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[发明专利]一种三维模型的无接缝纹理映射方法-CN202010136977.1有效
发明人： 祝中科;吴俣昊;张福俊;丁尧;刘硕 -专利权人：中国电子科技集团公司第五十二研究所
申请日： 2020-03-02 - 公布日： 2023-10-13 - 主分类号： G06T15/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种三维模型的无接缝纹理映射方法，包括输入已知的三维模型、RGBD图像、投影矩阵以及投影矩阵误差；筛选出完全覆盖三维模型且位姿估计误差总和最小的RGB图像；计算三维模型中每一面片与筛选出的RGB图像的位姿关系，确定各面片对应的候选视点；剔除所有候选视点中纹理错误的候选视点；在剔除后剩余的候选视点中选取最优的视点进行纹理映射；调整纹理映射后的三维模型的颜色和亮度；若最优的视点中存在遮挡，则取历史纹理映射至接缝融合处理后的三维模型的遮挡区域，得到完整的纹理映射三维模型。本发明有效降低相邻纹理的亮度颜色差异，抑制接缝融合导致的纹理失真，提升了三维模型整体纹理的准确度和一致性。
一种三维模型接缝纹理映射方法

[发明专利]一种基于视频序列特征匹配的空天背景极小目标检测方法-CN202310662352.2在审
发明人：许斌;祝中科;张子恒;吴昊天;李彤;李俊薇;陈碧乾 -专利权人：中国电子科技集团公司第五十二研究所
申请日： 2023-06-06 - 公布日： 2023-09-29 - 主分类号： G06V20/40 文献下载
摘要：本发明属于图像处理技术领域，具体涉及一种基于视频特征匹配的空天背景极小目标检测方法。方法包括以下步骤：构建特征提取网络，将视频序列作为输入，提取视频序列连续帧图像包含的关键点的位置坐标以及关键点的特征描述向量；构建特征匹配网络，提取得到的关键点坐标和关键点特征描述向量，输入到特征匹配网络进行连续帧的关联匹配，输出连续帧匹配的关键点对；根据目标的像素值特征和运动特征，构建二级分类器，对匹配成功的关键点对进行进一步的筛选和分类，得到视频序列中的极小目标。本发明实现了对空天背景下目标有效像素数量小于12*12的极小目标的检测，有效解决了神经网络对极小目标难以表征的问题，提升了极小目标检测的精准率和召回率。
一种基于视频序列特征匹配背景极小目标检测方法

[发明专利]异源图像匹配模型的训练方法、匹配方法及介质-CN202310702011.3在审
发明人：张永晋;陈初杰;瞿崇晓;祝中科;许斌;阮成明 -专利权人：中国电子科技集团公司第五十二研究所
申请日： 2023-06-13 - 公布日： 2023-09-12 - 主分类号： G06V10/75 文献下载
摘要：本发明公开了一种异源图像匹配模型的训练方法、匹配方法及介质，训练方法包括步骤：A，获取训练图像数据集；B，搭建异源图像匹配网络模型；C，随机选取，第一图像上随机截取第一截图，标记关键点；对第一图像进行处理，以得到背景图像；在第二图像上截取第二截图，标记关键点；D，对背景图像和第一截图进行图像通道拼接，得到第一混合图像；对背景图像和第二截图进行图像通道拼接，得到第二混合图像；E，将获取的混合图像输入搭建好的网络进行前向推理，以得到多个关键点以及对应的预测值，并计算损失函数，重复迭代直至损失函数收敛至预设值，以得到训练好的异源图像匹配模型，使计算更加快速，准确，高效，匹配模型的鲁棒性更好。
图像匹配模型训练方法介质

[发明专利]一种基于跨模态模型的深度语义理解方法-CN202310445651.0在审
发明人：矫健;祝中科;程球;白善今;李平 -专利权人：中国电子科技集团公司第五十二研究所
申请日： 2023-04-19 - 公布日： 2023-09-01 - 主分类号： G06F18/22 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于跨模态模型的深度语义理解方法，包括调用WIT数据集对文本编码器和图像编码器进行预训练；调用数据集对音频特征提取子网络进行预训练；调用数据集对预训练的文本编码器、图像编码器和音频特征提取子网络进行迁移训练，得到权重迁移学习后的跨模态模型；调用数据集和数据集对权重迁移学习后的跨模态模型中的音频特征提取子网络进行优化训练，得到权重优化后的跨模态模型；运行权重优化后的跨模态模型，输出多源数据集中文本数据、图像数据和音频数据之间的关联信息，完成对多源数据集的深度语义理解。本发明解决了当前多源数据智能检测识别算法未有效利用多种模态数据、分析结果安全性、稳定性差的问题。
一种基于跨模态模型深度语义理解方法

