明专利]一种月球轨道器影像与巡视器导航相机图像配准方法-CN202211079236.X在审
发明人： 尹继豪;赵欣语;崔林艳;魏晓东;薛斌党 -专利权人：北京航空航天大学
申请日： 2022-09-05 - 公布日： 2022-12-06 - 主分类号： G06T7/33 文献下载
摘要：本发明涉及一种月球轨道器影像与巡视器导航相机图像配准方法，包括以下步骤：(1)利用巡视器导航相机双目图像重建月面点云模型，计算月面平面方程与投影变换模型参数，实现单张巡视器导航相机图像月面正投影变换。(2)根据所述单张巡视器导航相机月面正投影图像，基于引入预选区域的DFM配准算法，得到巡视器导航相机月面正投影拼接图像。(3)根据月球轨道器影像与所述巡视器导航相机月面正投影拼接图像，基于均值漂移滤波自动提取月面撞击坑，寻找误差最小的仿射变换获取两图月面撞击坑的匹配关系，得到仿射变换矩阵。(4)根据所述仿射变换矩阵，最终实现月球轨道器影像与巡视器导航相机图像配准。定位导航相机并间接评价配准精度。
一种月球轨道影像巡视导航相机图像方法

[发明专利]一种基于边缘候选区域提取的深度学习舰船目标检测方法-CN201810012688.3有效
发明人：姜志国;张浩鹏;黄洁;谢凤英;赵丹培;罗晓燕;史振威;尹继豪 -专利权人：北京航空航天大学
申请日： 2018-01-06 - 公布日： 2022-11-15 - 主分类号： G06V10/44 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于边缘候选区域提取的深度学习舰船目标检测方法，利用基于结构化随机森林模型对不同条件下的遥感图像进行边缘检测，得到有目的性的边缘检测结果，抑制海况和光照等情况对边缘结果的影响；利用基于边缘检测结果的候选区域提取算法，在大幅宽的遥感图像中提取可能存在目标的候选区域，将挑选结果作为深度学习网络的输入，从而提升网络处理的效率，加快检测速度。
一种基于边缘候选区域提取深度学习舰船目标检测方法

[发明专利]一种卫星特征部件图像自动标注及数据库构建方法-CN202210944591.2在审
发明人：崔林艳;张国龙;尹继豪;薛斌党 -专利权人：北京航空航天大学
申请日： 2022-08-08 - 公布日： 2022-11-04 - 主分类号： G06F16/21 文献下载
摘要：本发明涉及一种卫星特征部件图像自动标注及数据库构建方法，包括以下步骤：(1)对卫星三维模型进行关键部件标记；(2)在虚幻引擎中构建地球背景、卫星轨道、相机等场景组件，搭建仿真空间场景；(3)针对步骤(1)获得的已标记卫星三维模型和步骤(2)获得的仿真空间场景，批量生成卫星图片及其关键部件语义标注图；(4)针对步骤(3)获得的语义标注图，进行标签重映射，规范数据库格式，完成数据库构建。本发明提供卫星三维模型关键部件自动标注及批量出图方法，准确高效地实现卫星仿真图像关键部件语义分割数据库的构建。
一种卫星特征部件图像自动标注数据库构建方法

[发明专利]一种基于稠密光流的火箭整流罩分离角速度测量方法-CN202210413392.9在审
发明人： 尹继豪;冯家齐;彭玟滔 -专利权人：北京航空航天大学
申请日： 2022-04-20 - 公布日： 2022-09-09 - 主分类号： G06T7/136 文献下载
摘要：本方法致力于解决基于稠密光流的计算机视觉算法难以在画面质量较差的情况下稳定跟踪整流罩运动边界区域并进行速度计算的问题，我们提出一种基于稠密光流的火箭整流罩分离角速度测量方法，首先利用背景建模去除载荷区域，再利用帧间差分和区域阈值分割稳定跟踪整流罩运动区域，随后利用稠密光流对整流罩运动区域内的像素进行运动信息计算，最后根据二维像素运动和三维目标运动之间的转换关系解算得到整流罩分离的角速度。该方法可用于箭载摄像装置拍摄的火箭整流罩分离真实影像分析。
一种基于稠密火箭整流分离角速度测量方法

[发明专利]基于难样本挖掘的机场检测方法-CN201710314261.4有效
发明人：张浩鹏;姜志国;蔡博文;赵丹培;谢凤英;史振威;尹继豪;罗晓燕 -专利权人：北京航空航天大学
申请日： 2017-05-06 - 公布日： 2022-07-26 - 主分类号： G06V10/774 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于难样本挖掘的机场检测方法，所述方法包括以下步骤：将光学遥感图像与对应标注真值作为光学遥感图像的训练数据；候选区域提取网络的训练；区域分类网络的训练；候选区域提取与区域分类网络的耦合训练；基于难样本挖掘的端到端深度卷积网络的微调；端到端深度卷积神经网络的机场检测。将深度卷积神经网络引入到遥感图像机场检测，不仅利用卷积网络提取遥感图像中目标的高层语义特征信息，通过高层语义特征筛选机场候选区域，同时还对候选区域是否为机场进行二次确认，提升遥感图像中机场检测的查全率与准确率。
基于样本挖掘机场检测方法

