公开(公告)号：CN114842334B

公开(公告)日：2025-04-08

申请号：CN202210394874.4

申请日：2022-04-14

Applicant: 西安电子科技大学

Inventor： 王柯俨 ,  席博博 ,  吴雪岩 ,  李云松 ,  李娇娇 ,  师艳子 ,  郑毓轩

IPC: G06V20/10 ,  G06V20/70 ,  G06V10/22 ,  G06V10/26 ,  G06V10/762

Abstract: 本发明公开了一种高光谱数据标注方法，主要解决现有技术不能对目标视觉不可见高光谱数据进行标注的问题。其实现方案是：借助Google地图，锁定目标视觉不可见的高光谱数据集目标可能存在的位置；利用ENVI对原始高光谱数据依次进行粗裁剪和细裁剪；对细裁剪后的图像数据进行视觉分析，选取目标特征相对明显的波段作为特征谱段并拼接成一个数据立方体；利用K‑means聚类法方法对数据立方体进行无监督聚类，得到像素数目基本不变的类；用目视分析从像素数目基本不变的类中确定目标置信点集合，并进行最终标注。本发明能对视觉不可见目标进行标注，无需去实地测量，节省了大量的物力和人力，可用于高光谱目标检测识别。

公开(公告)号：CN113935916B

公开(公告)日：2024-11-22

申请号：CN202111195071.8

申请日：2021-10-12

Applicant: 西安电子科技大学

Inventor： 王柯俨 ,  黄诗芮 ,  陈静怡 ,  李娇娇 ,  李云松

IPC: G06T5/60 ,  G06T7/90 ,  G06N3/0464

Abstract: 本发明公开了一种基于环境光感知的端到端水下图像复原方法，主要解决现有技术在处理水下图像时色偏校正和清晰化处理效果欠佳的问题。其方案是：利用Pytorch框架分别构建环境光感知网络和复原主体网络，并分别构建这两个网络的训练集B和C；采用自适应矩估计算法分别利用B和C训练环境光感知网络和复原主体网络，将待处理的图像Ic输入训练好的环境光感知网络，输出环境光值Ac；将Ac和Ic输入训练好的复原主体网络，输出清晰图像Jc。本发明提高了不同退化程度水下图像的对比度，能有效校正色偏，且峰值信噪比、结构相似性、色差公式、无参考图像空间质量评估和水下彩色图像质量评价均优于现有技术，可用于水下图像的清晰化处理。

公开(公告)号：CN118334420A

公开(公告)日：2024-07-12

申请号：CN202410425174.6

申请日：2024-04-10

Applicant: 西安电子科技大学

Inventor： 席博博 ,  张韵 ,  蔡明硕 ,  张文捷 ,  李娇娇 ,  王正珏 ,  李云松

IPC: G06V10/764 ,  G06V10/77 ,  G06V20/10 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/084 ,  G06N3/09

Abstract: 本发明公开了一种多层级的跨场景高光谱图像分类方法，主要解决现有方法在跨场景高光谱分类任务中分类精度不佳,可解释性差的问题。实现方案为：利用获取到的高光谱目标域数据集对源域数据集进行图像级域自适应；利用源域和目标域的数据集划分训练集和测试集并对训练集样本进行数据增强；构建用于提取域不变特征的跨场景高光谱图像分类网络及其损失函数；将训练集样本输入到跨场景高光谱图像分类网络中，计算损失函数梯度，根据梯度下降的方向进行正向传播更新网络参数直至达到最大迭代次数；将测试集样本输入到训练好的分类网络得到分类结果。本发明能提高跨场景高光谱图像分类的精度，增强鲁棒性，可用于矿产勘测、生态监测、智慧农业及医疗诊断。

公开(公告)号：CN118097407A

公开(公告)日：2024-05-28

申请号：CN202410171563.0

申请日：2024-02-06

Applicant: 中国人民解放军61540部队 ,  西安电子科技大学

Inventor： 刘薇 ,  李娇娇 ,  刘松林 ,  田鹏昊 ,  冷奕泓 ,  秦进春 ,  张鑫磊

IPC: G06V20/10 ,  G06V10/40 ,  G06V10/764 ,  G06V10/80 ,  G06V10/774

Abstract: 本公开提供了一种遥感图像目标检测模型以及目标检测方法、装置和设备，该目标检测模型包括：特征提取骨干网络、特征回溯金字塔网络以及目标检测头；特征提取骨干网络包括第一卷积模块、第二卷积模块以及变压器模块，第一卷积模块，用于对待检测遥感影像进行特征提取得到第一特征图，第二卷积模块，用于对第一特征图进行特征提取得到第二特征图，变压器模块，用于对第二特征图进行特征提取得到第三特征图和第四特征图；特征回溯金字塔网络，用于对上述各特征图进行特征进行增强，得到增强特征图；目标检测头，用于基于增强特征图，识别出待检测遥感影像中检测目标的位置以及类型。本公开的目标检测模型可以适用于多尺度的遥感目标检测。

公开(公告)号：CN113052955B

公开(公告)日：2023-06-30

申请号：CN202110294698.2

申请日：2021-03-19

Applicant: 西安电子科技大学

Inventor： 宋锐 ,  夏亚奇 ,  李娇娇 ,  曹锴郎 ,  张宇航 ,  王养利 ,  李云松

IPC: G06T17/00 ,  G06T3/40

Abstract: 本发明属于计算机视觉技术领域，公开了一种点云补全方法、系统及应用，所述点云补全方法包括：先构建输入点云先验信息提取单元；再构建中间点云先验信息提取单元；再构建点云精化单元；接着判断输出点云点数是否满足要求，不满足则再次构建点云精化单元直至满足要求；再生成训练集来训练点云补全模型；最后利用训练完成的模型对残缺点云进行补全。本发明提供的点云补全方法，通过充分利用残缺输入点云以及一般点云补全网络的输出点云提供的物体形状先验信息，通过级联的精化单元对先验信息进行整合处理，使网络可以更好地保留原始输入点云中的细节信息，从而更好地推断物体点云残缺的形状，进而达到更优的补全效果。

公开(公告)号：CN116309720A

公开(公告)日：2023-06-23

申请号：CN202310288109.9

申请日：2023-03-22

Applicant: 西安电子科技大学

Inventor： 宋锐 ,  刘翔 ,  肖嵩 ,  李娇娇 ,  崔骞

IPC: G06T7/246 ,  G06T7/13 ,  G06T7/66

Abstract: 本发明涉及特征提取技术领域，公开了一种高鲁棒性的实时特征提取方法及系统，该方法，包括以下步骤：S1，特征点检测：利用特征检测方法检测图像中的特征点，然后利用Harris特征点评分方法对检测出的特征点进行二次筛选，得到特征点及其响应值；再通过非极大值抑制方法筛选确定最终特征点；其中，利用特征检测方法检测图像中的特征点时，利用图像特征点数目对特征点检测的阈值进行自适应调整；S2，特征点描述：利用二项式滤波对原始图像进行滤波处理，然后利用经滤波处理后的图像数据及最终特征点生成描述符。本发明解决了现有技术存在的实时性差、鲁棒性低等问题。

公开(公告)号：CN110132287B

公开(公告)日：2023-05-05

申请号：CN201910366339.6

申请日：2019-05-05

Applicant: 西安电子科技大学

Inventor： 宋锐 ,  蒋唯娇 ,  曹锴郎 ,  李娇娇 ,  李云松 ,  王养利

IPC: G01C21/24

Abstract: 本发明属于遥感测绘技术领域，公开了一种基于极限学习机网络补偿的卫星高精度联合定姿方法；根据卫星姿态运动学模型和陀螺误差模型构建系统状态方程；根据星敏感器误差模型构建系统量测方程；采用AKF模型对姿态参数进行估计；根据滤波过程量及滤波结果构建数据集，随机选取部分数据集作为训练集；搭建极限学习机网络模型，利用训练集对极限学习机网络离线训练，得到网络参数；设置不同的星敏感器测量误差参数，将AKF滤波过程量输入到训练好的极限学习机网络，得到姿态参数补偿量，对AKF结果补偿；利用固定区间平滑算法平滑处理；修正姿态四元数和陀螺角速度。本发明极限学习机模型简单、训练参数少、泛化能力强，有效提升定姿精度。

公开(公告)号：CN111583092B

公开(公告)日：2023-03-07

申请号：CN202010234746.4

申请日：2020-03-30

Applicant: 西安电子科技大学

Inventor： 贾媛 ,  李鑫 ,  李娇娇 ,  宋彬 ,  王养利 ,  李云松

IPC: G06T1/20 ,  G06T5/00 ,  G06F30/331 ,  G06F17/11

Abstract: 本发明属于计算机视觉处理技术领域，公开了一种变分光流FPGA实现方法、系统、存储介质、终端，对两帧输入图像的预处理，包括图像色彩空间转换和图像去噪，输出为两幅预处理后的图像；预处理后的图通过图像邻域像素计算出当前像素的水平方向梯度、垂直方向梯度；同时，通过两帧图像中对应位置的像素计算出时间方向的梯度；根据图像预处理模型、图像梯度计算模型的输出，计算出变分光流计算所需的大型线性方程组的参数；通过迭代计算模型对最终的光流输出进行求解。本发明能够极大地缩短光流算法在FPGA硬件上的应用开发时间，各个模块相互独立，易于裁剪、扩充和维护，能够极大地提高变分光流算法的运算速度，能够达到实时应用的目的。

公开(公告)号：CN111161141B

公开(公告)日：2023-02-28

申请号：CN201911177023.9

申请日：2019-11-26

Applicant: 西安电子科技大学

Inventor： 李娇娇 ,  梁虎 ,  李云松 ,  崔如星 ,  宋锐 ,  王柯俨 ,  郭杰

IPC: G06T3/40 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明属于高光谱图像超分辨率处理技术领域，公开了一种基于频带间注意力机制对抗学习高光谱单图超分辨率方法，搭建三维生成对抗网络模型，设置其隐含层层数、激活函数、训练函数、损失函数、学习率；将频带注意力机制嵌入生成网络的残差块之间；使用训练数据集对三维生成对抗网络模型进行训练，调整其内部参数；使用测试数据集对三维生成对抗网络模型进行检核，根据模型输出求平均峰值信噪比MPSNR、平均结构相似性指数MSSIM、平均均方根误差MRMSE和光谱角制图SAM，评价三维生成对抗网络模型的超分辨率处理性能。本发明是端对端可训练的高光谱单图超分辨率模型，能够有效实现高光谱图像空间分辨率的增强和光谱保真。

公开(公告)号：CN113074753A

公开(公告)日：2021-07-06

申请号：CN202110294692.5

申请日：2021-03-19

Applicant: 南京天巡遥感技术研究院有限公司 ,  西安电子科技大学

Inventor： 宋锐 ,  张古月 ,  李娇娇 ,  曹锴郎 ,  张书奥 ,  王养利 ,  李云松

IPC: G01C25/00

Abstract: 本发明属于卫星姿态确定技术领域，公开了一种星敏感器陀螺联合定姿方法、联合定姿系统及应用，通过k‑1时刻滤波的姿态估计结果和陀螺测量的卫星角速度计算当前时刻k下的卫星姿态；卫星姿态误差均值处进行无迹变换，得到采样点；构建非线性系统方程，对采样点进行非线性状态更新，用cholesky更新得到状态预测均值和方差平方根；构建线性的量测方程，根据预测的姿态误差均值进行线性量测更新；使用卡尔曼滤波将观测信息和预测值融合估计姿态误差；用姿态误差补偿姿态估计结果。本发明结合姿态确定的应用场景使用线性量测更新代替了系统的非线性量测更新，减小了SRUKF的计算量，能提高滤波的效率。