[发明专利]一种基于YOLO的目标关键点检测方法-CN202310111977.X在审
发明人：刘少红;马波;祝中科;陈初杰;张建楠;魏豪;倪静;范长军 -专利权人：中国电子科技集团公司第五十二研究所;中国航空工业集团公司成都飞机设计研究所
申请日： 2023-02-14 - 公布日： 2023-05-30 - 主分类号： G06V10/25 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于YOLO的目标关键点检测方法，包括获取样本图片，并在样本图片上标注目标框及所属的关键点，生成标签文件。本方法在YOLO卷积神经网络中加入与YOLO层并列的关键点检测层构建目标关键点检测网络模型，使得目标关键点检测网络模型可以同时输出目标信息和关键点信息，整体算法速度快且稳定，并且可以通过关键点之间的距离信息约束关键点位置，使得关键点位置精度更高，还可以通过关键点的置信度判定该关键点是否被遮挡，因此也适用于需要判定关键点是否被遮挡的应用场景，适用范围较广；本方法输出的目标的关键点和目标框是绑定的，因此不需要关键点归纳等后处理操作，在目标密集的场景下关键点检测更加准确。
一种基于 yolo 目标关键检测方法

[发明专利]一种人-物交互行为识别方法-CN202211626636.8在审
发明人：金鑫;祝中科;于泽坤;尉婉丽;张炎;闵金 -专利权人：中国电子科技集团公司第五十二研究所
申请日： 2022-12-16 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G06V40/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种人‑物交互行为识别方法，包括首先将图像输入至训练好的网络模型中，利用YOLOX目标检测网络分支进行目标检测，得到第一特征图、第二特征图和第三特征图。本人‑物交互行为识别方法通过YOLOX目标检测网络分支和RCNN网络分支相结合的网络结构设计，通过YOLOX目标检测网络分支得到人、物目标的位置和类别，通过RCNN网络分支得到人、物之间发生交互行为的目标，实现高精度的人‑物交互行为的识别；通过空洞空间金字塔模块对特征进行增强，使其具备了更丰富的上下文信息，并通过注意力机制可以使得映射后的特征有选择性的进行表达，增强重点关注区域的特征，提高结果的准确率。
一种交互行为识别方法

[发明专利]一种基于视觉的无人机自主着陆引导方法-CN202211377001.9在审
发明人：张建楠;马波;祝中科;陶呈纲;倪静;陈初杰;李彤 -专利权人：中国电子科技集团公司第五十二研究所
申请日： 2022-11-04 - 公布日： 2023-03-14 - 主分类号： G05D1/06 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于视觉的无人机自主着陆引导方法，先获取无人机前置摄像机采集的视频图像，进行跑道区域检测，在检测到跑道区域后，对跑道区域进行跑道线分割，获取跑道线特征数据；然后在跑道线特征数据为全特征数据时，采用全特征位姿估计算法，对无人机进行相对于跑道的位姿估计，在跑道线特征数据为退化特征数据时，采用退化特征位姿估计算法，对无人机进行相对于跑道的位姿估计；最后将无人机的位姿估计数据上传至无人机飞控系统，引导无人机着陆。本发明在GPS拒止区域或惯导系统受到干扰后，提供了一种可靠的着陆方法。
一种基于视觉无人机自主着陆引导方法

