公开(公告)号：CN119477700A

公开(公告)日：2025-02-18

申请号：CN202411492639.6

申请日：2024-10-24

Applicant: 安徽大学

Inventor： 谷娟娟 ,  赵越 ,  张钰 ,  赵志成 ,  李成龙 ,  肖云 ,  汤进

IPC: G06T3/4061 ,  G06T3/4046 ,  G06V10/44 ,  G06V10/77 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/0464

Abstract: 本发明提供一种引导解耦的无人机热红外图像超分辨率模型、方法及训练方法，属于计算机视觉和图像处理技术领域。模型集成了特定属性引导模块,对于低光照，有雾，和正常光照条件下的图像设计不同分支进行特征处理。确保在不同场景下对可见光图像实现有效特征提取。感知属性融合模块实现对三个分支的特征进行自适应聚合。多场景可见光引导模块使用多种注意力机制将实现可见光图像和热红外图像的特征交互，实现可见光图像对热红外图像的高效引导。与现有最先进的单图像超分辨率方法和引导型超分辨率方法相比，本发明恢复了更丰富的纹理和结构细节，并在评估指标和视觉感知方面有更好的表现。

公开(公告)号：CN118306403B

公开(公告)日：2024-12-17

申请号：CN202410499805.9

申请日：2024-04-24

Applicant: 安徽大学

Inventor： 胡钜奇 ,  王采妮 ,  高赫佳 ,  徐晨 ,  柴浩博 ,  任翰宇 ,  张钰 ,  孙长银

IPC: B60W40/09 ,  B60W30/18 ,  B60W40/00 ,  B60W50/00

Abstract: 本发明提供一种考虑驾驶风格的车辆轨迹预测与行为决策方法和系统，涉及自动驾驶技术领域。所述方法包括：获取驾驶行为数据集，并进行数据处理，得到用于车辆轨迹预测的平衡化数据集，所述平衡化数据集中还包含基于驾驶风格分类器得到的驾驶风格向量标签；构建基于贝叶斯优化融合离散余弦变换注意力机制的长短时记忆网络，用于进行车辆轨迹预测；其中，利用所述平衡化数据集对长短时记忆网络进行训练和测试；结合多车道变道场景的安全因子、舒适因子、效率因子、增益因子，以及驾驶风格向量标签和车辆轨迹预测信息，采用深度学习模型实现车道变更行为决策。本发明可提高车辆行为决策的准确性、安全性和实时性。

公开(公告)号：CN118265058B

公开(公告)日：2024-09-06

申请号：CN202410486228.X

申请日：2024-04-22

Applicant: 安徽大学

Inventor： 张钰 ,  胡欣岳 ,  李雪艳 ,  张婉青 ,  杨佳儒

IPC: H04W24/02 ,  H04B7/06 ,  H04B7/08 ,  H04B7/04

Abstract: 本发明提供一种双极化智能超表面辅助的通感一体化方法、装置、存储介质和电子设备，涉及移动通信领域。本发明中，首先提出一种双极化RIS辅助的ISAC系统模型，其中RIS配置双极化反射单元，基站和用户均配置双极化天线，基站处天线被拆分为感知阵列和通信阵列，前者用于多目标检测，后者用于多用户通信；然后在此基础上，以最大化系统总体可达和速率为目标，在基站总功耗和目标探测信干噪比的约束下，构建通信波束赋形、感知信号协方差矩阵和双极化RIS反射系数的联合优化模型；最后将主问题分解两个子问题，提出交替迭代的求解方法，以分别获取通信波束赋形向量、感知信号协方差矩阵和双极化RIS相移矩阵的最优解。

