公开(公告)号：CN111860124B

公开(公告)日：2024-04-02

申请号：CN202010500467.8

申请日：2020-06-04

Applicant: 西安电子科技大学

Inventor： 王佳宁 ,  郭思颖 ,  李林昊 ,  黄润虎 ,  杨攀泉 ,  焦李成 ,  尚荣华 ,  李阳阳

IPC: G06V10/764 ,  G06V20/10 ,  G06V10/80 ,  G06V10/44 ,  G06V10/52 ,  G06V10/58 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0475 ,  G06N3/094 ,  G06N3/048

Abstract: 本发明公开了一种基于空谱胶囊生成对抗网络模型的遥感图像分类方法。该方法的主要步骤为：1、创建生成对抗网络模型；2、确定样本集；3、采用步骤2的样本集训练生成对抗网络模型；4、模型准确性验证；5、向训练后的生成对抗网络模型中输入待分类高光谱遥感图像，获得分类结果。本方法充分利用了光谱信息和空间信息，能够准确建模样本相对位置等细节特征，使得分类精度以及分类效率低大大提升。

公开(公告)号：CN117636059A

公开(公告)日：2024-03-01

申请号：CN202311715141.7

申请日：2023-12-13

Applicant: 西安电子科技大学

Inventor： 徐思翔 ,  焦李成

IPC: G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06V10/44 ,  G06V10/42 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明公开了一种基于白化矩阵的双线性池化方法及装置，涉及图像处理技术领域，解决了现有技术中连续使用两次牛顿迭代法，造成的计算速度慢，算力使用较多的问题；该方法包括：获取初始图像；将初始图像输入至双线性池化模型中，得到分类结果；其中，双线性池化模型具体包括：局部特征提取模块、全局池化模块以及分类模块；局部特征提取模块用于对初始图像进行局部特征提取，得到与初始图像对应的局部特征矩阵；全局池化模块用于对局部特征矩阵进行归纳总结，得到与初始图像对应的全局特征；分类模块用于利用全局特征，对原始图像进行分类，得到分类结果；输出分类结果；实现了仅使用了一次牛顿迭代法，在保持分类效果的前提下，计算速度更快。

公开(公告)号：CN117635664A

公开(公告)日：2024-03-01

申请号：CN202311747149.1

申请日：2023-12-18

Applicant: 西安电子科技大学

Inventor： 杨育婷 ,  焦李成 ,  李玲玲 ,  刘芳 ,  刘旭 ,  杨淑媛 ,  张丹 ,  马文萍

IPC: G06T7/246 ,  G06T7/73 ,  G06V20/40 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种无人机视频的单目标跟踪方法、装置、电子设备及存储介质，涉及计算机视觉技术领域，该方法包括：获取第一无人机视频序列；将第一无人机视频序列分别输入预先训练好的用于进行目标跟踪的主网络、辅助网络和目标检测跟踪器，目标检测跟踪器为SiamRCNN网络；针对第一无人机视频序列中的每个第一视频帧，获得主网络输出的目标位置信息和得分、辅助网络输出的目标位置信息和得分，以及目标检测跟踪器输出的目标位置信息，并结合主网络的预设阈值以及辅助网络的预设阈值，确定目标在所有第一视频帧中的位置，得到目标跟踪结果。本发明可在主网络和辅助网络丢失目标时快速找回目标，该方法鲁棒性好，跟踪结果较为准确。

公开(公告)号：CN113469073B

公开(公告)日：2024-02-20

申请号：CN202110765081.4

申请日：2021-07-06

Applicant: 西安电子科技大学

Inventor： 陈潇钰 ,  侯彪 ,  焦李成 ,  张丹 ,  马文萍 ,  马晶晶 ,  王爽

IPC: G06V20/10 ,  G06V10/25 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464

