CN112883810B - 一种激光侦听反制方法、算法及反制装置 - Google Patents

一种激光侦听反制方法、算法及反制装置 Download PDF

Info

Publication number
CN112883810B
CN112883810B CN202110097669.7A CN202110097669A CN112883810B CN 112883810 B CN112883810 B CN 112883810B CN 202110097669 A CN202110097669 A CN 202110097669A CN 112883810 B CN112883810 B CN 112883810B
Authority
CN
China
Prior art keywords
interception
reaction device
reaction
laser
countermeasures
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
CN202110097669.7A
Other languages
English (en)
Other versions
CN112883810A (zh
Inventor
康智强
王武斌
赵伟
边永亮
谢鹏志
程璟星
刘丽平
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
CETC 33 Research Institute
Original Assignee
CETC 33 Research Institute
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by CETC 33 Research Institute filed Critical CETC 33 Research Institute
Priority to CN202110097669.7A priority Critical patent/CN112883810B/zh
Publication of CN112883810A publication Critical patent/CN112883810A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN112883810B publication Critical patent/CN112883810B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V20/00—Scenes; Scene-specific elements
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/0002—Inspection of images, e.g. flaw detection
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/60—Analysis of geometric attributes
    • G06T7/62—Analysis of geometric attributes of area, perimeter, diameter or volume
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
    • G06V10/40—Extraction of image or video features
    • G06V10/46—Descriptors for shape, contour or point-related descriptors, e.g. scale invariant feature transform [SIFT] or bags of words [BoW]; Salient regional features
    • G06V10/462—Salient features, e.g. scale invariant feature transforms [SIFT]
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/10—Image acquisition modality
    • G06T2207/10024—Color image
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/10—Image acquisition modality
    • G06T2207/10048—Infrared image
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V2201/00—Indexing scheme relating to image or video recognition or understanding
    • G06V2201/07—Target detection

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Geometry (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Photometry And Measurement Of Optical Pulse Characteristics (AREA)
  • Burglar Alarm Systems (AREA)

Abstract

本发明属于激光侦听反制技术领域，具体涉及一种激光侦听反制方法、算法及反制装置，通过第一侦听反制装置可以对防护区域进行预警和溯源，通过第二侦听反制装置可以对威胁区域进行预警和溯源，根据所采集环境灰度值判断采用第一侦听反制装置或第二侦听反制装置进行预警和溯源。通过本发明的技术方案，可以解决阳光中1550nm光直射干扰，导致光斑的侦测极其困难，无法预警的问题。可以最大程度上消除直射干扰，将报警准确率提高到90％以上。而且，由于处于室外环境下，干扰因素众多，特别容易被汽车灯以及可发热物体产生的1550nm光干扰，导致虚警率太高的问题；而通过本发明的技术方案可以将虚警率降低到5％以内。

