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[发明专利]基于等效偏移角稀疏测量的序贯观测图像几何校正方法-CN202310661007.7在审
发明人：陈军;安玮;盛卫东;李振;安成锦 -专利权人：中国人民解放军国防科技大学
申请日： 2023-06-06 - 公布日： 2023-09-12 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于等效偏移角稀疏测量的序贯观测图像几何校正方法，从序贯观测图像中随机挑选少量成像条件较好的图像作为测量提取的地面控制点来解算等效偏移角，将解算得到的等效偏移角作为测量点，使用压缩感知理论来恢复全时段的等效偏移角信号，从而完成几何校正处理。本发明可有效应对某些图像场景控制点数量不足或分布不均的情况，提高校正精度，同时可大大降低运算量。
基于等效偏移稀疏测量观测图像几何校正方法

[发明专利]复杂运动背景下稀疏事件点小目标分割方法-CN202210822992.0有效
发明人：李淼;安玮;盛卫东;林再平;曾瑶源;邓新蒲;安成锦;孙哲政;王龙光 -专利权人：中国人民解放军国防科技大学
申请日： 2022-07-14 - 公布日： 2023-05-09 - 主分类号： G06V20/64 文献下载
摘要：本发明公开了一种复杂运动背景下稀疏事件点小目标分割方法，将稀疏事件点数据切分为多个子事件点云，并在水平方向对子事件点云进行投影，生成投影图像；对配准后的事件点云进行最近邻聚类，筛选目标备选点，得到目标备选点集；对目标备选点集中的任意一个事件点，选取与该事件点距离最近的目标备选点集中的部分事件点，并按时间排列选取的事件点，计算时间顺序最早和最晚的两个事件点邻域的质心坐标；计算两个质心的距离，即得到偏移量；根据偏移量与运动分割阈值的关系，确定目标分割结果。本发明解决了因背景运动导致的稀疏事件点云数据中背景杂波较多，目标事件点占比少且特征不明显的复杂背景条件下，运动小目标难以检出的问题。
复杂运动背景稀疏事件目标分割方法

[发明专利]基于课程数据的学习情况评估方法、终端设备-CN202211291538.3在审
发明人： 安成锦;杨俊刚;丁庆堂;张亚宁;王雪莹 -专利权人：中国人民解放军国防科技大学
申请日： 2022-10-20 - 公布日： 2023-01-20 - 主分类号： G06Q50/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于课程数据的学习情况评估方法、终端设备，采用随机森林算法对实际场景下所获得的线上和线下多元课程数据中部分缺失数据进行回归插值的数据预处理进而构建完备的训练数据集，然后我们通过一维卷积神经网络对插值后的完备数据集进行课程数据分类模型的训练和性能评估，通过随机森林的数据填充预处理操作使得我们可以使用多元的课程数据对学生的学习情况进行更加全面、准确的评估，进而可以及时改善学生的学习效果。
基于课程数据学习情况评估方法终端设备

[发明专利]面向稀疏事件点的时空聚类小目标检测方法-CN202211088041.1在审
发明人：李淼;安玮;盛卫东;林再平;曾瑶源;邓新蒲;安成锦;孙哲政;王龙光 -专利权人：中国人民解放军国防科技大学
申请日： 2022-09-07 - 公布日： 2022-12-02 - 主分类号： G06V10/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种面向稀疏事件点的时空聚类小目标检测方法，对事件相机拍摄的原始数据进行预处理，获得预处理后的事件数据；遍历所述事件数据中的所有事件点，为每一个事件点赋予一个权重值，并按照权重值大小，对所有事件点进行降序排列；将排序靠后的M％的事件点的平均权重作为聚类阈值，根据所述聚类阈值对所述事件数据进行最近邻聚类，得到初步检测结果；对所述初步检测结果进行点云滤波，得到最终的检测结果。本发明能够直接在事件数据中提取小目标特征进行检测，在静态背景下，可以有效滤除由热噪声触发的事件点杂波以及由大型物体运动产生的干扰事件点，检测精度高。
面向稀疏事件时空聚类小目标检测方法

