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公开(公告)号：CN118971899A
公开(公告)日：2024-11-15
申请号：CN202411411226.0
申请日：2024-10-10
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本说明书公开了一种射频干扰消减方法、装置、存储介质及电子设备。在本说明书提供的射频干扰消减方法中，获取大规模天线阵列接收的目标观测数据；对所述目标观测数据进行分块处理，得到若干分块数据；针对每个分块数据，确定该分块数据的协方差矩阵；对所述协方差矩阵进行特征值分解，得到该分块数据的协方差矩阵的各特征值和各特征向量，其中，每个特征值有且仅有一个对应的特征向量；根据所述各特征值确定干扰数量，并基于所述干扰数量和所述各特征向量构建干扰子空间；确定投影到所述干扰子空间的正交投影矩阵，并采用所述正交投影矩阵对该分块数据进行干扰消减处理；对完成所述干扰消减处理的各分块数据进行合并，得到降噪数据。
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公开(公告)号：CN115861858B
公开(公告)日：2023-07-14
申请号：CN202310122727.6
申请日：2023-02-16
Applicant: 之江实验室
IPC: G06V20/17 , G06V20/10 , G06V10/26 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/80 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及图像识别技术、农业育种领域，尤其涉及一种基于背景过滤的小样本学习农作物冠层覆盖度计算方法，该方法包括以下步骤：步骤S1：利用无人机载具获取待计算的田间高空俯拍RGB图像数据，构建支持数据集和查询数据集；步骤S2：构造并训练背景分割网络模型；步骤S3：基于训练得到的背景分割网络模型进行推理，结合绿色特征指数得到背景指数图；步骤S4：构造并训练小样本分割网络模型；步骤S5：基于训练得到的小样本分割网络模型进行推理，集合背景指数图得到农作物的冠层覆盖区域，并基于冠层覆盖区域计算冠层覆盖度。本发明具有准确度高，标注成本极低，且对农作物类冠层覆盖度计算具有通用性。
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公开(公告)号：CN115861858A
公开(公告)日：2023-03-28
申请号：CN202310122727.6
申请日：2023-02-16
Applicant: 之江实验室
IPC: G06V20/17 , G06V20/10 , G06V10/26 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/80 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及图像识别技术、农业育种领域，尤其涉及一种基于背景过滤的小样本学习农作物冠层覆盖度计算方法，该方法包括以下步骤：步骤S1：利用无人机载具获取待计算的田间高空俯拍RGB图像数据，构建支持数据集和查询数据集；步骤S2：构造并训练背景分割网络模型；步骤S3：基于训练得到的背景分割网络模型进行推理，结合绿色特征指数得到背景指数图；步骤S4：构造并训练小样本分割网络模型；步骤S5：基于训练得到的小样本分割网络模型进行推理，集合背景指数图得到农作物的冠层覆盖区域，并基于冠层覆盖区域计算冠层覆盖度。本发明具有准确度高，标注成本极低，且对农作物类冠层覆盖度计算具有通用性。
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公开(公告)号：CN112215308A
公开(公告)日：2021-01-12
申请号：CN202011456486.1
申请日：2020-12-13
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本发明公开了一种吊装物体单阶检测方法、装置、电子设备及存储介质，该方法包括：获取吊装物体图像，作为训练集；对训练集进行特征提取，获得目标坐标及旋转角度；使用基于深度卷积神经网络的检测模型作为吊装物体检测的基线网络架构，并按旋转框方式修改检测模型；使用所述训练集、目标坐标及旋转角度对修改后的检测模型进行训练，获得训练好的检测模型；使用训练好的检测模型对待检测的图像进行检测，获得图像中带旋转角度的吊装物体的检测结果。本发明实现方法简单，可移植性强，能够实现对监控摄像头拍摄的厂区、工地等作业场所中吊装物体的精准检测。
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公开(公告)号：CN119337644A
公开(公告)日：2025-01-21
申请号：CN202411886020.3
申请日：2024-12-20
Applicant: 之江实验室
IPC: G06F30/20 , G01R29/08 , G06F119/12 , G06F119/06
Abstract: 本申请涉及一种射电天文电磁环境仿真与构建方法、系统以及计算机设备，应用于射电天文电磁环境仿真系统，方法包括：获取电磁环境仿真参数以及目标环境仿真模式；根据预设对应关系，确定与目标环境仿真模式对应目标仿真方式；基于电磁环境仿真参数，按照目标仿真方式进行仿真，确定与目标环境仿真模式对应的目标射电天文信号；获取根据电磁环境仿真参数确定的目标射频干扰信号；对目标射电天文信号以及目标射频干扰信号进行叠加处理，得到目标环境仿真信号；根据目标环境仿真信号，对射电天文电磁环境进行构建；实现了复杂射电天文电磁环境的高度还原，提高了射电天文电磁环境仿真和构建的灵活性以及适应性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113763471B
