公开(公告)号：CN119399473A

公开(公告)日：2025-02-07

申请号：CN202411606296.1

申请日：2024-11-12

Applicant: 中国矿业大学

Inventor： 周勇 ,  汤硕 ,  杜文亮 ,  赵佳琦 ,  顾洋

IPC: G06V10/26 ,  G06V10/44 ,  G06V10/774 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明公开了一种基于KAN‑Mamba的多源遥感图像语义分割方法及装置，用于提高遥感图像语义分割的准确度，包括KAN‑Mamba特征提取网络和Uper_Head解码器；所述KAN‑Mamba特征提取网络包括一个Stem卷积神经网络和四阶段的KAN‑Mamba特征提取模块，通过KAN‑Mamba特征提取网络对融合遥感图像进行分阶段的特征提取，获取多尺度特征；所述Uper_Head解码器，包括侧边特征构建单元、池化单元、特征融合单元和分类层，通过侧边特征构建单元和池化单元对多尺度特征进行侧边特征构建、池化操作，再通过特征融合单元进行逐级的特征融合，接着通过BottleNeck层进行通道融合，最后通过分类层得到语义分割标签。本发明对于多源遥感图像的语义分割准确率更高、模型收敛更快、细节信息更精确。

公开(公告)号：CN118587439A

公开(公告)日：2024-09-03

申请号：CN202410727672.6

申请日：2024-06-06

Applicant: 中国矿业大学

Inventor： 杜文亮 ,  顾洋 ,  周勇 ,  赵佳琦

IPC: G06V10/26 ,  G06V10/30 ,  G06V10/44 ,  G06V10/774 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06V20/13 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0499

Abstract: 本发明公开了一种基于降噪扩散概率模型的多源遥感图像语义分割方法及装置，包括基于Mamba的双分支主干网络和降噪扩散概率模型网络；通过基于Mamba的双分支主干网络对成对的原始光学图像和原始合成孔径雷达图像分四个阶段进行提取特征和特征融合得到四个阶段的多源融合特征，再将四个阶段的多源融合特征拼接成一个多尺度融合特征；在降噪扩散概率模型网络中，通过前向加噪模块对原始语义分割标签进行加噪，将多尺度融合特征与加噪后的原始语义分割标签拼接后的结果作为前向加噪模块的输出；通过噪声解码器对输入特征进行降噪操作，预测输入特征的语义分割标签。本发明对于多源遥感图像信息融合更加细致、语义分割准确率更高、细节信息更精确。

公开(公告)号：CN116994162A

公开(公告)日：2023-11-03

申请号：CN202310983509.1

申请日：2023-08-04

Applicant: 国网江苏省电力有限公司徐州供电分公司 ,  中国矿业大学

Inventor： 高海龙 ,  任孝峰 ,  王丽峰 ,  王栋 ,  赵昌新 ,  肖学权 ,  张潇 ,  徐志鹏 ,  滕松 ,  顾洋 ,  杜文亮 ,  周勇 ,  马佳伊

IPC: G06V20/17 ,  G06V10/82 ,  G06V10/774 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 一种基于改进Yolo算法的无人机航拍绝缘子目标检测方法包括：(1)对需要应用的绝缘子场景进行无人机航拍，并将航拍视频抽帧为图像数据；(2)对图像数据进行标注，并将采集并标注好的数据按照比例划分为训练集和验证集；(3)对训练集数据通过Mosaic+Mixup方法混合增强；(4)使用Ghostnetv2网络替换Yolov7版本主干特征提取网络；(5)使用自制数据集对网络进行训练；(6)将训练好的模型文件以ONNX文件导出，并使用TensorRT部署生成Engine模型；(7)使用Engine模型部署并进行无人机检测。本发明基于YoloV7模型构建目标检测模型，该模型对于分辨率较高图像且目标面积较小的绝缘子以及被遮挡的绝缘子有更加优异的识别效果，识别准确率更高，识别位置更精确。

公开(公告)号：CN116563736A

公开(公告)日：2023-08-08

申请号：CN202310560548.0

申请日：2023-05-17

Applicant: 国网江苏省电力有限公司徐州供电分公司 ,  中国矿业大学

Inventor： 高海龙 ,  任孝峰 ,  王丽峰 ,  王栋 ,  赵昌新 ,  肖学权 ,  张潇 ,  徐志鹏 ,  滕松 ,  顾洋 ,  杜文亮 ,  周勇 ,  马佳伊

IPC: G06V20/17 ,  G06V20/40 ,  G06V20/70 ,  G06V10/82 ,  G06V10/774 ,  G06V10/776 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048 ,  G06N3/08

Abstract: 一种基于改进Yolov算法的无人机航拍绝缘子目标检测方法包括：(1)对需要应用的绝缘子场景进行无人机航拍，并将航拍视频抽帧为图像数据；(2)对图像数据进行标注，并将采集并标注好的数据按照比例划分为训练集和验证集；(3)对训练集数据通过Mosaic+Mixup方法混合增强；(4)使用Ghostnetv2网络替换Yolov7版本主干特征提取网络；(5)使用自制数据集对网络进行训练；(6)将训练好的模型文件以ONNX文件导出，并使用TensorRT部署生成Engine模型；(7)使用Engine模型部署并进行无人机检测。本发明基于YoloV7模型构建目标检测模型，该模型对于分辨率较高图像且目标面积较小的绝缘子以及被遮挡的绝缘子有更加优异的识别效果，识别准确率更高，识别位置更精确。