Description

一种激光侦听反制方法、算法及反制装置
技术领域
本发明属于激光侦听反制技术领域，具体涉及一种激光侦听反制方法、算法及反制装置。
背景技术
目前针对激光侦听反制系统，方式是唯一，即通过探测激光侦听光斑，达到激光侦听反制的效果。但是通过激光光斑溯源的方式主要有两种：
一种是由中北大学陈友华老师团队提出的方案，利用激光侦听光斑在窗户上投射的光斑椭圆度确定侦听光路从而确定侦听光源；并且申请了相关专利，该专利的申请号为201610819870.0，名称为一种对激光窃听器定位的识别方法及识别装置；
另一种是申请人之前申报的一种反制追踪激光窃听系统及使用方法，专利申请号为201911139817.6；该方案通过侦听光路中形成的两个散斑点确定侦听光路。
但是针对上面提到的两种方案，面临以下的相同的几个问题：
1、由于阳光中1550nm光直射干扰，导致光斑的侦测极其困难，更不用说精确的描绘光斑的椭圆度。从而导致无法预警。
2、由于要防护整个楼面，所以整套反制系统工作在室外环境，特别容易被汽车灯以及可以发热物体产生的1550nm光干扰。从而导致虚警率太高。
发明内容
针对上述技术问题，本发明提供了一种激光侦听反制方法、算法及反制装置，一方面可以降低阳光的干扰，另一方面可以降低虚警率。
为了解决上述技术问题，本发明采用的技术方案为：
一种激光侦听反制方法，其特征在于：通过第一侦听反制装置可以对防护区域进行预警和溯源，通过第二侦听反制装置可以对威胁区域进行预警和溯源，根据所采集环境灰度值判断采用第一侦听反制装置或第二侦听反制装置进行预警和溯源；当第一侦听反制装置采集到的环境灰度值小于设定值a时，由第一侦听反制装置作为主侦听反制装置进行预警和溯源；当第二侦听反制装置采集到的环境灰度值小于设定值a时，由第二侦听反制装置作为主侦听反制装置进行预警和溯源。
当第一侦听反制装置采集到的环境灰度值以及第二侦听反制装置采集到的环境灰度值均小于设定值a时，由第一侦听反制装置和/或第二侦听反制装置进行预警和溯源。
所述设定值a的取值为200-235。
根据环境灰度值调整第一侦听反制装置或第二侦听反制装置中的红外探测器的曝光量和/或曝光时长。
通过第一侦听反制装置或第二侦听反制装置中相机对目标进行检测，排出灯光以及发热源的物体、框定可疑区域。
一种综合逻辑算法，包括光斑特征提取算法和光照强度自适应算法，通过光照强度自适应算法判断采用第一侦听反制装置或第二侦听反制装置作为主侦听反制装置，并根据环境灰度值调整作为主侦听反制装置中红外探测器的曝光量和/或曝光时长；通过光斑特征提取算法提取主听反制装置所采集到激光光斑的光斑形状、面积、强度和圆度比，并通过光斑特征提取算法实现预警和溯源。
还包括目标检测算法，通过目标检测算法实现对目标的检测，排出灯光以及发热源的物体、框定可疑区域。
一种激光侦听反制装置，包括第一侦听反制装置、第二侦听反制装置和监控中心，第一侦听反制装置朝向防护区域设置，第二侦听反制装置朝向威胁区域设置；根据环境灰度值采用第一侦听反制装置或第二侦听反制装置进行预警和溯源；第一侦听反制装置和第二侦听反制装置均与监控中心连接，通过监控中心对第一侦听反制装置和第二侦听反制装置进行控制，并对其采集的数据进行分析处理，实现预警和溯源。
所述第一侦听反制装置和第二侦听反制装置均包括红外探测器和相机。
所述红外探测器采用红外相机。
所述相机采用彩色相机。
本发明与现有技术相比，具有的有益效果是：
根据所采集环境灰度值判断采用第一侦听反制装置或第二侦听反制装置进行预警和溯源；即可以根据光照强度采用不同方位的侦听反制装置进行工作，这样可以有效避免由于光照太强导致无法识别的问题，其原理是相对的两个楼面同时处于阳光直射区时间非常短，故可以采用背光区的侦听反制装置去识别光斑。
根据环境灰度值调整第一侦听反制装置或第二侦听反制装置中的红外探测器的曝光量和/或曝光时长，采用此手段可以消除一部分的光强干扰，从而可以降低虚警误报率。
通过第一侦听反制装置或第二侦听反制装置中相机对目标进行检测，排出灯光以及发热源的物体、框定可疑区域；采用此手段可以去识别三角架之类的刻意东西，可以进一步消除一些误报。
