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[发明专利]一种基于置信决策树聚类的目标分群方法及装置-CN202310228126.3在审
发明人：焦连猛;杨浩宇;王嘉宁;缑圣杰;刘准钆;梁彦;潘泉 -专利权人：西北工业大学
申请日： 2023-03-09 - 公布日： 2023-08-29 - 主分类号： G06F18/23 文献下载
摘要：本发明提出了一种基于置信决策树的目标分群方法及装置，通过侦测获取到目标的个体属性、能力属性及通信关系；将所有目标作为根节点；从根节点开始进行节点划分；遍历所有待划分节点，直至所有节点均无需划分，最终形成置信决策树；按照目标在所述置信决策树中属于某个子节点的置信度，从而确定目标所在群体。本发明在划分过程中确定了置信决策树节点划分时的切割点，提出了基于切割点的置信划分方法，以此生成子节点最终形成置信决策树。最后可以在已知群体个数的情况下对置信决策树得到的对抗群体进行调整。本发明得到的对抗群体可以通过决策树的路径对对抗群体进行描述，同时置信划分可以实现对对抗目标与对抗群体间关系的精准判断。
一种基于置信决策树目标分群方法装置

[发明专利]一种基于LSTM的多雷达系统误差配准方法及装置-CN202310581457.5在审
发明人： 刘准钆;周嘉琪;杨衍波 -专利权人：西北工业大学
申请日： 2023-05-23 - 公布日： 2023-08-22 - 主分类号： G01S7/40 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于LSTM的多雷达系统误差配准方法及装置，获取目标航迹，目标航迹位于多雷达系统中多个雷达探测区域的重叠区域；根据目标航迹生成每个时刻的特征序列；以每个时刻的特征序列为输入数据，通过探测区域分类网络确定每个时刻目标在重叠区域的位置信息；基于位置信息确定多雷达系统中每个雷达的系统误差；本发明通过将多个雷达探测区域的重叠区域根据不同的字区域赋予不同的系统误差，可以大大提升系统误差的精度；同时通过探测区域分类网络可以修正目标航迹的位置信息，得到更准确的目标位置信息，从而进一步提升系统误差估计精度。
一种基于 lstm 雷达系统误差方法装置

[发明专利]基于双流对称特征融合网络模型目标识别方法和装置-CN202211164740.X在审
发明人：焦连猛;冯美霞;刘准钆;梁彦;潘泉 -专利权人：西北工业大学
申请日： 2022-09-23 - 公布日： 2023-08-22 - 主分类号： G06V20/54 文献下载
摘要：本发明实施例公开了一种基于双流对称特征融合网络模型目标识别方法和装置。该方法包括：将可见光图像和红外图像输入引入注意力机制的双流对称特征融合网络中提取特征，得到可见光图像特征和红外图像特征；依据可见光图像特征和红外图像特征调用识别模型进行特征测试，输出预测标签；引入注意力机制的双流对称特征融合网络中多级特征融合模块用于增强可见光图像特征和红外图像特中的关键信息将增强后特征表达进行多级级联平均融合得到融合结果；识别模块用于对融合结果进行识别得到目标图像的识别结果。本发明解决了相关技术中由于红外图像或可见光图像在不同环境条件下存在的成像效果缺陷的问题。
基于双流对称特征融合网络模型目标识别方法装置

[发明专利]一种数据与知识融合的目标识别方法及装置-CN202310244595.4在审
发明人：焦连猛;马皓楠;张晗;缑圣杰;刘准钆;梁彦;潘泉 -专利权人：西北工业大学
申请日： 2023-03-14 - 公布日： 2023-08-04 - 主分类号： G06N5/025 文献下载
摘要：本发明提出了一种数据与知识融合的目标识别方法，综合考虑数据与知识互补性，通过获取待识别数据，以及从现有数据库获取已打标签的数据组成的第一样本、未打标签的数据组成的第二样本；依次对第一样本构建第一规则前提以及通过标签对第一规则前提融合的方式，构建数据驱动置信规则库；通过重复为第二样本构建候选规则前提，利用互信息准则在候选规则前提中选择第二规则前提，并将第二规则前提提供给专家，从而构建知识驱动置信规则库；最终过利用遗传算法对置信规则库进行融合，能够有效减少规则冗余和冲突。本发明通过提取实时数据的特征与规则库中的特征比对找到对应的规则，如此准确确定实时所属目标种类。
一种数据知识融合目标识别方法装置

