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公开(公告)号:CN118968432A
公开(公告)日:2024-11-15
申请号:CN202410970690.7
申请日:2024-07-19
Applicant: 南京工业大学
IPC: G06V20/54 , G06V20/40 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06V10/776 , G06V10/44 , G06V10/771 , G06V10/62 , G06N3/045 , G06N3/0464
Abstract: 本申请公开了一种船舶重识别的方法,属于计算机视觉领域,包括:标注船舶图像和获取身份标签,并进行数据增强处理;训练ResNet‑50模型和YOLOv5s模型;获取全局特征和局部特征;将获取的特征进行双向BFFM特征融合,获取融合特征图;构建第一损失函数和第二损失函数;其中,第一损失函数用于度量同一类别船舶在不同视角下的内在特征差异;第二损失函数用于度量同一类别船舶在不同视角下的特征差异;根据第一损失函数、第二损失函数获取双重优化损失函数并结合局部损失和交叉熵损失,构建总损失函数;利用总损失函数对船舶重识别模型进行训练;针对现有技术中船舶识别精度低,本申请通过引入视角信息和局部特征,构建双重优化损失函数额注意力机制等,提高了船舶重识别的精度。
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公开(公告)号:CN118968017A
公开(公告)日:2024-11-15
申请号:CN202410995089.3
申请日:2024-07-24
Applicant: 南京工业大学
IPC: G06V10/25 , G06V20/13 , G06V10/44 , G06V10/82 , G06V10/80 , G06V10/764 , G06V10/766 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/0499 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种结合空间显式视觉和改进的大核注意力的船舶检测方法及系统,属于图像处理和目标检测领域。传统的YOLOv8船舶检测方法无法应对船舶遥感图像中的干扰。本发明将预处理后的船舶遥感图像输入融合改进的大核注意力模块的YOLOv8骨干网络中进行船舶特征提取,并输出多层语义特征图;将最深层的语义特征图通过空间显式视觉模块进行处理,得到处理后的多层语义特征图;通过路径聚合网络‑特征金字塔网络对处理后的多层语义特征图进行特征融合,再输入到YOLOv8的解耦头中进行检测并预测船舶分类和船舶位置;通过计算分类损失和回归损失对模型进行训练,最终得到船舶检测模型用于船舶遥感图像识别;可提高模型对船舶的检测效率、准确性以及检出率。
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公开(公告)号:CN119919603A
公开(公告)日:2025-05-02
申请号:CN202411921579.5
申请日:2024-12-25
Applicant: 南京工业大学
Abstract: 本发明公开了一种虚拟手术中胃部软组织建模及碰撞检测方法,属于虚拟手术中软组织建模领域。虚拟手术系统能否到达手术训练效果的重要指标包括物理建模和碰撞检测的实时性、稳定性和准确性。本发明对胃部软组织在外力作用下的生物力学特性进行了分析,基于质点‑弹簧形变模型的软组织形变方法,提出基于复位弹簧的改进形变模型,解决传统质点‑弹簧模型的“超弹”和“塌陷”的问题,提高了软组织形变的真实性。同时,对于肌层,本发明使用轴对齐包围盒(AABB)和球形包围盒(Sphere)的结合的碰撞检测算法来建模;采用轴对齐包围盒(AABB)和球形包围盒(Sphere)的混合层次算法来实现对黏膜层和胃部其他的软组织的建模;兼顾碰撞检测的实时性和准确性。
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