-
公开(公告)号：CN117765409A
公开(公告)日：2024-03-26
申请号：CN202311787559.9
申请日：2023-12-23
Applicant: 河南大学
IPC: G06V20/13 , G06V10/26 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V10/42 , G06V10/80 , G06N3/0464
Abstract: 本发明涉及图像分割技术领域，具体涉及基于多尺度特征融合和注意力机制的遥感图语义分割方法，包括：获取遥感图数据集，进行图像增强处理，将其分为训练集和测试集；构建基于多尺度特征融合和注意力机制的神经网络模型；迭代训练神经网络模型，直至训练次数达到预设训练次数得到训练好的神经网络模型；对训练好的神经网络模型进行性能测试，获得性能测试结果；优化训练好的神经网络模型的各个参数，获得优化后的神经网络模型；利用优化后的神经网络模型，对待检测遥感图像进行语义分割处理，获得分割结果。本发明基于多尺度特征融合和注意力机制进行遥感图语义分割，有效提高了遥感图语义分割的准确性和鲁棒性。
-
公开(公告)号：CN113065511B
公开(公告)日：2024-02-02
申请号：CN202110430858.1
申请日：2021-04-21
Applicant: 河南大学
Abstract: 本发明提供一种基于深度学习的遥感图像飞机检测模型及方法。该模型包括：下采样单元、上采样单元、特征融合单元和检测单元；所述下采样单元的输出和所述上采样单元的输出作为所述特征融合单元的输入，所述特征融合单元的输出作为检测单元的输入；所述下采样单元包括依次相连接的CBL模块、ResUnit*1卷积块、ResUnit*2卷积块、第一ResUnit*8卷积块、第二ResUnit*8卷积块、ResUnit*4卷积块和CBL*5模块；其中，ResUnit*1卷积块、ResUnit*2卷积块、第一ResUnit*8卷积块、第二ResUnit*8卷积块、ResUnit*4卷积块分别对应5次下采样操作，每次(56)对比文件Shaorong Xie 等，.Diverse receptivefield network with context aggregationfor fast object detection《.Journal ofVisual Communication and ImageRepresentation》.2020,第70卷管军霖 等，.基于YOLOv4卷积神经网络的口罩佩戴检测方法《.现代信息科技》.2020,第4卷(第11期),
-
公开(公告)号：CN116797922A
公开(公告)日：2023-09-22
申请号：CN202310352316.6
申请日：2023-04-04
Applicant: 河南大学
Abstract: 本发明提供了一种基于特征融合的遥感图像目标检测方法，其方案如下：(1)对遥感图像目标检测数据集进行预处理，并划分出训练集、验证集和测试集；(2)构建金字塔特征细化单元，以三条不同大小感受野的路径对特征进行多尺度学习；(3)构建金字塔特征细化模块，并以此替换路径聚合网络中的C3模块，使得网络可以进行更充分有效的特征融合；(4)构建轻量级的解耦检测头，并以此替换YOLOv5原有的检测头，在引入少量模型参数的情况下，有效缓解了分类任务和回归任务之间的冲突问题，提高了检测精度；(5)对改进后的网络进行训练和测试。本发明可在遥感图像数据集上取得良好的检测效果，为遥感智能解译提供支持。
-
公开(公告)号：CN116664943A
公开(公告)日：2023-08-29
申请号：CN202310679838.7
申请日：2023-06-08
Applicant: 河南大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/80 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及图像分类技术领域，具体涉及基于残差双路径收缩网络的侧扫声呐图像分类方法。该方法包括：获取由多张侧扫声呐图像构成的训练集，将所述训练集输入残差双路径收缩网络模型，利用残差双路径收缩网络模型从不同尺度提取每张侧扫声呐图像的背景特征和纹理特征，将所述背景特征和所述纹理特征进行融合获得信息融合特征；基于所述信息融合特征对残差双路径收缩网络模型进行训练，获得训练好的残差双路径收缩网络模型，将待检测的侧扫声呐图像输入到训练好的残差双路径收缩网络模型中，获得分类结果。本发明提高了侧扫声呐图像分类结果的准确度。
-
公开(公告)号：CN116318890A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310151336.7
申请日：2023-02-22
Applicant: 河南大学
Abstract: 本发明涉及密码学技术领域，具体涉及基于国产密码和加强密钥分散遥感仿真平台加密技术方法。该方法通过国产密码对遥感仿真平台进行安全防护，利用访问控制对用户的操作权限做出限制；针对于国产对称密码SM4的密钥分散技术，利用分层的方法可以大大提高系统的安全性，由于下层密钥可以按照设计成某种协议不断变化，使得整个密钥表现为动态特征，结合DNA编码技术对敏感信息打乱，能够在互联网中更加安全的传输。能够对开放场景下的遥感仿真平台进行安全防护，从而提高遥感数据和遥感算法的安全性。本发明还通过改进的国产对称密码SM4的密钥分配，根据动态的密钥以及DNA编码技术，提高了遥感仿真平台的安全性。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116310761A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310415033.1