公开(公告)日：2024-11-08
申请号：CN202110997123.7
申请日：2021-08-27
IPC: G06T7/73 , G06T7/45 , G06T7/33 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于视觉的弹孔检测方法及系统，方法包括：S1，获取打靶弹孔图像数据集并进行弹孔标注；S2，构造一种卷积特征与纹理特征深度融合的超轻量化网络，并基于弹孔图像数据，进行模型训练得到检测模型；S3，基于训练得到的检测模型进行推理，获取单帧弹孔检测结果；S4，基于多帧检测结果，构建当前帧的弹孔积分图；S5，基于当前帧弹孔积分图与前一帧的弹孔积分图，进行匹配和帧差，获取当前帧的新增弹孔；系统包括：聚焦层、嵌套瓶颈层、卷积层，以及由单尺度目标回归子网络、纹理特征提取单元、特征融合与优选模块构成的特征融合与单尺度目标回归模块；本发明降低了资源消耗，且检测准确度、鲁棒性好。
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公开(公告)号：CN117058492B
公开(公告)日：2024-02-27
申请号：CN202311322535.6
申请日：2023-10-13
Applicant: 之江实验室 , 中国科学院东北地理与农业生态研究所
IPC: G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06V20/70 , G06N3/09 , G06N5/04
Abstract: 一种基于学习解耦的两阶段训练病害识别方法和系统，其方法包括：步骤S1：采集待识别作物的图像样本，制作训练数据集；步骤S2：构造基于学习解耦的分类算法网络模型；步骤S3：对基于学习解耦的分类算法模型进行一阶段训练；步骤S4：固定部分权重，对基于学习解耦的分类算法模型进行二阶段训练；步骤S5：基于训练得到的基于学习解耦的分类算法模型进行推理，最终得到待分类目标叶片的病害种类和病害等级。本发明具有准确度高，标注成本极低，且可实现单模型对病害种类和病害等级进行细分类识别。
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公开(公告)号：CN112069929B
公开(公告)日：2024-01-05
申请号：CN202010842782.9
申请日：2020-08-20
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本发明公开了一种无监督行人重识别方法、装置、电子设备及存储介质，该方法包括：在带标签的源域数据集中预训练行人重识别模型；利用所述模型提取无标签目标域中训练集的训练特征；根据所述训练特征，基于自适应聚类的方法将目标域训练集分为若干簇，并分配对应的伪标签；将每个簇设定为一个原型，在原型中挑选出与原型中心的距离小于设定阈值的样本，并利用所述样本的训练特征和伪标签对所述模型进行再训练，得到更新参数后的行人重识别模型；将目标域的查询集和待选集输入到所述模型中，分别得到二者的测试特征，根据测试特征的相似度从待选集中选出符合查询图片要求的图片。本发明有效缓解了域间隔问题，提高了跨域行人重识别的准确度。
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公开(公告)号：CN114998999A
公开(公告)日：2022-09-02
申请号：CN202210856428.0
申请日：2022-07-21
Abstract: 本发明公开一种基于多帧输入与轨迹平滑的多目标跟踪方法和装置，方法包括：步骤S1：获取行人视频数据集并进行行人坐标以及行人轨迹的标注，并生成片段型轨迹数据；步骤S2：构造并训练基于多帧输入与轨迹平滑的行人多目标跟踪网络模型；步骤S3：基于训练得到的行人多目标跟踪网络模型进行推理，获取当前帧行人目标检测与特征提取结果以及其前几帧的行人目标检测与特征提取结果，即获取得到多帧图像目标的坐标及外观特征；步骤S4：利用多帧图像目标的坐标及外观特征进行最短特征距离匹配，并利用轨迹曲率平滑函数进行轨迹平滑，最终得到当前帧的轨迹。本发明具有耗时低，且对同类目标的遮挡问题鲁棒性较好的优点。
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公开(公告)号：CN114677633A
公开(公告)日：2022-06-28
申请号：CN202210579638.X
申请日：2022-05-26
IPC: G06V20/40 , G06V20/52 , G06V40/10 , G06V10/82 , G06V10/80 , G06V10/74 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了基于多部件特征融合的行人检测多目标跟踪系统及方法，首先，获取行人图像数据集并进行行人多部件标注；其次，构造并训练基于多部件特征融合的行人检测多目标跟踪系统，系统包括沙漏模块、目标尺寸回归模块、目标中心点偏移回归模块、目标中心点热度图模块和多部件特征融合模块；然后，基于所述训练得到的模型进行推理获取单帧行人检测结果及多帧的行人融合特征；其次，计算当前帧检测得到的行人特征与前一帧轨迹的融合特征的相似度；最终，利用所述相似度矩阵进行数据关联，生成当前帧的行人轨迹，并更新轨迹的特征。本方法耗时较低，且对遮挡问题鲁棒性较好。
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