[发明专利]一种基于自监督机制的遥感图像细粒度目标识别方法-CN202111210500.4有效
发明人：陈初杰;瞿崇晓;张永晋;祝中科;张建楠;杜鑫;范长军 -专利权人：中国电子科技集团公司第五十二研究所
申请日： 2021-10-18 - 公布日： 2023-02-03 - 主分类号： G06V20/13 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于自监督机制的遥感图像细粒度目标识别方法，将所述融合卫星遥感图像输入目标检测卷积神经网络以获得目标位置，根据目标位置从所述融合卫星遥感图像截取目标图像截图，输入语义分割卷积神经网络以获得所述目标图像截图的语义分割结果，最后根据所述语义分割结果对所述目标图像截图进行图像滤波，并将滤波后的图像输入细粒度目标识别网络模型进行目标细粒度识别获得遥感图像目标识别结果。本发明解决了细粒度遥感图像检测和识别中标注样本监督信息不充足、领域知识不匹配问题，提高了识别准确度。
一种基于监督机制遥感图像细粒度目标识别方法

[发明专利]一种基于深度学习的舰船重要特征识别方法-CN202210707592.5在审
发明人：阮成明;江志浩;张恺翊;祝中科;陈初杰;张旭 -专利权人：中国电子科技集团公司第五十二研究所;中国人民解放军91977部队
申请日： 2022-06-21 - 公布日： 2022-10-21 - 主分类号： G06V20/10 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度学习的舰船重要特征识别方法，结合了目标检测技术与文本识别技术，能够对舰船及相关重要特征如涂装字符、国旗等进行信息提取，通过构建的多尺度小目标检测网络和文本识别网络，来检测国旗、文本等目标，针对涂装字符文本识别任务，采用了先检测后识别的策略，检测网络识别涂装字符的位置信息，将只包含涂装文本区域的特征图输出到文本识别网络中，得到最终的文本信息。本发明技术方案弥补了现有舰船识别研究中只关注舰船主体信息的缺陷，对海上舰船上的重要特征进行了提取，这对我国完善海上舰船的监测管理提供了有效的技术支撑。
一种基于深度学习舰船重要特征识别方法

[发明专利]一种红外融合边缘增强方法-CN201911206063.1有效
发明人：刘硕;张福俊;毛泉涌;祝中科;柳明;范长军;韩樑 -专利权人：中国电子科技集团公司第五十二研究所
申请日： 2019-11-29 - 公布日： 2022-08-16 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种红外融合边缘增强方法，包括：采用图像增强算法对原始红外图像进行处理得到第一增强图像；采用灰度梯度映射函数对第一增强图像进行处理得到第二增强图像；采用多尺度融合方法对第一增强图像和第二增强图像进行自适应加权合，得到红外融合图像；对红外融合图像进行高斯模糊滤波处理和差值处理，得到红外融合图像的低频分量和高频分量；计算红外融合图像的全局均方差和局部窗口均方差，将全局均方差和局部窗口均方差的比值作为高频分量的自适应权重系数；将低频分量和利用自适应权重系数加权后的高频分量进行融合，输出最终的红外融合边缘增强图像。本发明在多尺度空间上使图像具有更丰富的边缘细节信息，并且提高图像的亮度。
一种红外融合边缘增强方法

[发明专利]一种基于一维多输入卷积神经网络的信道编码盲识别方法-CN202110357724.1有效
发明人：廖志州;夏少杰;马宇锋;冯秋晨;董赵宇;许文祥;祝中科;张永晋;瞿崇晓;范长军 -专利权人：中国电子科技集团公司第五十二研究所
申请日： 2021-04-01 - 公布日： 2022-06-14 - 主分类号： H04L25/02 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于一维多输入卷积神经网络的信道编码盲识别方法，包括：S1、构建信道编码样本集；S2、对信道编码样本集中的样本分别进行传统特征提取和组词处理，将组词处理后的词作为第一输入值；S3、将传统特征提取中提取的特征均表示为一维特征向量，进行维度补齐后合并为特征矩阵，特征矩阵为第二输入值；S4、构建一维多输入卷积神经网络模型；S5、训练并获得最终模型；S6、采集待识别的信道编码二进制流数据，获取第一输入值和第二输入值后输入最终模型进行编码识别，判定类别次数中最多的一类作为实际编码类型和编码参数。本申请提高了信道编码识别准确度和泛化性，简化了传统生成矩阵识别的方法，计算量少、扩展性强。
一种基于一维多输入卷积神经网络信道编码识别方法

