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中国科学院西安光学精密机械研究所鱼卫星获国家专利权

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龙图腾网获悉中国科学院西安光学精密机械研究所申请的专利一种多光谱伪装识别成像系统和伪装识别方法获国家发明授权专利权,本发明授权专利权由国家知识产权局授予,授权公告号为:CN117132829B

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-17发布的发明授权授权公告中获悉:该发明授权的专利申请号/专利号为:202311114442.4,技术领域涉及:G06V10/764;该发明授权一种多光谱伪装识别成像系统和伪装识别方法是由鱼卫星;王智海;王帅;高博;袁瑞松设计研发完成,并于2023-08-31向国家知识产权局提交的专利申请。

一种多光谱伪装识别成像系统和伪装识别方法在说明书摘要公布了:本发明涉及伪装识别成像系统和伪装识别方法,具体涉及一种多光谱伪装识别成像系统和伪装识别方法,解决了现有伪装识别成像系统识别物质范围小、应用场景受限,或者伪装识别方法无法实时成像、实时识别,或者光谱数据库构建效率低的技术问题。本发明多光谱伪装识别系统包括图像采集单元、数据处理单元和显示存储单元,图像采集单元采用快照型光谱成像芯片,可实时曝光、实时数据处理;数据处理单元借助光谱拟合度识别技术,可获取连续光谱信息,根据不同种类识别目标的特征光谱选择特征数据库,改变识别目标,极大增加了可识别光谱范围。本发明多光谱伪装识别方法中包括光谱矫正,可去除环境光因素的干扰,在不同日光色温下工作。

本发明授权一种多光谱伪装识别成像系统和伪装识别方法在权利要求书中公布了:1.一种多光谱伪装识别成像系统,其特征在于:包括标定白板141、通过电连接的图像采集单元101和数据处理单元201,以及与数据处理单元201电连接的显示存储单元301; 所述标定白板141标定时位于伪装识别目标的拍摄区域; 所述图像采集单元101包括沿伪装识别目标的光路依次设置的带通滤波片111、成像镜组121和快照型光谱成像芯片131,以及与快照型光谱成像芯片131连接的传感器电路组132; 所述数据处理单元201包括依次连接的光谱重建模块211、真彩色还原模块221、色彩识别模块241、光谱分类识别模块261和识别结果输出模块281,以及光谱矫正模块231; 所述光谱矫正模块231的输入端与光谱重建模块211的输出端连接,输出端与光谱分类识别模块261的输入端连接; 所述快照型光谱成像芯片131通过传感器电路组132与光谱重建模块211电连接,识别结果输出模块281与显示存储单元301电连接; 所述真彩色还原模块221内配置有CIE‑RGB1931色度曲线; 所述色彩识别模块241内配置有RGB色彩数据库251,所述RGB色彩数据库251包括多个伪装识别目标的标准RGB通道数据; 所述光谱分类识别模块261内配置有光谱反射率数据库271,所述光谱反射率数据库271包括多个近似目标伪装对象的伪装对象反射率光谱和多个近似目标伪装材料的伪装材料反射率光谱,通过以下步骤得到: 步骤A.1:获取近似目标伪装对象和近似目标伪装材料存在的特征谱段线性差异,准备一定数量的近似目标伪装对象和近似目标伪装材料作为光谱反射率数据库271构建的样本; 步骤A.2、将标定白板141放置在日光下,图像采集单元101获取标定白板141的光谱图像,并采用光谱重建模块211获得日光环境光谱; 步骤A.3、图像采集单元101分别获取近似目标伪装对象和近似目标伪装材料的光谱图像,并采用光谱重建模块211获得伪装对象光谱和伪装材料光谱; 步骤A.4、光谱矫正模块231根据步骤A.2获得的日光环境光谱对步骤A.3获得的伪装对象光谱和伪装材料光谱进行矫正,得到伪装对象反射率光谱和伪装材料反射率光谱,选取伪装对象反射率光谱和伪装材料反射率光谱的特征谱段并记录; 步骤A.5、更换近似目标伪装对象和近似目标伪装材料,重复步骤A.3‑步骤A.4,获得步骤A.1中准备的所有近似目标伪装对象和近似目标伪装材料的多组伪装对象反射率光谱和伪装材料反射率光谱的特征谱段; 步骤A.6、判断步骤A.5获得的多组伪装对象反射率光谱和伪装材料反射率光谱的特征谱段是否存在步骤A.1中获得的特征谱段线性差异的规律,从而验证其有效性,获得有效的伪装对象反射率光谱和伪装材料反射率光谱的特征谱段; 步骤A.7、将有效的伪装对象反射率光谱和伪装材料反射率光谱的特征谱段对应的伪装对象反射率光谱和伪装材料反射率光谱作为标准光谱存储于光谱反射率数据库271,并将光谱反射率数据库271配置到光谱分类识别模块261内。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术,可联系本专利的申请人或专利权人中国科学院西安光学精密机械研究所,其通讯地址为:710119 陕西省西安市高新区新型工业园信息大道17号;或者联系龙图腾网官方客服,联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。

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