通过本发明的技术方案，可以解决阳光中1550nm光直射干扰，导致光斑的侦测极其困难，无法预警的问题。可以最大程度上消除直射干扰，将报警准确率提高到90％以上。而且，由于处于室外环境下，干扰因素众多，特别容易被汽车灯以及可发热物体产生的1550nm光干扰，导致虚警率太高的问题；而通过本发明的技术方案可以将虚警率降低到5％以内。
附图说明
图1是本发明第二侦听反制装置作为主侦听反制装置的状态示意图；
图2是本发明第一侦听反制装置作为主侦听反制装置的状态示意图；
图3是本发明以第一侦听反制装置作为主侦听反制装置的综合逻辑算法的框图；
其中：1为第一侦听反制装置，10为第一红外探测器，11为第一相机，2为第二侦听反制装置，20为第二红外探测器，21为第二相机。
具体实施方式
下面对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
一种激光侦听反制方法，通过第一侦听反制装置可以对防护区域进行预警和溯源，通过第二侦听反制装置可以对威胁区域进行预警和溯源。
即设置有两个侦听反制装置，并根据两个侦听反制装置各自所采集环境灰度值，来进行判断是采用第一侦听反制装置或是采用第二侦听反制装置或进行预警和溯源；具体如下：
当第一侦听反制装置采集到的环境灰度值小于设定值a时，由第一侦听反制装置作为主侦听反制装置进行预警和溯源；方式，当第二侦听反制装置采集到的环境灰度值小于设定值a时，由第二侦听反制装置作为主侦听反制装置进行预警和溯源。
第一侦听反制装置和第二侦听反制装置结构相同均包括红外探测器，为了便于描述第一侦听反制装置中的红外探测器命名为第一红外探测器，第二侦听反制装置中的红外探测器命名为第二红外探测器。
区别光照强度采用不同方位的相机工作，其原理是相对的两个楼面同时处于阳光直射区时间非常短，当其中某一侦听反制装置中的红外探测器的采集的环境灰度值大于a，则该红外探测器不作为主要工作相机。
例如：当光照直射防护楼面时，此时第一红外探测器所采集的环境灰度值可能大于a，因为阳光直射强度直接淹没了光斑，此时第二红外探测器环境灰度值一定小于a，可以启动，可以直接侦测背向阳光的激光发射源，此时光斑特征明显。
如图1和2所示，图1和图2中的粗实线均代表侦听激光光路，光路中形成散斑点1和散斑点2；虚线代表不起作用，细实线代表起作用。如当下午光照直射威胁区域(威胁楼)时，此时第二红外相机环境灰度值可能大于a，无法侦测到被照区域光斑，因为阳光直射强度直接淹没了光斑，此时第一红外探测器环境灰度值一定小于a，可以启动，可以直接侦测背向阳光的激光光斑从而预警，光斑特征明显；反之，当上午光照直射防护区域(防护楼)时，此时第一红外探测器环境灰度值可能大于a，无法侦测到被照区域光斑，因为阳光直射强度直接淹没了光斑，此时第二红外相机环境灰度值一定小于a，可以启动，可以直接侦测背向阳光的激光光斑从而预警，光斑特征明显。
一个红外相机起主要作用：主要是用它去捕捉侦听激光的光斑特征；另一个红外相机起次要作用：只是采集光照强度值，即当平均灰度值“否”以后，即不参与光斑特征识别，不参与后续与可疑区域的吻合性分析与决策了。因此，可以避免由于阳光太强的话直射而导致所对应的红外探测器失去作用；通过利用背光区的红外探测器，去识别光斑进行预警和追溯。
通常在白天情况下，不会出现第一侦听反制装置和第二侦听反制装置采集的灰度值均小于设定值。当阴天情况下，则可能会出现，当出现此种情况时：则由第一侦听反制装置或第二侦听反制装置中的任何一个进行预警和溯源；当然也可以将两者一同进行预警和溯源，如：均小于时第一侦听反制装置和第二侦听反制装置都会进行抓拍光斑特征，两个特征和彩色相机的特征进行复合。同理，第一侦听反制装置和第二侦听反制装置在进入与彩色相机复合时，是或的关系，任何一个有可以，一同有也可以。
进一步，设定值a的取值范围为200-235，当然本领域人员还可以根据实际情况进行具体的调整。
进一步，根据环境灰度值调整第一侦听反制装置或第二侦听反制装置中的红外探测器的曝光量和/或曝光时长。具体的：当第一侦听反制装置为主侦听反制装置时，则对其中的第一红外探测器进行曝光量和/或曝光时长，从而消除一部分光强干扰，可以更加有效的区别激光光斑的特征。
