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公开(公告)号：CN107194318B
公开(公告)日：2020-06-12
申请号：CN201710270013.4
申请日：2017-04-24
Applicant: 北京航空航天大学
Abstract: 本发明提供一种目标检测辅助的场景识别方法。本发明目标检测辅助的场景识别方法包括：获取待识别图片，对待识别图片进行采样，得到预设数量和预设大小的样本，根据卷积神经网络模型对各样本进行场景识别，得到待识别图片对应的至少两个场景；获取待识别图片的区域建议和待识别图片对应的第一特征图，根据区域建议和待识别图片，获取待识别图片中的各目标的分类得分；根据待识别图片对应的至少两个场景和各目标的分类得分，得到待识别图片对应的场景。本发明通过Fast R‑CNN网络和区域建议网络结合的目标检测方法辅助场景识别方法，使得场景识别方法的准确率提高。
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公开(公告)号：CN105574887B
公开(公告)日：2019-08-02
申请号：CN201610112981.8
申请日：2016-02-29
Abstract: 本发明涉及图像处理领域，公开了一种高分辨率遥感影像快速分割方法，该方法包括：步骤S1、读取高分辨率遥感影像；步骤S2、计算所读取的高分辨率遥感影像的多波段形态学梯度，从而得到由所述多波段形态学梯度构成的多波段形态学梯度图像；步骤S3、对所述多波段形态学梯度图像进行形态学重建，以得到形态学重建后的梯度图像；步骤S4、对形态学重建后的梯度图像进行分水岭分割以得到分水岭分割后的图像；以及步骤S5、对分水岭分割后的图像进行区域合并。本发明能够快速分割具有海量数据的遥感影像，并能够有效地减小过分割。
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公开(公告)号：CN104268879A
公开(公告)日：2015-01-07
申请号：CN201410510164.9
申请日：2014-09-28
IPC: G06T7/00
CPC classification number: G06T7/0004 , G06T2207/10036
Abstract: 本发明公开了一种基于遥感多光谱图像的建筑物实物量损毁评估方法。可先对灾前灾后的多时相多光谱遥感图像做预处理，然后采用基于随机游走的变化检测方法获取二值掩膜图像，在利用二值掩膜图像对灾前图像做目标检测以提取建筑物，最后给出建筑物实物量损毁评估结果。本发明可快速、准确、自动地检测建筑物实物量损毁状况，为灾情评估、救灾决策工作提供有力的数据支持。
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公开(公告)号：CN118762219A
公开(公告)日：2024-10-11
申请号：CN202410770226.3
申请日：2024-06-14
Applicant: 北京航空航天大学杭州创新研究院
IPC: G06V10/764 , G06V10/40 , G16H30/00 , G16H70/60
Abstract: 本公开的实施例公开了全局特征病理图像分级方法、装置、电子设备和可读介质。该方法的一具体实施方式包括：按照预设分辨率对获取的每个全切片图像进行图像块裁剪，以生成裁剪后图像块信息，得到裁剪后图像块信息集；将裁剪后图像块信息集中的每个裁剪后图像块信息输入至预设目标检测网络，以生成目标区域坐标位置信息和对应目标区域坐标位置的置信度信息，得到目标区域坐标位置信息集和对应目标区域坐标位置集的置信度信息集；对分类结果进行切片分级，得到分级后切片结果。该实施方式缩短了全局特征病理图像分级的周期，降低了误检率和漏检率，提高了全局特征病理图像分级的结果的全局性。
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公开(公告)号：CN118172547B
公开(公告)日：2024-07-30
申请号：CN202410605736.5
申请日：2024-05-16
Applicant: 北京航空航天大学杭州创新研究院
IPC: G06V10/25 , G06V10/28 , G06V10/771 , G06V10/74
Abstract: 本公开的实施例公开了图像目标识别方法、装置、电子设备和计算机可读介质。该方法的一具体实施方式包括：对输入图像中的各个前景目标进行标记处理；对前景目标矩形框区域进行特征提取，生成前景目标图像特征；执行以下步骤：将前景目标图像特征与待检测目标图像特征之间的相似度确定为初始特征相似度；对各个待检测目标图像特征进行排序；选择初始特征作为第一筛选特征集合；执行以下步骤：生成第二筛选特征集合；生成前景目标图像特征和初始特征的相似度；生成对应前景目标图像特征的图像目标信息。该实施方式在针对新的图像目标检测需求信息可以不需要重新采集图像数据，节约了计算资源，缩短了图像目标检测的时间。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111401175B
公开(公告)日：2024-07-26
申请号：CN202010155763.9
申请日：2020-03-09
Applicant: 北京航空航天大学
