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[发明专利]一种基于多源异构数据学习的智能目标识别方法-CN201911323338.X有效
发明人：史泽林;向伟;刘云鹏;邬抒航;蓝德岩;刘鑫 -专利权人：中国科学院沈阳自动化研究所
申请日： 2019-12-20 - 公布日： 2023-08-04 - 主分类号： G06V10/80 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于多源异构数据学习的智能目标识别方法，本发明中多源异构特征建模有两个分支，其中一个分支在大规模可见光数据集上进行预训练，并使用红外图像通过图像翻译转换生成的可见光图像进行微调参数更新，从可见光图像源借用更复杂的抽象特征来改进红外图像源的目标识别性能；第二个分支单独使用红外数据集训练。之后将两个分支提取到的特征融合后作为后续深度目标检测网络的输入进行网络参数更新，最终学习到基于多源异构数据学习的智能目标识别网络。本发明不需要收集和构建成对的多源数据，降低对红外图像源数据量的要求，可以精确地识别目标，具有较高的识别准确率。
一种基于多源异构数据学习智能目标识别方法

[发明专利]一种红外图像电厂冷却塔目标识别方法-CN201811562527.8有效
发明人：史泽林;向伟;刘云鹏;蓝德岩;田政;王喆鑫 -专利权人：中国科学院沈阳自动化研究所
申请日： 2018-12-20 - 公布日： 2023-07-28 - 主分类号： G06V20/60 文献下载
摘要：本发明涉及一种红外图像电厂冷却塔目标识别方法首先训练用于电厂冷却塔识别的Adaboost分类器，然后识别电厂冷却塔目标。本发明提出基于梯度的候选目标提取方法和基于haar‑like特征表达和Adaboost分类器目标识别的红外图像电厂冷却塔目标识别方法，可以在红外图像中可靠识别出电厂冷却塔目标，具有较高的召回率和较低的虚警率。与模板匹配算法相比，该方法不要基准图的参与，降低了对数据保障的要求，具有重要的应用价值。
一种红外图像电厂冷却塔目标识别方法

[发明专利]一种红外弱小目标实时检测方法-CN201811567537.0有效
发明人：史泽林;向伟;常铮;蓝德岩;刘云鹏;王学娟 -专利权人：中国科学院沈阳自动化研究所
申请日： 2018-12-20 - 公布日： 2023-07-28 - 主分类号： G06V10/26 文献下载
摘要：本发明涉及一种红外弱小目标实时检测方法，输入原始红外图像，对输入图像进行空间背景抑制，对输入图像进行双局部方差背景抑制；将空间背景抑制后的图像和双局部方差背景抑制后的图像按像素点对应相乘；对背景抑制后的图像选取若干个局部极大值点，进行目标分割，得到并统计疑似候选目标的特征；将多帧图像中的疑似候选目标进行关联，选取真实目标。本发明使用滤波的方法预测低频背景，使用积分图计算双局部方差方法实现背景抑制，搜索局部极大值后进行目标分割，对分割得到候选目标区域提取特征，综合多帧图像的候选目标特征，得到真实红外弱小目标的检测结果，有效提升了计算速度和检测准确率，降低了虚警率。
一种红外弱小目标实时检测方法

[发明专利]一种面向无人机平台的红外车辆目标检测及跟踪方法-CN202111512386.0在审
发明人：史泽林;向伟;刘云鹏;蓝德岩;邬抒航;刘鑫 -专利权人：中国科学院沈阳自动化研究所
申请日： 2021-12-08 - 公布日： 2023-06-13 - 主分类号： G06V20/17 文献下载
摘要：本发明涉及一种面向无人机平台的红外车辆目标检测及跟踪方法，包括以下步骤：构建YOLOv3的优化红外目标检测网络模型；对红外车辆目标数据集进行数据增强；在数据增强后的数据集上完成红外目标检测网络模型训练，并保存；加载红外目标检测网络模型，采用光流法进行相邻前后帧图片匹配，对目标检测结果进行校正；通过运动估计算法完成红外车辆目标跟踪。本发明使用轻量级的Mobilenetv3骨干网络，减少了模型运算量，便于在无人机嵌入式平台上移植。添加空间金字塔池化层实现了局部特征和全局特征，丰富了特征表达能力。解耦检测头的分类和定位部分极大的改善收敛速度并带来性能提升。
一种面向无人机平台红外车辆目标检测跟踪方法

