公开(公告)号：CN115661500A

公开(公告)日：2023-01-31

申请号：CN202211681207.0

申请日：2022-12-27

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 陈蕾 ,  王瑞 ,  鲍庆森 ,  张宇帆 ,  毛泽勇 ,  朱薇

IPC: G06V10/762 ,  G06V10/764 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明涉及不确定性估计领域及目标检测领域，公开了基于二阶分布及不确定性感知聚类融合的目标检测方法。所述方法包括：定义目标类别服从先验分布为狄利克雷分布的类别分布，并基于主观逻辑理论，将其转化为等价的主观意见从而得到类别不确定性评估以及类别预测；定义目标位置偏移量服从先验分布为高斯逆伽马分布的高斯分布，并对目标位置标签进行逆运算，基于神经网络学习得到的二阶分布计算得到目标框位置信息以及回归不确定性估计；基于空间邻近性对模型输出的预测框聚类得到预测框簇，并引入加权信念融合方法对预测框簇中的狄利克雷分布进行融合，最终针对同一目标，得到结合了不同预测框证据的单一预测框作为最终结果。

公开(公告)号：CN117635904A

公开(公告)日：2024-03-01

申请号：CN202311711078.X

申请日：2023-12-13

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 陈蕾 ,  张宇帆 ,  肖文韬 ,  洪文谦 ,  张锋 ,  李平

IPC: G06V10/20 ,  G06V10/25 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/096 ,  G06V10/764 ,  G06V40/10

Abstract: 本发明属于目标检测技术领域，公开了一种动态自适应特征感知的可信低慢小无人机检测方法，所述方法包括：获取图像样本集，其包括鸟类和无人机两类目标，将样本分为训练集、验证集和测试集，并对图像样本进行预处理；改进YOLOv8s模型：在其backbone的P2层后引入极小目标检测模块，并在极小目标检测模块后引入动态自适应特征感知模块，最后将YOLOv8s模型的分类器改为可信分类器，得到无人机目标检测模型；构建GPU训练环境，设置训练参数，并加载数据配置文件和模型配置文件；经过训练得到训练好的无人机目标检测模型；取待识别图像输入到训练好的模型中进行检测，提高了复杂环境下小目标检测的精度。

公开(公告)号：CN115661500B

公开(公告)日：2023-04-28

申请号：CN202211681207.0

申请日：2022-12-27

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 陈蕾 ,  王瑞 ,  鲍庆森 ,  张宇帆 ,  毛泽勇 ,  朱薇

IPC: G06V10/762 ,  G06V10/764 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明涉及不确定性估计领域及目标检测领域，公开了基于二阶分布及不确定性感知聚类融合的目标检测方法。所述方法包括：定义目标类别服从先验分布为狄利克雷分布的类别分布，并基于主观逻辑理论，将其转化为等价的主观意见从而得到类别不确定性评估以及类别预测；定义目标位置偏移量服从先验分布为高斯逆伽马分布的高斯分布，并对目标位置标签进行逆运算，基于神经网络学习得到的二阶分布计算得到目标框位置信息以及回归不确定性估计；基于空间邻近性对模型输出的预测框聚类得到预测框簇，并引入加权信念融合方法对预测框簇中的狄利克雷分布进行融合，最终针对同一目标，得到结合了不同预测框证据的单一预测框作为最终结果。