公开(公告)号：CN119380210A

公开(公告)日：2025-01-28

申请号：CN202411375759.8

申请日：2024-09-29

Applicant: 中北大学

Inventor： 王斌 ,  王博 ,  赵倩 ,  秦品乐 ,  曾建潮

IPC: G06V20/13 ,  G06V10/764 ,  G06V10/44 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明属于遥感图像变化检测领域，具体为一种多尺度特征提取及信息挖掘的遥感图像变化检测网络。本发明提出了针对多尺度特征信息挖掘融合的变化检测网络MSFMF‑CDNet，首先，基于对层次特征显示不同级别信息的观察，设计了一个选择性卷积注意力机制SCBAM模块来改善多尺度特征的可区分性；随后，提出级联交叉自注意力机制CCSAM模块来细化多尺度特征全局信息，最后，利用高级特征指导多尺度融合HFGFFM模块提高模型对不同大小对象的鉴别能力。通过在LEVIR‑CD、WHU‑CD和CDD两个公共光学遥感图像CD数据集上的实验表明，比其他常用方法实现了更强的遥感图像变化检测CD性能。

公开(公告)号：CN118865120A

公开(公告)日：2024-10-29

申请号：CN202410900289.6

申请日：2024-07-05

Applicant: 中北大学

Inventor： 王斌 ,  赵康 ,  乔钢柱 ,  秦品乐 ,  赵倩

IPC: G06V20/10 ,  G06V10/80 ,  G06V10/40 ,  G06N3/0455

Abstract: 本发明涉及遥感图像变化检测领域，具体为一种面向遥感变化解释召回率可调的多尺度特征融合深度网络。遥感图像变化检测旨在辨识双时相图像感兴趣变化区域。然而，复杂场景下遥感图像变化区域形状、尺度的多样性极易导致相关变化检测算法出现严重漏检问题。针对上述问题，本发明首先提取双时相遥感图像分层次多尺度特征信息；然后，利用CNN、Transformer实现同尺度、跨尺度及多尺度特征局部及全局有效信息的融合；最后针对变化检测样本不平衡问题提出超期望推拉损失正则项，该损失函数可通过整体拉升正例样本的预测期望进而得到高召回率的深度学习模型。实验证明，本发明在定性、定量的指标方面都取得了显著效果。

公开(公告)号：CN116797867A

公开(公告)日：2023-09-22

申请号：CN202310593113.6

申请日：2023-05-24

Applicant: 中北大学

Inventor： 王斌 ,  赵倩 ,  秦品乐 ,  曾建潮 ,  乔钢柱

IPC: G06V10/774 ,  G06V10/77 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种融合全局及局部特征的轻量化火焰识别深度学习模型，属于图像识别处理技术领域。针对目前火焰识别网络模型存在网络参量多、延迟高等问题，本发明提供了一种融合全局及局部特征的轻量化火焰识别深度学习模型，首先采集、收集火焰图像数据，构建火焰识别数据集；其次，构造轻量级Transformer模块E‑TB；再构建基于轻量级Transformer模块E‑TB和卷积神经网络的CTB模块；然后通过ShuffleNetV2模块和CTB模块的串联堆叠实现了从浅到深的逐级特征提取，并最终构建全局和局部特征提取的网络框架SConvTrans；最后将构建的火焰识别数据集划分为训练集和测试集，并利用该数据对构建的网络框架SConvTrans进行训练和测试，得到轻量化火焰识别深度学习模型。

公开(公告)号：CN116030357A

公开(公告)日：2023-04-28

申请号：CN202211598944.4

申请日：2022-12-12

Applicant: 中北大学

Inventor： 王斌 ,  赵倩 ,  王靖 ,  赵康

IPC: G06V20/13 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明属于遥感变化检测技术领域，公开了一种高分辨率遥感图像变化检测深度网络及检测方法。所述深度网络为注意力引导的多级特征融合网络(AGMFFNet)。在特征编码阶段，同时采用早期融合结构和晚期融合结构提取双时相图像的上下文特征和局部相关特征。在特征融合阶段，在每一层网络结构之间提出了一种早晚期混合特征融合模块(ELMFFM)，用于融合并增强图像的差异特征。此外，在特征解码阶段，进一步提出了一种多级辅助特征重建模块(MAFRM)来弥补传统直接上采样方法造成的空间信息损失。通过在2个公开的数据集中证明了所提出网络和方法的有效性。

公开(公告)号：CN113902750A

公开(公告)日：2022-01-07

申请号：CN202111176775.0

申请日：2021-10-09

Applicant: 中北大学

Inventor： 雷海卫 ,  靳雁霞 ,  王斌 ,  何方圆 ,  李鸣野 ,  贾博慧 ,  吴倩

IPC: G06T7/10 ,  G06T5/50

Abstract: 本发明涉及一种图像处理方法、装置、电子设备及存储介质，属于计算机视觉领域。该方法包括：通过所述骨干网络对接收到的原始图像进行特征提取，输出具有不同尺度的金字塔特征；所述金字塔特征包括最小尺度的金字塔特征以及其他尺度的金字塔特征；通过所述语义分割头对所述其他尺度的金字塔特征进行语义预测，得到语义分割结果；通过所述实例分割头对所述金字塔特征中的最小尺度的金字塔特征进行实例分割，得到实例分割结果；通过所述全景融合头，将所述语义分割结果以及所述实例分割结果进行融合，得到全景分割结果。通过该方法，可以提高全景分割的分割效果。

公开(公告)号：CN211441641U

公开(公告)日：2020-09-08

申请号：CN201921927023.1

申请日：2019-11-10

Applicant: 中北大学

Inventor： 任川 ,  崔宝珍 ,  王斌

IPC: B41K3/04 ,  B41K3/44

Abstract: 本实用新型公开了一种连续自动盖章用机械装置，包括机架，所述机架底部设置有纸张放置槽、纸张盖章槽、印泥放置槽，用于存放纸张和印泥，所述机架顶部连接有驱动件，所述驱动件的一端连接有平移件，所述平移件的一端放置有气缸，另一端放置有电缸，所述电缸的下端固定有印章夹紧件，所述电缸通过伺服电机驱动，通过控制驱动件使平移件左右运动，通过控制气缸吸取纸张，通过电缸控制印章夹紧件上下移动，完成连续自动盖章。