[发明专利]人数统计方法及装置-CN201710074404.9有效
发明人：徐茜;毛泉涌;祝中科;王玲;陈艳良 -专利权人：浙江宇视科技有限公司
申请日： 2017-02-10 - 公布日： 2021-06-22 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本申请提供一种人数统计方法及装置，该方法应用于搭载包括基于卷积神经网络构建的图像特征提取子模型和SSD分类回归子模型的人数统计模型的服务器，具体包括：将图像帧输入图像特征提取子模型生成图像特征图；基于SSD分类回归子模型对该图像特征图中各像素点生成默认框，获取各默认框位置坐标及概率评分，将最大概率评分作为初级置信度；筛选出初级置信度最高的前K个默认框作为目标候选框；基于各目标候选框的位置坐标和概率评分，进行包围盒回归分析和softxmax分类，得到各目标候选框的坐标位置和最终置信度；基于非极大值抑制算法，获取目标框，并基于目标框的数量统计监控区域中的人数。使用本方法，可以有效提高人数统计的实时性。
人数统计方法装置

[发明专利]一种基于坐标转换的鱼眼图像校正方法及装置-CN201611206384.8有效
发明人：王玲;祝中科;毛泉涌;徐茜;陈艳良 -专利权人：浙江宇视科技有限公司
申请日： 2016-12-23 - 公布日： 2021-06-15 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于坐标转换的鱼眼图像校正方法及装置，从鱼眼图像中任意选取一个像素点P'作为对鱼眼图像进行校正的中心点，通过鱼眼摄像机的成像模型计算出P′在鱼眼半球的入射点P的球面坐标，将平行于以P点为切点与鱼眼半球相切的切面的任意平面作为校正图像所在的平面，以该平面与射线OP的交点Q为校正图像的中心点建立校正图像的虚拟成像面，逐个计算出各绘制点在鱼眼图像中对应的像素点的坐标，将计算出的绘制点在鱼眼图像中对应的像素点的像素值作为该绘制点在校正图像中的像素值在校正图像中进行绘制，得到鱼眼图像的校正图像。本发明的方法和装置对高清鱼眼摄相机进行多方位实时校正，便于观察鱼眼图像中各个不同区域的细节。
一种基于坐标转换图像校正方法装置

[发明专利]一种运动目标的检测方法和装置-CN201610598717.X有效
发明人：陈艳良;祝中科 -专利权人：浙江宇视科技有限公司
申请日： 2016-07-25 - 公布日： 2021-06-01 - 主分类号： G06T7/246 文献下载
摘要：本发明提供一种运动目标的检测方法和装置，该方法包括：从监控视频中提取出第一图像，所述第一图像包括前景图像；对所述第一图像进行开操作，得到第二图像，从所述第二图像中获取到当前帧的第一目标框集合，所述第一目标框集合内包括多个第一目标框；对所述第一图像进行闭操作，得到第三图像，从所述第三图像中获取到当前帧的第二目标框集合，所述第二目标框集合内包括多个第二目标框；利用所述第一目标框集合和所述第二目标框集合获得当前帧的前景框集合；利用所述前景框集合检测运动目标。通过本发明的技术方案，可以准确检测运动目标是否经过拌线、运动目标是否闯入到禁区或者离开禁区，提高运动目标检测的准确性、维护的准确性。
一种运动目标检测方法装置

[发明专利]一种基于三维特征的人脸识别方法和系统-CN202010136983.7在审
发明人：杜鑫;陈初杰;陈佳丽;祝中科;周明政;柳明 -专利权人：中国电子科技集团公司第五十二研究所
申请日： 2020-03-02 - 公布日： 2020-07-10 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于三维特征的人脸识别方法和系统，方法包括获取三维人脸模型，并将三维人脸模型进行二维投影得到二维人脸图像；采用人脸关键点的三维坐标获取变换矩阵，利用变换矩阵对所述三维人脸模型进行三维人脸对齐；将对齐后的三维人脸模型归一化得到NCC特征，并将NCC特征渲染至三维人脸网格上作为PNCC特征；以所述二维人脸图像和PNCC特征作为神经网络的输入，得到神经网络的输出作为提取的待识别特征；利用所述待识别特征与预设的人脸特征数据库中已有的特征进行比对，实现人脸识别。本发明提升了脸部特征识别的精度和速度，降低人脸识别错误率。
一种基于三维特征识别方法系统

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