[发明专利]一种基于圆周滤波与卷积神经网络的飞机目标识别方法-CN202111482835.1在审
发明人：史泽林;向伟;刘云鹏;邬抒航;蓝德岩;刘鑫 -专利权人：中国科学院沈阳自动化研究所
申请日： 2021-12-07 - 公布日： 2023-06-09 - 主分类号： G06V10/44 文献下载
摘要：本发明涉及目标识别技术领域，特别提供了一种基于圆周滤波与卷积神经网络的飞机目标识别方法。利用飞机本身的形状结构特点提取圆周滤波特征进行特征增强，与深度神经网络特征结合，最终学习到基于圆周滤波与卷积神经网络的飞机目标识别。本发明具有旋转不变性与尺度不变性，与单独采用卷积神经网络识别相比定位更精确，可以精确地识别飞机目标，具有较高的识别精确率与召回率。
一种基于圆周滤波卷积神经网络飞机目标识别方法

[发明专利]一种基于盲元检测与分析的红外图像质量评价方法-CN201811562396.3有效
发明人：史泽林;向伟;花海洋;石轶;邬抒航;蓝德岩 -专利权人：中国科学院沈阳自动化研究所
申请日： 2018-12-20 - 公布日： 2023-03-31 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于盲元检测与分析的红外图像质量评价方法，获取红外探测器原始图像，检测出原始图像中的盲元像素，转换成二值化图像，进行盲元连通区域标识，得到所有盲元连通区域；计算每个连通区域的面积，对其分类统计，得到连通区域的面积分布；对二值化图像进行网格划分，统计每个网格内的盲元数量，得到盲元数量的网格分布；设定面积分布评价阈值和网格分布评价阈值，对原始图像进行评价。本发明采用图像处理的方法进行盲元检测，对图像的适应性强，可以有效检测不同型号探测器得到的红外图像；通过分析盲元数量和网格化的局部盲元分布，能准确、客观地评价红外图像质量。
一种基于检测分析红外图像质量评价方法

[发明专利]一种基于测地线度量的流形网络建模可解释性方法-CN202011502227.8在审
发明人：史泽林;向伟;刘天赐;刘云鹏;蓝德岩;刘鑫 -专利权人：中国科学院沈阳自动化研究所
申请日： 2020-12-18 - 公布日： 2022-07-08 - 主分类号： G06V10/42 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于测地线度量的流形网络建模可解释性方法，本发明首先利用黎曼流形对原始图像进行流形特征建模，从而将提取的特征子空间作为深度学习网络的输入；之后，基于特征子空间的测地线距离与反向传播模型，对流形上的深度学习网络进行梯度模型推导，对流形弯曲程度指标进行定义，通过计算深度网络特征层间的测地线距离，最终输出各层特征空间的流形弯曲程度指标。本发明有效利用数据的几何结构，对深度特征的特征空间进行流形建模，从流形空间的几何角度对深度学习的有效性原理进行分析，通过计算深度学习网络特征空间的测地线距离，提供了一种深度学习网络的可解释性方法。
一种基于地线度量流形网络建模解释性方法

[发明专利]一种面向环境参数空间的流形建模方法-CN202011576640.9在审
发明人：史泽林;向伟;刘云鹏;刘天赐;邬舒航;蓝德岩 -专利权人：中国科学院沈阳自动化研究所
申请日： 2020-12-28 - 公布日： 2022-07-01 - 主分类号： G06F30/10 文献下载
摘要：本发明涉及一种面向环境参数空间的流形建模方法，包括以下步骤：将候选地区的环境参数数据进行预处理，建立该地区环境参数的数值空间模型；利用黎曼流形的几何结构与空间特性，构建环境数值参数对应的流形空间表征；根据候选地区在不同时间下的流形空间位置，对仿真参数进行流形空间表征；对仿真参数进行流形空间表征并计算其对应的测地线距离，输出环境仿真参数与该地历史环境参数在流形空间中的测地线距离；结合环境仿真参数在流形空间中的测地线距离，最终对环境仿真参数的可靠性进行评估。本发明针对环境参数的大量历史数据，有效利用数据的几何结构，对环境参数的数值空间进行流形建模。
一种面向环境参数空间流形建模方法