进一步，通过第一侦听反制装置或第二侦听反制装置中相机对目标进行检测，排出灯光以及发热源的物体、框定可疑区域。当第一侦听反制装置作为主侦听反制装置，则由其的第一相机进行目标检测、排出灯光以及发热源的物体、框定可疑区域；反之，则由第二相机进行。
如图3所示，一种综合逻辑算法，包括光斑特征提取算法和光照强度自适应算法，通过光照强度自适应算法判断采用第一侦听反制装置或第二侦听反制装置作为主侦听反制装置，并根据环境灰度值调整作为主侦听反制装置中红外探测器的曝光量和/或曝光时长；通过光斑特征提取算法提取主听反制装置所采集到激光光斑的光斑形状、面积、强度和圆度比，并通过光斑特征提取算法实现预警和溯源。
光斑特征提取算法是最主要的预警和溯源手段；而光照强度自适应算法作为判断以哪个作为主侦听反制装置，即采用哪个进行工作，而且可以根据环境灰度值调整作为主侦听反制装置中红外探测器的曝光量和/或曝光时长。
光照强度自适应算法中区别光照强度采用不同曝光量，在此过程中使用每隔10min，将1s即24帧图片的灰度值均值，作为x1，输入到y＝ax+b的线性等式中，得出相机的曝光时间，从而可以实时调节相机曝光度，更有效的区别激光光斑的特征。其中a，b是通过大量实测数据拟合形成的参数。
进一步，还包括目标检测算法，通过目标检测算法实现对目标的检测，排出灯光以及发热源的物体、框定可疑区域。神经网络下的目标检测算法主要包括可疑人员目标检测算法，可疑物体目标检测算法。具体的：通过第一侦听反制装置搭载的第一相机或第二侦听反制装中搭载的第二相机，利用目标检测算法，直接排除汽车车灯以及发热源的物体，同时目标检测可疑的类似三脚架和相机，以及可疑人员等，缩小可疑区域进一步辅助识别光斑特征做出判断。
光斑特征提取算法是传统的图像处理方式。第一步是将图像进行二值化，完后取其连通域，最后计算该图像中连通域的面积，圆度等。来确定那几个光斑复合要求。
神经网络算法是现成的。是在yolo框架下做的目标检测，数据库经过训练，可以识别可疑的侦听装备。
光照自适应算法：该方式就是一个线性函数的建立y＝ax+b，x为光强，y为曝光时间。这样设备可以通过采集光强值，来自动调节红外相机的曝光时间。不同光照条件下，我们就可以最大限度的避免光强的影响，就是可以更好的提取光斑特征。
综合逻辑算法是对上述几种算法的综合用运，因为单一的那个使用只能解决消除一部分干扰，只有综合用运效果较好。
一种激光侦听反制装置，包括第一侦听反制装置、第二侦听反制装置和监控中心，第一侦听反制装置朝向防护区域设置，第二侦听反制装置朝向威胁区域设置；根据环境灰度值采用第一侦听反制装置或第二侦听反制装置进行预警和溯源；第一侦听反制装置和第二侦听反制装置均与监控中心连接，通过监控中心对第一侦听反制装置和第二侦听反制装置进行控制，并对其采集的数据进行分析处理，实现预警和溯源。
监控中心主要就是配置了软件的服务器。同时有负责通信的两个模块，1、与第一侦听反制装置通信的模块(1个光纤转网口设备(两个相机图像)和485通信设备(控制红外探测器的云台))。2、与第二侦听反制装置通信的模块(1个光纤转网口设备(两个相机图像)和485通信设备(控制红外探测器的云台))。具体可以参考专利申请号为201911139817.6中所公开的有关软件控制方面的方案。
进一步，第一侦听反制装置和第二侦听反制装置均包括红外探测器和相机，通过红外探测器采集激光光斑，通过相机采集图像。第一侦听反制装置中红外探测器和相机命名为第一红外探测器和第一相机；第二侦听反制装置中红外探测器和相机命名为第二红外探测器和第二相机。
进一步，红外探测器采用红外相机。
进一步，相机采用彩色相机。
上面仅对本发明的较佳实施例作了详细说明，但是本发明并不限于上述实施例，在本领域普通技术人员所具备的知识范围内，还可以在不脱离本发明宗旨的前提下作出各种变化，各种变化均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (8)