[发明专利]一种基于透视投影模型的火箭助推器分离姿态测量方法-CN202111664352.3在审
发明人： 尹继豪 -专利权人：北京航空航天大学
申请日： 2021-12-31 - 公布日： 2022-04-12 - 主分类号： G06T7/80 文献下载
摘要：本发明方法致力于解决基于点匹配的计算机立体视觉算法无法在画面质量较差的情况下获取特征点对进行姿态解算的问题，我们提出一种基于透视投影模型的火箭助推器分离姿态测量方法，通过人工辅助标记助推器外轮廓上的四点得到助推器的轮廓，再利用相机内参矩阵和助推器实际外轮廓数据建立相机坐标方程组，解算方程得到助推器主轴的首尾坐标，最后换算得到助推器的俯仰角和偏航角。
一种基于透视投影模型火箭助推器分离姿态测量方法

[发明专利]一种光学遥感图像的近岸舰船分割方法-CN201810016203.8有效
发明人：姜志国;张浩鹏;聂山岚;罗晓燕;史振威;谢凤英;尹继豪;赵丹培 -专利权人：北京航空航天大学
申请日： 2018-01-08 - 公布日： 2022-04-01 - 主分类号： G06T7/11 文献下载
摘要：本发明公开了一种光学遥感图像的近岸舰船分割方法，包括：对光学遥感图像进行逐个像素标注，构成网络训练集；利用所述网络训练集对候选区域提取网络进行训练，并生成近岸舰船候选区域；利用所述近岸舰船候选区域训练区域分类网络和语义分割网络；对所述候选区域提取网络、所述区域分类网络和所述语义分割网络进行微调；将微调后的所述候选区域提取网络、微调后的所述区域分类网络和微调后的所述语义分割网络进行级联，得到端到端深度卷积神经网络；基于所述端到端深度卷积神经网络进行近岸舰船分割，不仅将近岸舰船从背景中分割出来，还能够实现在近岸舰船之间进行分割，分割效果好。
一种光学遥感图像近岸舰船分割方法

[发明专利]一种空间目标立方体部件检测估计方法及装置-CN201711445395.6有效
发明人：张浩鹏;姜志国;魏全茂;赵丹培;谢凤英;史振威;罗晓燕;尹继豪 -专利权人：北京航空航天大学
申请日： 2017-12-27 - 公布日： 2022-02-11 - 主分类号： G06T7/55 文献下载
摘要：本发明公开了一种空间目标立方体部件检测估计方法及装置，该方法包括：获取待检测估计的立方体部件；根据立方体两两表面间的相对空间位置进行立方体的检测；根据鲁棒估计方法对立方体进行空间姿态估计和立方体尺寸估计。该方法利用立方体两两表面间的相对空间位置关系进行立方体的检测识别，通过鲁棒估计方法对立方体的姿态和尺寸进行估计，从而获得完整立方体结构，增强几何模型对目标结构的表达能力。该方法可用于空间目标平面结构模型，同时也能推广应用于其他具备立方体结构的目标平面模型，具有广阔的应用。
一种空间目标立方体部件检测估计方法装置

[发明专利]基于注意力机制融合多流图的人体姿态预测方法及系统-CN202110539624.0在审
发明人：袁丁;曹哲;魏晓东;尹继豪;张雪怡 -专利权人：北京航空航天大学
申请日： 2021-05-18 - 公布日： 2021-11-12 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于注意力机制融合多流图神经网络的人体姿态预测方法及系统，其方法包括：S1：获取用于训练的人体关键关节的三维位置数据序列，根据预设的输入序列和输出序列的长度，分为输入序列和输出序列；根据输入序列构建图数据；S2：构建基于注意力机制融合多流图神经网络模型；将图数据输入该模型进行训练，得到训练好的模型；S3：获取用于预测的人体关键关节的三维位置数据序列，构建图数据，输入训练好的基于注意力机制融合多流图神经网络模型，得到人体姿态的预测值。本发明提出的方法，基于人体关节位置数据及结构特征，构建多个图模型，实现了对人体运动系统的建模，以对人体姿态进行预测，并达到了较高的准确率。
基于注意力机制融合多流图人体姿态预测方法系统

1
2
3
4
下一页»
尾页
共 50 条