Abstract: 本发明公开了一种基于轻量级深度学习的SAR图像舰船检测方法及系统，对大尺寸SAR图像预处理，选取训练样本；引入Ghost模块和GhostBottleneck对YOLOv5s升级，得到YOLOv5s的初步轻量化模型；在初步轻量化模型的基础上利用传统模型轻量化算法网络剪枝和知识蒸馏实现模型的进一步轻量化；利用TensorRT推理优化器对轻量化后的YOLOv5s模型进行推理加速并部署在NVIDIA Jetson TX2上；将待检测大尺寸SAR图像裁剪处理依次送入模型完成检测；合成检测结果，并在最终的大尺寸SAR图像上使用NMS非极大值抑制筛选预测框。在满足可接受精度损失的前提下，压缩模型的参数量和浮点运算量，提升检测速度。

公开(公告)号：CN111914924B

公开(公告)日：2024-02-06

申请号：CN202010738960.3

申请日：2020-07-28

Applicant: 西安电子科技大学

Inventor： 唐旭 ,  杨钰群 ,  马晶晶 ,  张向荣 ,  焦李成

IPC: G06V10/82 ,  G06V10/44 ,  G06V10/80 ,  G06V10/764 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/084 ,  G06N3/048

Abstract: 本发明公开了一种快速舰船目标检测方法、存储介质及计算设备，构建结构依次为输入层、特征提取层、特征融合层和输出层的特征金字塔全卷积网络及双分支模块，确定舰船数据集，将生成的训练集输入到构建的特征金字塔全卷积网络中，生成目标检测结果。本发明能够快速准确的将图像中的舰船检测出来；检测结果精准快速，嵌入设备要求低，在军事、民用等各个方面都有着非常高的实际应用价值。

公开(公告)号：CN112084923B

公开(公告)日：2023-12-22

申请号：CN202010905024.7

申请日：2020-09-01

Applicant: 西安电子科技大学

Inventor： 古晶 ,  卞月林 ,  尚荣华 ,  巨小杰 ,  孙新凯 ,  刘芳 ,  焦李成

IPC: G06V10/26 ,  G06V20/70 ,  G06V20/10 ,  G06V10/80 ,  G06V10/52 ,  G06V10/44 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/084 ,  G06N3/048

Abstract: 本发明公开了一种遥感图像语义分割方法、存储介质及计算设备，对大规模遥感图像和其对应的标签图像进行等比例裁剪，得到用于训练的小块遥感图像；随机对小块遥感图像和对应的标签图像进行处理，然后对生成的所有训练图片和其对应的标签图像按顺序进行编号，得到扩充后的训练用遥感图像数据集；构建损失函数并将训练图片依次放入语义分割网络中，得到训练好的遥感图像语义分割网络；遍历整张特征图的全部像素并进行优化操作，然后随机裁剪的小块遥感(56)对比文件Xiaomei ZHAO 等.Real-time humansegmentation by BowtieNet and a SLAM-based human AR system《.Virtual Reality &Intelligent Hardware》.2019,第1卷(第5期),摘要.任凤雷 等.基于DeepLabV3+与超像素优化的语义分割《.光学精密工程》.2019,第27卷(第12期),第2.1节，第2.3节，图3.Vijay Badrinarayanan 等.SegNet: ADeep Convolutional Encoder-DecoderArchitecture for Image Segmentation《.IEEETRANSACTIONS ON PATTERN ANALYSIS ANDMACHINE INTELLIGENCE》.2017,第39卷(第12期),第3节，图2.

