公开(公告)号：CN117611877A

公开(公告)日：2024-02-27

申请号：CN202311421577.5

申请日：2023-10-30

Applicant: 西安电子科技大学

Inventor： 张文杰 ,  刘志恒 ,  周绥平 ,  祁文娟 ,  李晨阳 ,  张天宇 ,  吴新君

IPC: G06V10/764 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06V10/52 ,  G06N3/0464

Abstract: 本发明公开了一种基于LS‑YOLO网络的遥感影像滑坡体检测方法，主要解决现有技术计算量大、检测精度低以及存在较多漏检错检的问题。其实现步骤为：1)基于有效通道注意力、平均池化和空间可分离卷积设计多尺度特征提取模块；2)在现有Decoupled Head进行改进，在其回归任务分支中引入上下文增强模块；3)在YOLOv5网络的Neck中引入多尺度特征提取模块，并使用改进后的Decoupled Head替换原网络相应部分，得到改进后的LS‑YOLO网络模型；4)利用模型对遥感影像进行检测获取结果。本发明能够有效提高多尺度滑坡的定位精度、提升检测准确性。可用于光学遥感影像中的滑坡检测。

公开(公告)号：CN115546650A

公开(公告)日：2022-12-30

申请号：CN202211339370.9

申请日：2022-10-29

Applicant: 西安电子科技大学

Inventor： 张文杰 ,  余航 ,  刘志恒 ,  周绥平 ,  祁文娟 ,  郭玉茹

IPC: G06V20/10 ,  G06V10/82 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于YOLO‑V网络的检测遥感影像中舰船方法，其实现步骤为：构建YOLO‑V网络中的Input子网络，构建YOLO‑V网络的Backbone子网络，构建YOLO‑V网络中的Neck子网络，构建YOLO‑V网络中的Head子网络，构建YOLO‑V网络，生成训练集和验证集，训练YOLO‑V网络，检测遥感影像中的舰船。本发明能够较好的解决检测遥感影像中小型舰船漏检的问题，提高了检测舰船的精确度，本发明检测舰船消耗的时间更短，提高了从光学遥感影像中检测舰船的效率，可用于实时检测光学遥感影像中的舰船。

公开(公告)号：CN115131680A

公开(公告)日：2022-09-30

申请号：CN202210790355.X

申请日：2022-07-05

Applicant: 西安电子科技大学

Inventor： 刘志恒 ,  陈雪梅 ,  周绥平 ,  余航 ,  张文杰 ,  陈济轩 ,  刘彦明

IPC: G06V20/13 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06V10/44 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82

Abstract: 本发明公开了一种基于深度可分离卷积和跳跃连接的遥感影像水体提取方法，解决了水体样本标注效率低，河流支流或小水体提取困难的技术难题。实现步骤包括，获取原始遥感图像并预处理；用最大似然分类法得到水体标签；裁剪并筛选组成数据集；图像增强；构建基于FASPP的卷积网络DUPnet；建立图像输入网络的特征提取流程；构建混合损失函数TCELosss和设置训练参数；得到水体提取结果。本发明构建DUPnet网络，网络编码器使用深度可分离卷积减少特征信息丢失；网络的跳跃连接使用FASPP弥补采样过程造成的特征损失；构建TCELoss改善数据集中正负样本不平衡的问题。本发明用于从遥感影像中高质量提取水体，提高了制作遥感影像水体样本效率和水体分割精度。