申请日：2023-04-18
Applicant: 河南大学
Abstract: 本发明涉及信息安全技术领域，具体涉及JPEG‑缩放‑JPEG图像初次量化步长估计方法。该方法选取一组候选缩放因子并对待测图像进行逆缩放操作，逆缩放操作后图像DC通道DCT系数的PSD直方图中具有最显著峰对应的缩放因子即为估计的缩放因子；利用估计的缩放因子对待测图像进行逆缩放操作得到重构的初次压缩图像；根据重构初次压缩图像DC通道DCT系数的PSD直方图中最显著峰的位置信息，采用几何拟合计算DC通道的初次量化步长；根据AC通道的DCT系数的分布特性，利用极大似然估计计算AC通道的初次量化步长。本发明在第一次压缩步长较小时也能获得较好的估计性能，有助于实现JPEG图像的精确、迅速的真伪鉴别。
-
公开(公告)号：CN111610979B
公开(公告)日：2023-06-13
申请号：CN202010294300.0
申请日：2020-04-15
Applicant: 河南大学
IPC: G06F8/60 , G06F16/2453 , G06F16/2455 , H04L12/66
Abstract: 本发明提供一种经过持久化和耦合度优化的API网关及其方法。该API网关包括：核心业务模块、持久化业务模块、插件模块和可视化管理模块；其中：核心业务模块包括Core业务单元、前置组件单元和后置组件单元；所述Core业务单元用于转发微服务消费者的请求数据和回传微服务的返回数据；所述前置组件单元和所述后置组件单元用于插入插件模块中的插件，利用插件提供过滤业务和插件服务；持久化业务模块，用于采用数据库对配置信息和路由表进行持久化，并将指定数据进行内存缓存；其中，所述路由表用于存储注册于API网关上的微服务的信息；插件模块包括多个插件，每个插件在持久化业务模块中均对应有各自的数据库；可视化管理模块，用于动态显示微服务的状态。
-
公开(公告)号：CN111612685B
公开(公告)日：2023-05-16
申请号：CN202010263402.6
申请日：2020-04-07
Applicant: 河南大学
Abstract: 本发明涉及遥感影像处理GPU加速领域，公开一种面向遥感影像的GPU动态自适应加速方法，包括：步骤1：将待处理的遥感影像数据读取至连续主机内存空间中，并获取遥感影像数据的尺寸信息；步骤2：获取GPU硬件参数信息，结合遥感影像数据的尺寸信息，确定动态加速参数；步骤3：基于动态加速参数对遥感影像数据进行动态处理，将遥感影像数据划分为规则的遥感影像数据块，并创建多个GPU异步流；步骤4：将遥感影像数据块分别加载到对应的GPU异步流中执行计算，并对各GPU异步流对应的子执行结果进行合并，得到最终计算结果。本发明在加速性能上相对于传统GPU加速方法有所提升，并有效降低了基于GPU异步流加速遥感影像处理时的应用复杂度。
-
公开(公告)号：CN115984110A
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN202310015627.3
申请日：2023-01-05
Applicant: 河南大学
IPC: G06T3/40 , G06N3/045 , G06N3/048 , G06N3/0455 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及图像处理技术领域，具体涉及一种基于Swin‑Transformer的二阶光谱注意力高光谱图像超分辨率方法，该方法包括：获取待处理的低分辨率高光谱图像；构建Swin‑Transformer超分辨率网络模型，将低分辨率图像输入训练完成的Swin‑Transformer超分辨率网络模型中，输出重建图像；其中，Swin‑Transformer超分辨率网络模型的训练集为低分辨率图像，损失函数由原始图像与重建图像的差异得到，基于损失函数得到训练完成的Swin‑Transformer超分辨率网络模型。本发明得到的重建图像效果更好，且网络模型的效率较高，泛化能力强。
-
公开(公告)号：CN112114960B
公开(公告)日：2022-11-01
申请号：CN202010780675.8
申请日：2020-08-06
Applicant: 河南大学
IPC: G06F9/50
Abstract: 本发明提供一种适应互联网场景的遥感影像并行集群处理的调度策略。该策略包括：步骤1、采用有向无环图算法并行设计模型将目标遥感影像处理算法形成有向无环图；步骤2、按照预设规则确定有向无环图中整体计算规模较大的算子，采用算法数据量稀释方法对所述整体计算规模较大的算子进行数据稀释；步骤3、基于有向无环图动态工作流调度策略将数据稀释后的算子集合中的算子逐个调度到并行集群节点服务器上进行计算；步骤4、在有向无环图动态工作流调度策略执行完毕后和所有节点服务器的任务完全执行完毕前，基于通讯成本优化的任务窃取式误差弥补策略将负载较大的节点服务器的任务调度至负载较小的节点服务器上。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
112
records
(took 0.024 seconds)