公开(公告)号：CN117197868A

公开(公告)日：2023-12-08

申请号：CN202311130360.9

申请日：2023-09-04

Applicant: 西安电子科技大学

Inventor： 毛莎莎 ,  何婧洁 ,  齐梦男 ,  缑水平 ,  焦李成

IPC: G06V40/16 ,  G06V10/774 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06N3/084 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048 ,  G06N3/047

Abstract: 本发明公开了一种基于Batchformer的疼痛表情评估方法，主要解决现有技术在设计疼痛评估神经网络上过于复杂和训练疼痛评估神经网络的数据集存在数据不平衡的问题。本发明在不改变传统疼痛评估神经网络特征提取器和分类器网络结构的情况下，通过在特征提取器与分类器之间加入Batchformer模块处理不平衡问题。本发明利用batchformer模块计算每批次不同样本的加权结合特征，输出该批次的样本关系特征，使得同一批次内多数类样本也有助于少数类样本的学习，克服了现有技术对少数类样本学习不充分而导致的评估性能较差的问题，提高了面部疼痛评估的准确率。

公开(公告)号：CN116977854A

公开(公告)日：2023-10-31

申请号：CN202310949167.1

申请日：2023-07-31

Applicant: 西安电子科技大学

Inventor： 张梦璇 ,  雷智锟 ,  史静远 ,  刘龙 ,  尚荣华 ,  焦李成

IPC: G06V20/10 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/086

Abstract: 一种基于代理辅助进化神经网络架构搜索的极化SAR图像分类方法、系统、设备及介质，方法包括：复值神经网络模型编码、代理模型训练数据库数据采样、代理模型训练数据库数据预处理、训练代理模型、获取最优复值卷积神经网络、SAR图像分类；系统、设备及介质：用于实现一种基于代理辅助进化神经网络架构搜索的极化SAR图像分类方法；本发明能够降低进化架构搜索算法的时间成本和资源消耗，能够高效、高精度地搜索适合极化SAR图像分类的神经网络模型。

公开(公告)号：CN116957940A

公开(公告)日：2023-10-27

申请号：CN202310969541.4

申请日：2023-08-02

Applicant: 西安电子科技大学

Inventor： 刘梦琨 ,  焦李成 ,  李玲玲 ,  刘旭 ,  刘芳 ,  杨淑媛 ,  王爽 ,  侯彪

IPC: G06T3/40 ,  G06N3/042 ,  G06N3/045 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明涉及一种基于轮廓波知识引导网络的多尺度图像超分辨率重建方法，包括：获取待重建的低分辨率图像；将低分辨率图像输入训练完成的轮廓波知识引导网络中，输出对应的超分辨率重建图像；轮廓波知识引导网络，包括依次级联的contourlet滤波器模块、嵌入子网络、预测网络和超分辨重建模块，其中，低分辨率图像输入嵌入子网络，再经过预测网络和超分辨重建模块后得到对应的超分辨率重建图像；嵌入子网络对输入的低分辨率图像进行特征提取，得到的特征图为预测轮廓波系数提供充足的信息，预测网络对输入的特征图进行轮廓波分解系数预测，得到轮廓波分解系数预测值，超分辨重建模块对轮廓波分解系数预测值进行逆变换得到超分辨率重建图像。

公开(公告)号：CN113221731B

公开(公告)日：2023-10-27

申请号：CN202110507602.6

申请日：2021-05-10

Applicant: 西安电子科技大学

Inventor： 马文萍 ,  李娜 ,  朱浩 ,  李腾武 ,  焦李成 ,  侯彪 ,  武越

IPC: G06V10/82 ,  G06V10/44 ,  G06V10/52 ,  G06V10/764 ,  G06V10/77 ,  G06V10/26 ,  G06V10/75 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种多尺度遥感图像目标检测方法及系统，从遥感图像数据集中读取遥感图像，对图像进行预处理，构建训练数据集和测试数据集。构造基于冗余信息消除有效信息传递的多尺度遥感图形目标检测模型，用训练数据集对检测模型进行训练，利用训练好的目标检测模型对测试数据集进行分类；本发明引入浅层特征图中冗余信息消除策略、有效细节信息向深层特征图传递策略以及前景背景分离策略，提高了目标检测模型对小目标，密集分布目标的检测精度。可用于遥感图像目标检测任务。