[发明专利]一种流形上的智能目标识别方法-CN201911239107.0在审
发明人：史泽林;向伟;刘云鹏;刘天赐;邬抒航;蓝德岩 -专利权人：中国科学院沈阳自动化研究所
申请日： 2019-12-06 - 公布日： 2021-06-08 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种流形上的智能目标识别方法，方法流程包括：原始图像输入、流形特征建模、智能网络学习、网络更新优化、识别结果输出等五个部分。本发明首先利用协方差特征矩阵对原始图像进行流形特征建模，从而将提取的流形特征作为智能学习网络的输入；之后，基于黎曼流形理论与矩阵微分原理，对流形上的深度学习网络进行梯度模型推导，同时在模型训练过程中，使用基于矩阵链式法则的反向传播算法来更新模型，并将权值的优化过程转换为Grassmann流形上的优化问题，利用黎曼优化方法获得最优的参数值，最终学习到流形上的智能目标识别网络。本发明有效利用数据的几何结构，降低了计算复杂度，可以精确地、快速地识别目标，具有较高的识别准确率和学习效率。
一种流形智能目标识别方法

[发明专利]一种基于颜色空间的高清视频实时车牌定位方法-CN201610045475.1在审
发明人：田雨农;蓝德岩;周秀田;于维双;陆振波 -专利权人：大连楼兰科技股份有限公司
申请日： 2016-01-22 - 公布日： 2016-04-20 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于颜色空间的高清视频实时车牌定位方法，包括：获取视频图像并选取感兴趣区域，对视频图像中的感兴趣区域进行下采样；对下采样后的图像中YUV三通道分别获取垂直边缘特征，形成合成特征图像；设置多个匹配模板，通过卷积运算获取对应车牌位置，并将多个车牌位置还原到视频图像中；在各匹配模板获取的车牌位置中，若车牌位置重叠，则根据卷积运算结果去重叠后得到定位的车牌位置；否则，则保留多个车牌位置为定位的车牌位置。本发明直接视频拍摄采用的YUV格式数据，不做空间变化和图像编码，能够提高处理速度。边缘采用差分运算并且不进行二值化处理，同样是为了实现快速检测。融合颜色信息，极大提高检测精度。
一种基于颜色空间视频实时车牌定位方法

[发明专利]基于车辆识别代号和零部件编码的车辆零件识别与显示方法及实现该方法的智能眼镜-CN201510829406.5在审
发明人：田雨农;蓝德岩;周秀田;陆振波;于维双 -专利权人：大连楼兰科技股份有限公司
申请日： 2015-11-24 - 公布日： 2016-03-23 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：基于车辆识别代号和零部件编码的车辆零件识别与显示方法及实现该方法的智能眼镜。属于汽车识别领域，用于解决现有技术中，对于汽车零部件的识别，受到终端设备的存储限制，且由于没有分类识别，易导致识别等待时间长，识别效果差的问题，与智能眼镜的结合可以为操作人员提供方便的指导。技术要点是：智能眼镜采集车辆识别代号图像，并识别出该车辆信息；步骤二，智能眼镜采集并识别目标零部件编码图像；步骤三，在智能眼镜的存储器数据库中，优先根据车辆识别代号确定车辆型号，匹配其子数据库中目标零部件编码，获取目标零部件信息；效果是：提高匹配速度和准确度。
基于车辆识别代号零部件编码零件显示方法实现智能眼镜

[发明专利]一种立体视频码流处理方法及装置-CN201110327818.0有效
发明人： 蓝德岩;张军;李厚强 -专利权人：中国科学技术大学
申请日： 2011-10-25 - 公布日： 2012-05-02 - 主分类号： H04N7/26 文献下载
摘要：本发明公开了一种立体视频码流处理方法及装置。一种立体视频码流处理方法，采用特定预测结构编码形成MVC码流，提取MVC码流中基本视角子码流和一个仅参考基本视角的扩展视角子码流，对包括这两个视角子码流的MVC码流转换后的MVC的VCL数据流中各帧数据进行逐帧处理，保证封装成的AVC码流的视频帧排列顺序与接收到的MVC码流中对应帧排列顺序一致。AVC码流中的视频帧和MVC码流中的对应视频帧具有相同的参考帧列表。同时不依据MVC码流的运动信息，改变slice header信息中字段的字段值，实现MVC码流到AVC码流的无损转码，即保证AVC解码器输出图像与MVC解码器输出对应图像一致，不损失图像质量。
一种立体视频处理方法装置

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