1.一种激光侦听反制方法，其特征在于：通过第一侦听反制装置对防护区域进行预警和溯源，通过第二侦听反制装置对威胁区域进行预警和溯源，根据所采集环境灰度值判断采用第一侦听反制装置或第二侦听反制装置进行预警和溯源；当第一侦听反制装置采集到的环境灰度值小于设定值a时，由第一侦听反制装置作为主侦听反制装置进行预警和溯源；当第二侦听反制装置采集到的环境灰度值小于设定值a时，由第二侦听反制装置作为主侦听反制装置进行预警和溯源；
根据环境灰度值调整主侦听反制装置中的红外探测器的曝光量和/或曝光时长；通过主侦听反制装置中的相机对目标进行检测，排除灯光以及发热源的物体、框定可疑区域；第一侦听反制装置朝向防护区域设置，第二侦听反制装置朝向威胁区域设置。
2.根据权利要求1所述的一种激光侦听反制方法，其特征在于：当第一侦听反制装置采集到的环境灰度值以及第二侦听反制装置采集到的环境灰度值均小于设定值a时，由第一侦听反制装置和/或第二侦听反制装置进行预警和溯源。
3.根据权利要求1所述的一种激光侦听反制方法，其特征在于：所述设定值a的取值范围为200-235。
4.根据权利要求1所述的一种激光侦听反制方法，其特征在于：包括光斑特征提取算法和光照强度自适应算法，通过光照强度自适应算法判断采用第一侦听反制装置或第二侦听反制装置作为主侦听反制装置，并根据环境灰度值调整作为主侦听反制装置中红外探测器的曝光量和/或曝光时长；通过光斑特征提取算法提取主侦听反制装置所采集到激光光斑的光斑形状、面积、强度和圆度比，并通过光斑特征提取算法实现预警和溯源。
5.根据权利要求4所述的一种激光侦听反制方法，其特征在于：还包括目标检测算法，通过目标检测算法实现对目标的检测，排除灯光以及发热源的物体、框定可疑区域。
6.一种激光侦听反制装置，用于执行权利要求 1 所述的方法，其特征在于：包括第一侦听反制装置、第二侦听反制装置和监控中心，第一侦听反制装置朝向防护区域设置，第二侦听反制装置朝向威胁区域设置；根据环境灰度值判断采用第一侦听反制装置或第二侦听反制装置进行预警和溯源；第一侦听反制装置和第二侦听反制装置均与监控中心连接，通过监控中心对第一侦听反制装置和第二侦听反制装置进行控制，并对其采集的数据进行分析处理，实现预警和溯源。
7.根据权利要求6所述的一种激光侦听反制装置，其特征在于：所述第一侦听反制装置和第二侦听反制装置均包括红外探测器和相机。
8.根据权利要求7所述的一种激光侦听反制装置，其特征在于：所述红外探测器采用红外相机；所述相机采用彩色相机。
CN202110097669.7A 2021-01-25 2021-01-25 一种激光侦听反制方法、算法及反制装置 Active CN112883810B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202110097669.7A CN112883810B (zh) 2021-01-25 2021-01-25 一种激光侦听反制方法、算法及反制装置