IPC: G06V40/16 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开一种可同时识别面部多种属性特征的方法，包括步骤：构建人脸图像样本集；将所述人脸图像样本集划分为训练集、验证集和测试集三个部分；计算训练集中所有图像的通道均值；构建、训练、验证和测试人脸表情分类模型；构建、训练、验证和测试人脸身份分类模型；基于完成训练的人脸表情分类模型和人脸身份分类模型，分别提取正面人脸图像的表情属性和身份属性。本发明通过对静态正面人脸图像样本集分别建立人脸表情分类模型和人脸身份分类模型，达到同时识别图像表情与身份的目的，提高了提取人脸多属性的速度与效率。
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公开(公告)号：CN117636100B
公开(公告)日：2024-04-30
申请号：CN202410101911.7
申请日：2024-01-25
Applicant: 北京航空航天大学杭州创新研究院
IPC: G06V10/774 , G06V10/762 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/80 , G06N3/045 , G06N3/084
Abstract: 本公开的实施例公开了预训练任务模型调整处理方法、装置、电子设备和介质。该方法的一具体实施方式包括：根据未标注图像集合，生成标注图像组集合；生成标注特征向量组集合；根据标注图像组集合，确定聚类类别信息；生成未标注特征向量集合；对未标注特征向量集合进行聚类处理；生成聚类中心信息集合；生成标注图像中心信息集合；根据聚类中心信息集合和标注图像中心信息集合，确定校准中心信息集合；根据校准中心信息集合，生成特征向量组集合；确定伪标签特征向量组集合；确定扩展标签图像组集合；对预训练任务模型进行调整处理。该实施方式可以减少计算机处理器资源的浪费，缩减所选择数据的类别分布与总体样本的类别分布偏差。
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公开(公告)号：CN117574930B
公开(公告)日：2024-04-12
申请号：CN202410052300.8
申请日：2024-01-15
Applicant: 北京航空航天大学杭州创新研究院
Abstract: 本公开的实施例公开了立体条形码信息生成方法、装置、电子设备和可读介质。该方法的一具体实施方式包括：将双线平行激光束投射至目标立体条形码图案上；对目标立体条形码图案进行图像采集；对立体条形码图像进行条形码图像分割处理，以生成上行条形码图像和下行条形码图像；对上行条形码图像进行激光线细化处理；对下行条形码图像进行激光线细化处理；对激光线细化上行条形码像素点进行直线拟合处理；对激光线细化下行条形码像素点进行直线拟合处理；生成上行像素距离集合；生成下行像素距离集合；将上行条形码图像对应的待解码字符串和下行条形码图像对应的待解码字符串进行组合处理；生成立体条形码信息。该实施方式提高了条形码的解码准确率。
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公开(公告)号：CN117574930A
公开(公告)日：2024-02-20
申请号：CN202410052300.8
申请日：2024-01-15
Applicant: 北京航空航天大学杭州创新研究院
Abstract: 本公开的实施例公开了立体条形码信息生成方法、装置、电子设备和可读介质。该方法的一具体实施方式包括：将双线平行激光束投射至目标立体条形码图案上；对目标立体条形码图案进行图像采集；对立体条形码图像进行条形码图像分割处理，以生成上行条形码图像和下行条形码图像；对上行条形码图像进行激光线细化处理；对下行条形码图像进行激光线细化处理；对激光线细化上行条形码像素点进行直线拟合处理；对激光线细化下行条形码像素点进行直线拟合处理；生成上行像素距离集合；生成下行像素距离集合；将上行条形码图像对应的待解码字符串和下行条形码图像对应的待解码字符串进行组合处理；生成立体条形码信息。该实施方式提高了条形码的解码准确率。
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公开(公告)号：CN117333560A
公开(公告)日：2024-01-02
申请号：CN202311631211.0
申请日：2023-12-01
Applicant: 北京航空航天大学杭州创新研究院
IPC: G06T9/00 , G06T7/41 , G06V10/764
Abstract: 本公开的实施例公开了场景自适应的条纹结构光解码方法、装置、设备和介质。该方法的一具体实施方式包括：获取对应目标物体的全局照明图像和反射图像序列；对反射图像序列进行分类，得到第一反射图像子序列、第二反射图像子序列和第三反射图像子序列；根据全局照明图像、第一反射图像子序列和第二反射图像子序列，生成各个归一化像素值组；确定各个条纹宽度信息组；对各个归一化像素值组进行亚像素定位，以确定各个亚像素位置信息；对第三反射图像子序列中的各个第三反射图像进行解码，以生成各个解码信息；生成对应目标物体的各个点云信息。该实施方式可以提高条纹亚像素定位的精度，从而可以提高所获取的点云信息准确率且减少点云信息的缺失。
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