[发明专利]基于阵列相机图像的空间临近目标超分辨重建方法、设备-CN202210823026.0在审
发明人：杨俊刚;安成锦;梁政宇;吴天昊;盛卫东;李振;安玮 -专利权人：中国人民解放军国防科技大学
申请日： 2022-07-14 - 公布日： 2022-10-11 - 主分类号： G06T3/40 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于阵列相机图像的空间临近目标超分辨重建方法、设备，根据空间临近目标的成像模型和空间目标与阵列相机的几何关系，完成空间临近目标的阵列相机图像建模。然后，考虑到空间临近目标相对于阵列相机图像是稀疏的，而背景的连续性与阵列相机图像的相似性，可以假设阵列相机背景是低秩的，并将二维像平面坍缩成一维向量，以及构建点扩散函数的稀疏完备字典。最后，联合阵列相机图像各视角的高度相关性作为转移约束条件，将建立的L1范数正则化问题转化为二次约束线性规划问题求解，并采用稀疏重构算法完成对降质图像的恢复和对目标个数与位置的准确估计。
基于阵列相机图像空间临近目标分辨重建方法设备

[发明专利]复杂噪声场景下的红外小目标检测方法、设备及存储介质-CN202210931838.7在审
发明人：杨俊刚;安成锦;刘婷;吴天昊;盛卫东;李振;安玮 -专利权人：中国人民解放军国防科技大学
申请日： 2022-08-04 - 公布日： 2022-09-23 - 主分类号： G06V10/30 文献下载
摘要：本发明公开了一种复杂噪声场景下的红外小目标检测方法、设备及存储介质，通过即插即用结构引入深度去噪先验，帮助在复杂的噪声场景中更好地去噪和保留图像细节信息。同时，采用张量核范数的加权和来更准确地评估背景。本发明采用交替方向乘子法来解决这种非凸问题。在不同场景上的实验结果表明，本发明提出的方法在复杂噪声场景上有更强的鲁棒性和更高的检测率。
复杂噪声场景红外目标检测方法设备存储介质

[发明专利]一种地面阳光反射点的确定方法及其相关组件-CN202210492591.3在审
发明人： 安成锦;王雪莹;李振;盛卫东 -专利权人：中国人民解放军国防科技大学
申请日： 2022-05-07 - 公布日： 2022-09-20 - 主分类号： G01C15/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种地面阳光反射点的确定方法及其相关组件，涉及卫星探测领域，确定遥感卫星与地心之间形成的星地连线矢量，以及太阳与各个经纬网格点之间形成的各个经纬网格点对应的阳光反射矢量，根据两个矢量之间的夹角确定夹角角度小于预设角度的经纬网格点作为阳光反射点。由于星地连线矢量和经纬网格点的阳光反射矢量近似相同时则表示该经纬网格点的太阳光的反射光能够直接照射到遥感卫星上，所以将夹角角度小于预设角度的经纬网格点作为阳光反射点，能够简单清楚地确定出阳光反射点，不需要对不同的卫星建立不同的模型，而且不需要先计算出所有投影点再确定阳光反射点，提高了计算速度，进而使遥感卫星能够得到实时的阳光反射点的位置。
一种地面阳光反射确定方法及其相关组件

[发明专利]一种基于深度学习的遥感图像云检测方法-CN201810396541.9在审
发明人：杨俊刚;安成锦;曾晓双;李骏;安玮 -专利权人：中国人民解放军国防科技大学
申请日： 2018-04-28 - 公布日： 2018-11-13 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度学习的遥感图像云检测方法，其包括以下步骤：对获得的遥感图像数据集进行图像预处理，并将预处理后的图像分为训练集和测试集；将训练集中的图像作为神经网络模型的输入，不断更新网络模型参数优化神经网络模型；将测试集图像输入到训练好的神经网络模型中进行验证，将遥感图像中有云的部分检测出来。本发明在结合使用深度学习卷积神经网络的基础上，解决了由于云特征提取不够充分而导致检测结果不够理想的问题，提高了检测精度，加强了算法的普适性。
神经网络模型遥感图像测试集云检测预处理图像卷积神经网络遥感图像数据图像预处理参数优化检测结果特征提取图像输入网络模型普适性训练集检测算法学习验证更新

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