[发明专利]基于多源图像跨域融合的目标识别方法-CN202310461387.X在审
发明人： 刘准钆;郭钊瑞;熊杰轩;潘泉;吕洋 -专利权人：西北工业大学
申请日： 2023-04-26 - 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图像跨域融合的目标识别方法，该方法通过调用Pix2pix网络，通过该网络学习可见光图像与红外图像的映射关系，将可见光任务相关类图像转换为伪红外任务相关类图像；此外，通过可见光的灰度/灰度反转任务无关类图像、红外任务无关类图像、可见光的灰度/灰度反转任务相关类图像构建的混合源域对伪红外任务相关类图像进行目标识别。解决在无法获得目标域中任务相关类的红外数据的情况下，实现如何提高对目标域中红外任务相关类图像分类识别精度的问题。
基于图像融合目标识别方法

[发明专利]基于相关熵最大化的目标跟踪状态平滑估计方法和装置-CN202211672762.7在审
发明人：杨衍波;刘准钆;王增科;潘泉 -专利权人：西北工业大学
申请日： 2022-12-26 - 公布日： 2023-06-30 - 主分类号： G06F17/18 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于相关熵最大化的目标跟踪状态平滑估计方法和装置，分别获取当前时刻之前的第一目标状态向量和当前时刻之后的第二目标状态向量；基于第一目标状态向量进行前向递推滤波，基于第二目标状态向量进行后向递推滤波，得到当前时刻的第二目标状态估计向量；将第一目标状态估计向量和第二目标状态估计向量进行融合，得到当前时刻的融合目标状态估计向量；本发明通过将最大化相关熵方法引入融合目标状态估计向量的生成过程中，考虑了估计误差统计矩的所有偶数项，使其对具有重拖尾分布特征的异常值的抑制具有很强的鲁棒性，能够在非高斯噪声环境下获得满意的估计精度。
基于相关最大化目标跟踪状态平滑估计方法装置

[发明专利]基于Sagnac环和I/Q探测的全光微波频移相移装置及测量方法-CN202011366452.3有效
发明人：高永胜;康博超;徐源皓;谭庆贵;贺丰收;樊养余;刘准钆 -专利权人：西北工业大学
申请日： 2020-11-29 - 公布日： 2023-06-30 - 主分类号： G01R23/02 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于Sagnac环和I/Q探测的全光微波频移相移装置，从激光源输出的光信号通过光耦合器注入到DE‑MZM中，DE‑MZM的偏置点通过直流偏压进行控制；光耦合器的输出的光信号通过EDFA将光信号放大后，再通过DWDM分离出上边带和下边带，上边带和下边带各自构成一路光信号，两路光信号各自进入一个PD的输入端，光电探测后得到光电流，光电流携带的多普勒频移信息或相位信息通过后端ADC处理。本发明实现信号的频率和相位测量，结构简单，具有很强的可操作性；采用对称度高的调制器、精准的偏压控制来提高测量系统的稳定性和精确性，实现高精度且稳定的宽带微波光子测量系统。
基于 sagnac 探测微波相移装置测量方法

[发明专利]基于分层变分自编码的跨源舰船特征融合学习与识别方法-CN202010063845.0有效
发明人：文载道;刘泽超;刘准钆;潘泉 -专利权人：西北工业大学
申请日： 2020-01-20 - 公布日： 2023-05-16 - 主分类号： G06V20/13 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于分层变分自编码的跨源舰船特征融合学习与识别方法，获取目标舰船的光学或合成孔径雷达待识别图像；使用训练好的分层式变分自编码网络中的第一编码器提取待识别图像中的舰船类别间差异性特征及数据源间差异性特征；使用训练好的分层式变分自编码网络中的第二编码器对舰船类别间差异性特征及数据源间差异性特征进行分析，确定待识别图像中的目标舰船的类别及待识别图像的数据源类别；本发明利用分层式变分自编码网络，从大量的无法配准的异源舰船目标图像中自动提取表示性/解释性与判别性兼具的结构化特征，实现跨源舰船特征融合学习，以及舰船目标的精准识别。
基于分层编码舰船特征融合学习识别方法

[发明专利]一种基于规则与FasterRCNN模型联合的航迹起始方法-CN202211687721.5在审
发明人： 刘准钆;王增科;杨衍波;徐林峰 -专利权人：西北工业大学
申请日： 2022-12-27 - 公布日： 2023-04-14 - 主分类号： G01S13/66 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于规则与FasterRCNN模型联合的航迹起始方法，获取N个连续时刻的雷达回波信息；根据雷达回波信息生成雷达回波图像；利用FasterRCNN对雷达回波图像进行检测，得到若干个候选区域；对每个候选区域中的回波点信息依次进行夹角角度约束判断和滤波预测判断，得到航迹起始信息；本发明根据雷达回波信息生成雷达回波图像，再结合FasterRCNN对雷达回波图像进行检测，可以利用FasterRCNN图像处理能力，有效提取可能存在航迹的候选框，最后结合角度约束合滤波预测判断对候选框进行筛选，兼顾顺序处理和批处理方法的优点，实现降低虚假起始率，提高目标航迹起始的性能。
一种基于规则 fasterrcnn 模型联合航迹起始方法

[发明专利]基于部分模型的数据驱动智能机动目标跟踪方法及装置-CN202111588369.5有效
发明人： 刘准钆;王增科;杨衍波;鹿瑶;潘泉 -专利权人：西北工业大学
申请日： 2021-12-23 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G06T7/246 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于部分模型的数据驱动智能机动目标跟踪方法及装置，获取机动目标的径向距离和方位角；以径向距离和方位角为输入信息，基于演化模型判别网络确定机动目标的运动类型；运动类型为CV类型、CA类型和DE类型；根据不同的运动类型采用状态估计网络不同的模型进行估计，并将估计结果进行融合得到机动目标的状态信息，可以实现在目标发生不可预知机动时发挥数据驱动方法优势获得高精度的状态估计，在目标不发生机动或弱机动时发挥运动学模型优势保证跟踪鲁棒性。
基于部分模型数据驱动智能机动目标跟踪方法装置

[发明专利]一种基于特征融合的跨模态信息目标识别方法及装置-CN202210498903.1有效
发明人： 刘准钆;刘蕊;冯斌 -专利权人：西北工业大学
申请日： 2022-05-09 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G06F18/213 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于特征融合的跨模态信息目标识别方法及装置，获取目标的雷达数据和第一SAR图像数据；将雷达数据转换为第二SAR图像数据；提取第一SAR图像数据的第一特征数据，以及提取第二SAR图像数据的第二特征数据，并对第一特征数据和第二特征数据进行联合，得到融合特征数据；根据融合特征数据确定目标的类别；本发明通过同时获取雷达数据和SAR图像，并将雷达数据转换为SAR图像，可以实现雷达数据的充分利用，缩小两模态之间的特征维度差异，再结合联合特征表达，可以有效地提升目标识别准确度。
一种基于特征融合跨模态信息目标识别方法装置

[发明专利]一种基于分布矫正的SAR目标识别方法及装置-CN202210729188.8有效
发明人： 刘准钆;吴飞燕;文载道;杨衍波;冯斌 -专利权人：西北工业大学
申请日： 2022-06-24 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G06F18/213 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于分布矫正的SAR目标识别方法及装置，获取方位角不完备的SAR图像训练样本集；对于方位角不完备的SAR图像训练样本集中的每个训练样本，采用特征输出模块提取训练样本的融合特征，并将融合特征作为分类器的输入；其中，特征输出模块包括编码器网络、语义变换网络和生成对抗网络；对特征输出模块和分类器进行交替优化，得到优化后的分类器；基于优化后的分类器对SAR目标图像进行目标识别；本发明通过对已有数据的与方位角相关特征进行平滑变化，丰富分类器的训练样本数据集，并通过该训练样本集提升分类器的分类精度。
一种基于分布矫正 sar 目标识别方法装置

[发明专利]基于证据深度学习的合成孔径雷达目标信任识别方法-CN202211206494.X在审
发明人：焦连猛;缑圣杰;刘准钆;梁彦;潘泉 -专利权人：西北工业大学
申请日： 2022-09-29 - 公布日： 2023-03-07 - 主分类号： G06V10/80 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于证据深度学习的合成孔径雷达目标信任识别方法，通过获取多张SAR图像作为训练样本；构建依次连接的特征表示模块、置信分配模块以及期望效用模块的证据深度学习信任识别模型；在训练阶段仅考虑可能识别行为与实际类别相同的精确行为，使用训练样本对其通过反向传播调整权重以及偏差的方式进行迭代训练，直至可能行为与实际类别相同；在后续应用阶段，由于期望效用模块中可能识别行为是实际类别的所有非空子集，选取期望效用值最大的行为作为目标图像的预测标签输出。本发明通过在识别准确率和不精确度间进行折衷实现信任识别，从而提高SAR图像目标的识别准确率和识别结果的可靠性。
基于证据深度学习合成孔径雷达目标信任识别方法

[发明专利]一种基于统计特性和结构特性融合的SAR图像目标检测方法-CN202211562246.9在审
发明人：文载道;杨涛;刘准钆;潘泉 -专利权人：西北工业大学
申请日： 2022-12-07 - 公布日： 2023-03-07 - 主分类号： G06V20/13 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于统计特性和结构特性融合的SAR图像目标检测方法，利用CFAR检测器和Faster‑RCNN检测网络交替迭代对待识别SAR图像进行目标识别，直至满足交替迭代终止条件，得到待识别SAR图像的目标识别结果；本发明将CFAR检测器和Faster‑RCNN检测网络进行融合，根据CFAR检测器获得大量虚警边界框，通过像素级到目标级的融合计算，得到边界框软标注，以Faster‑RCNN检测网络为基础训练框架，并将Faster‑RCNN检测网络输出的边界框作为CFAR检测器的保护区尺寸，减少杂波样本中混入目标样本，使统计分布模型参数估计更加准确。
一种基于统计特性结构融合 sar 图像目标检测方法

[发明专利]基于尺度感知域适应的多分辨率SAR目标识别方法及装置-CN202211064661.1在审
发明人： 刘准钆;李坤;文载道;潘泉 -专利权人：西北工业大学
申请日： 2022-09-01 - 公布日： 2023-01-06 - 主分类号： G06V20/10 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于尺度感知域适应的多分辨率SAR目标识别方法及装置，获取源域SAR图像集和目标域SAR图像集；基于源域SAR图像集和目标域SAR图像集训练多分辨率SAR目标识别网络；采用训练好的源域分类网络对待识别目标域SAR图像进行目标识别；本发明通过设计了带有自适应核残差模块的尺度增强特征提取网络，可以选择性的融合多个核卷积特征来捕获不同感受野(RF)中的多粒度信息，结合多级双线性融合模块，实现更加鲁棒的特征对齐，进而完成了多分辨率SAR图像中的跨域分类任务。
基于尺度感知适应分辨率 sar 目标识别方法装置

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