公开(公告)号：CN118306403A

公开(公告)日：2024-07-09

申请号：CN202410499805.9

申请日：2024-04-24

Applicant: 安徽大学

Inventor： 胡钜奇 ,  王采妮 ,  高赫佳 ,  徐晨 ,  柴浩博 ,  任翰宇 ,  张钰 ,  孙长银

IPC: B60W40/09 ,  B60W30/18 ,  B60W40/00 ,  B60W50/00

Abstract: 本发明提供一种考虑驾驶风格的车辆轨迹预测与行为决策方法和系统，涉及自动驾驶技术领域。所述方法包括：获取驾驶行为数据集，并进行数据处理，得到用于车辆轨迹预测的平衡化数据集，所述平衡化数据集中还包含基于驾驶风格分类器得到的驾驶风格向量标签；构建基于贝叶斯优化融合离散余弦变换注意力机制的长短时记忆网络，用于进行车辆轨迹预测；其中，利用所述平衡化数据集对长短时记忆网络进行训练和测试；结合多车道变道场景的安全因子、舒适因子、效率因子、增益因子，以及驾驶风格向量标签和车辆轨迹预测信息，采用深度学习模型实现车道变更行为决策。本发明可提高车辆行为决策的准确性、安全性和实时性。

公开(公告)号：CN117726949A

公开(公告)日：2024-03-19

申请号：CN202311188848.7

申请日：2023-09-14

Applicant: 安徽大学

Inventor： 赵志成 ,  方翔 ,  杜家欣 ,  张钰 ,  余瑞 ,  肖云 ,  李成龙 ,  汤进

IPC: G06V20/13 ,  G06V10/25 ,  G06V10/44 ,  G06V10/764 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06N3/045 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提供基于场景信息解耦引导的极小物体检测方法及系统，方法包括获取大规模高空遥感卫星图像解耦的场景上下文信息；将解耦后的特征图送入前景增强模块中，以产生增强前景特征图；将获取的前景特征图与主干网络提取的特征图送入场景信息融合模块；通过对融合的特征图进行上采样，得到对极小目标的检测。本发明解决了在大规模高空遥感卫星图中对于密集极小目标的场景下，存在的误检率高、目标分类错误和运动轨迹偏差的技术问题。

公开(公告)号：CN119850422A

公开(公告)日：2025-04-18

申请号：CN202510030759.2

申请日：2025-01-08

Applicant: 安徽大学

Inventor： 高晴 ,  吕嘉欣 ,  闫金泉 ,  张钰 ,  任家乐 ,  王鑫炎 ,  赵志成 ,  肖云 ,  汤进

IPC: G06T3/4053 ,  G06T3/4046 ,  G06V10/40 ,  G06V10/771 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/045

Abstract: 本发明提供一种基于Mamba的光学引导的合成孔径雷达图像超分辨率重建方法及系统，包括：浅层特征提取的步骤：采用卷积法将SAR图像和光学图像编码成统一的特征空间；多模态特征融合的步骤：将提取的浅层特征作为CFSM模块和FSAM模块的输入，动态选择相关和显著的光学特征，并根据状态空间参数在空间域和频域自适应地进行多模态特征融合，从而生成高质量的融合特征；高分辨率图像重建的步骤：将浅层特征和融合特征聚合，然后对聚合后的特征进行上采样，从而重建高分辨率图像。本发明利用视觉状态空间方程长距离建模的优势，渐进式选择光学信息中有用的信息并自适应地跨模态特征集成，有效利用空间域和频域特征，减少噪声干扰的同时恢复了更真实的纹理细节信息，实现了优越的性能。

公开(公告)号：CN117997402A

公开(公告)日：2024-05-07

申请号：CN202410080937.8

申请日：2024-01-19

Applicant: 安徽大学

Inventor： 张钰 ,  胡欣岳 ,  杨利霞 ,  李迎松

IPC: H04B7/06 ,  H04B7/08 ,  H04B7/0452 ,  H04W72/0457 ,  H04W72/044

Abstract: 本发明提供一种多层智能超表面辅助的多用户上行通信方法、装置、存储介质和电子设备，涉及无线通信领域。本发明中，首先针对物联网多用户上行通信场景，提出多层RIS辅助用户端发射机的上行通信系统模型，以提高物联网终端的上行数据传输能力；然后在此基础上，以最大化所有用户可达和速率为目标，在功耗受限和保障用户服务质量的前提下，建立用户发射功率、多层RIS相移和接收波束赋形的联合优化模型，以显著提升多用户上行通信系统的和速率；最后将模型分解为三个子问题，并采用交替优化算法进行求解，以分别获取功率分配向量、多层RIS的相移矩阵和接收波束赋形矩阵的最优解。此外该算法具有较高的稳健性，在各参数大动态范围内变化时均可适用。