公开(公告)号：CN116958509A

公开(公告)日：2023-10-27

申请号：CN202311062787.X

申请日：2023-08-23

Applicant: 福州大学

Inventor： 吴靖 ,  陈振华 ,  黄峰 ,  陈丽琼

IPC: G06V10/20 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06T5/00 ,  G06T3/60

Abstract: 本发明涉及一种罕见目标在多场景中的数据集构建方法及系统，该方法包括：构建目标图像库和背景图像库；依次从背景图像库中抽取各张背景图像，对于各张背景图像，从目标图像库中随机抽取NUM张目标图像并进行预处理；对各张目标图像，随机生成其在相应背景图像上的覆盖位置，然后根据目标图像的大小以及该目标图像在背景图像中的不同高度计算其需要上下采样的相应尺度，而后在目标图像与背景图像上既有的目标图像不存在重叠的情况下，对该目标图像进行相应尺度的上下采样并覆盖在相应背景图像上的相应位置；最终构建得到包含N张数据集图像数据的数据集。该方法及系统有利于快速、低成本地生成罕见目标在多场景中的多尺度数据集。

公开(公告)号：CN115727748A

公开(公告)日：2023-03-03

申请号：CN202211451742.7

申请日：2022-11-18

Applicant: 福州大学

Inventor： 陈丽琼 ,  杨祥昆 ,  吴桐 ,  陈振华

IPC: G01B7/004 ,  G01B11/00

Abstract: 本发明提出一种基于元学习的四象限探测器高精度光斑定位方法，包括：1）根据四象限探测器的测量原理生成充足的仿真样本数据；2）构建光斑半径估计网络，用生成的仿真数据进行训练，再将真实的小样本数据输入到训练好的光斑半径估计网络中进行预测，用得到估计的半径值生成更接近真实光斑分布的仿真样本数据；3）构建光斑位置预测网络，引入元学习的策略用更接近真实光斑分布的仿真样本进行预训练，固定网络的部分参数后再用真实的小样本数据对光斑位置预测网络进行微调，通过微调后的神经网络实现高精度的光斑定位。使得该方法在仅有少量真实样本的情况下也能获得较高精度的光斑定位能力。