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202110097669.7A CN112883810B (zh) 2021-01-25 2021-01-25 一种激光侦听反制方法、算法及反制装置

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN112883810A CN112883810A (zh) 2021-06-01
CN112883810B true CN112883810B (zh) 2023-12-12

Family

ID=76051102

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202110097669.7A Active CN112883810B (zh) 2021-01-25 2021-01-25 一种激光侦听反制方法、算法及反制装置

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN112883810B (zh)

Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113724479A (zh) * 2021-09-30 2021-11-30 安徽至博光电科技股份有限公司 一种激光声光告警器

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20060021803A (ko) * 2005-06-24 2006-03-08 손호원 휴대가 가능한 유/무선 도청기, 레이저 도청기, 몰래카메라탐지 및 방지 장비.
CN110824579A (zh) * 2019-11-20 2020-02-21 中国电子科技集团公司第三十三研究所 一种反制追踪激光窃听系统及使用方法
CN111208576A (zh) * 2020-01-08 2020-05-29 苏州华云视创智能科技有限公司 一种反激光侦听系统

Family Cites Families (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US9897688B2 (en) * 2013-11-30 2018-02-20 Bae Systems Information And Electronic Systems Integration Inc. Laser detection and image fusion system and method

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20060021803A (ko) * 2005-06-24 2006-03-08 손호원 휴대가 가능한 유/무선 도청기, 레이저 도청기, 몰래카메라탐지 및 방지 장비.
CN110824579A (zh) * 2019-11-20 2020-02-21 中国电子科技集团公司第三十三研究所 一种反制追踪激光窃听系统及使用方法
CN111208576A (zh) * 2020-01-08 2020-05-29 苏州华云视创智能科技有限公司 一种反激光侦听系统

Non-Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
Eavesdropping and countermeasures for backflash side channel in quantum cryptography;Paulo Vinicius Pinheiro et al.;《Optics Express》;第26卷;第21020-21032页 *
Electromagnetic side channel analysis of laser facsimile;Yanyun Xu et al.;《2017 IEEE International Conference on Communications (ICC)》;第1-6页 *
一种反激光窃听预警系统的窃听源定位研究;吕泽;陈友华;薛鹏;王志斌;陈媛媛;李金瑜;;应用光学(03);全文 *
基于AOTF的反激光窃听告警技术研究;吕泽;《中国优秀硕士学位论文全文数据库 信息科技辑》;第I138-268页 *
基于声光移频的激光侦测正交解调方法;何宁;冯太琴;廖欣;;光子学报(12);全文 *

Also Published As

Publication number Publication date
CN112883810A (zh) 2021-06-01

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN104751593B (zh) 一种火灾探测、报警、定位、扑灭方法及系统
CA2623859C (en) Particle detector, system and method
CN105512667B (zh) 红外和可见光视频图像融合识别火灾的方法
CN108226953B (zh) 一种基于双光束交替发射的针孔摄像头检测方法及装置
CN110223284B (zh) 一种基于智能终端的针孔摄像头的探测方法及探测装置
CN107730517B (zh) 一种基于自适应亮度分割的火灾视频图像分析算法
CN112883810B (zh) 一种激光侦听反制方法、算法及反制装置
CN105261142A (zh) 一种室外大空间智能型火灾探测灭火系统及其工作方法
CN101625789A (zh) 基于烟火智能识别的森林火灾实时监测方法
CA2391782A1 (en) Optical observation device and method for observing articles at elevated temperatures
CN109101882A (zh) 一种火源的图像识别方法及系统
CN205539525U (zh) 一种摄像头自动查找系统
CN102494773A (zh) 机器视觉系统对按扣色差的自动检测方法
CN111488802A (zh) 一种利用热成像的温度曲线合成算法及火灾预警系统
CN109145714A (zh) 一种人脸图像识别对重点管控人员进行跟踪预警方法
KR20140050240A (ko) 영상처리기반의 피아식별시스템 및 이의 제어방법
CN115512307A (zh) 广域空间红外多点实时火灾探测方法及系统、定位方法
KR101476764B1 (ko) 카메라의 명암 영상신호를 이용한 화염 검출방법
CN105376522A (zh) 一种带有光学警告装置的红外热成像仪及其应用
CN104765073B (zh) 一种激光水面漂浮物体识别方法
CN110611791A (zh) 一种水域探测监控系统
CN111274872B (zh) 基于模板匹配的视频监控动态不规则多监管区域判别方法
CN102305597A (zh) 机器视觉系统对注射器部件异形的自动检测方法
CN111145275A (zh) 一种智能化自控森林防火监控系统及方法
CN110197124A (zh) 人脸识别系统及方法

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant