-
公开(公告)号：CN111145131A
公开(公告)日：2020-05-12
申请号：CN201911187619.7
申请日：2019-11-28
Applicant: 中国矿业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多尺度生成式对抗网络的红外和可见光图像融合方法，解决由光谱分辨率和空间分辨率制约以及物理条件的限制，红外图像具有很高的光谱分辨率而其空间分辨率却较低的问题。包括：第一阶段，构造生成式对抗网络模型，利用高分辨率可见光图像生成高质量红外图像，一方面红外图像数据得到了增强扩充，另一方面提高了红外图像的分辨率；第二阶段，通过高分辨率可见光图像与其低通版本的差乘以增益因子获得空间细节信息，然后将提取到的空间细节信息注入到第一阶段生成后的高分辨率红外图像中，最终得到融合后的高分辨率图像，使得融合图像可以同时保持红外图像中的热辐射信息和可见图像中的纹理信息。
-
公开(公告)号：CN110796105A
公开(公告)日：2020-02-14
申请号：CN201911064946.3
申请日：2019-11-04
Applicant: 中国矿业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多模态数据融合的遥感图像语义分割方法，属于计算机视觉领域。具体实现：1)使用遥感图像多模态数据集，包括遥感图像及对应的深度图构建双流的语义分割网络：2)分别对输入图像提取不同尺度的特征，将获取的特征进行多层的特征融合；3)使用注意力机制对网络解码器部分的输入特征与编码器特征进行丰富语义信息的提取，关注相似的像素点。本发明利用多模态的遥感数据集，结合双流网络结构，融合提取的特征，并使用注意力机制关注融合特征与解码特征，从而优化模型性能。
-
公开(公告)号：CN110765880A
公开(公告)日：2020-02-07
申请号：CN201910903126.2
申请日：2019-09-24
Applicant: 中国矿业大学
Abstract: 本发明公开了一种轻量级视频行人重识别方法，属于计算机视觉技术处理技术领域。在搭建模型阶段，使用基于ShuffleNet v2的轻量级算法，同时，利用轻量级空间注意力机制模块处理人物图像细节，最后，通过一个在线差异识别模块来测量视频帧之间的特征差距，并使用该模块对不同质量的视频序列进行不同类型的时间建模。在模型训练阶段，输入行人的视频序列，使用上述搭建好的网络提取它们的特征表示，利用批量难分辨三元组损失和softmax损失共同训练并更新行人特征；在模型测试阶段，使用训练好的轻量级行人搜索模型对输入的目标查询行人，提取行人特征，并在大规模的视频序列中搜索出目标查询行人。本发明可应对大规模的现实场景图象，用于城市监控等安防领域。
-
公开(公告)号：CN110363215A
公开(公告)日：2019-10-22
申请号：CN201910469411.8
申请日：2019-05-31
Applicant: 中国矿业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于生成式对抗网络的SAR图像转化为光学图像的方法，利用深度学习和图像处理方法完成SAR图像到光学图像转化的技术，通过分割和再拼接，完成将大幅SAR图像转化为便于理解的光学图像的任务。本发明能够实现人工干预工作量大大减少，根据待处理场景的特点完成SAR图像的自动转化，图像细节部分处理效果较好，转化结果图像在保持地物空间结构信息方面与SAR图像保持一致，在纹理、色调和光谱等方面非常接近目标图像的效果。
-
公开(公告)号：CN109978897A
公开(公告)日：2019-07-05
申请号：CN201910279035.6
申请日：2019-04-09
Applicant: 中国矿业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于图像分割的多尺度生成对抗网络的异源遥感图像配准方法及装置，根据两组异源遥感图像数据，获取训练样本；对输入图像进行图像分割，获得分割图像；构建基于图像分割的多尺度生成对抗网络；构建图像块的生成对抗网络；训练两个生成对抗网络；将生成图像与待配准图像进行同源图像配准。本发明能够约束生成对抗网络生成图像的空间信息一致性，并提供全尺寸、高分辨率、空间信息一致的图像转换解决方案，将异源图像配准问题化简为同源图像配准问题，构建统一的异源遥感图像配准框架。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119006518A
公开(公告)日：2024-11-22
申请号：CN202411025498.7
申请日：2024-07-29
Applicant: 中国矿业大学
IPC: G06T7/246 , G06N3/084 , G06N3/0985
Abstract: 本发明公开了一种基于频域重要性的三维点云目标跟踪对抗性攻击法及装置，通过谱图和信号处理领域的方法，将搜索区域点云由空间域变换到频域，在频域上添加扰动，对搜索区域的低频分量进行攻击以提高泛化性，通过设计频段重要性显著图，为低频区域中的每个单位子频段按对跟踪的重要程度打分，依据频段重要性显著图分数构造子频段权重，加强对跟踪重要的子频段的扰动程度，通过边界框偏移损失函数，引导跟踪模型生成的候选目标提议偏向置信度较低的提议方向，从而使跟踪预测边界框偏离目标而跟踪失败。
-
公开(公告)号：CN118587439A
公开(公告)日：2024-09-03
申请号：CN202410727672.6
申请日：2024-06-06
Applicant: 中国矿业大学
IPC: G06V10/26 , G06V10/30 , G06V10/44 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06V20/13 , G06N3/0464 , G06N3/0499
Abstract: 本发明公开了一种基于降噪扩散概率模型的多源遥感图像语义分割方法及装置，包括基于Mamba的双分支主干网络和降噪扩散概率模型网络；通过基于Mamba的双分支主干网络对成对的原始光学图像和原始合成孔径雷达图像分四个阶段进行提取特征和特征融合得到四个阶段的多源融合特征，再将四个阶段的多源融合特征拼接成一个多尺度融合特征；在降噪扩散概率模型网络中，通过前向加噪模块对原始语义分割标签进行加噪，将多尺度融合特征与加噪后的原始语义分割标签拼接后的结果作为前向加噪模块的输出；通过噪声解码器对输入特征进行降噪操作，预测输入特征的语义分割标签。本发明对于多源遥感图像信息融合更加细致、语义分割准确率更高、细节信息更精确。
-
公开(公告)号：CN118521769A
公开(公告)日：2024-08-20
申请号：CN202410644902.2
申请日：2024-05-23
Applicant: 中国矿业大学
Inventor： 周勇 , 丁泽宇 , 赵佳琦 , 杜文亮 , 阿卜杜穆塔利布·埃尔·萨迪克
Abstract: 本发明提出一种基于扩散模型和高斯建模的旋转目标检测方法，该方法包括：步骤1，获取用于旋转目标检测的遥感图像数据集，将数据集中物体的真实框进行高斯表征，得到物体的真实高斯框；步骤2，向物体的真实高斯框添加标准正态噪声，得到噪声框，利用噪声框提取多尺度图片特征；步骤3，将提取的多尺度图片特征输入到头部网络中，检测图片中物体的类别、位置期望和位置方差；步骤4，对物体的位置期望去噪，得到物体中心点位置，对物体的位置方差去噪和奇异值分解，得到物体的长、宽和角度。
-
公开(公告)号：CN118334519A
公开(公告)日：2024-07-12
申请号：CN202410471407.6
申请日：2024-04-18
Applicant: 中国矿业大学
Inventor： 周勇 , 张勇 , 赵佳琦 , 阿卜杜穆塔利布·埃尔·萨迪克
IPC: G06V20/10 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/40 , G06V10/774 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种基于条件提示和因果学习的遥感样本目标检测方法，该方法包括：步骤一、对遥感数据集进行预处理，划分为基类和新类；步骤二、构建主分支网络，此分支利用ResNet50主干网络和特征金字塔，提取基类特征，由RPN根据基类特征生成候选区域，通过RoI Align提取候选区域特征；步骤三、构建辅助分支网络，该分支由Meta‑Net和文本编码器组成。将候选区域特征输入到辅助分支网络中并学习条件提示向量；步骤四、将条件提示向量输入主分支网络，并通过分类头部进行候选区域分类，然后冻结网络的部分参数；步骤五、根据因果学习中的后门准则，在新类上进行知识蒸馏，调整网络的部分参数，调整完成后对遥感图像进行检测以获得遥感图像中目标的定位和分类。
-
公开(公告)号：CN117058389A
公开(公告)日：2023-11-14
申请号：CN202311087792.6
申请日：2023-08-28
Applicant: 中国矿业大学
IPC: G06V10/26 , G06V10/42 , G06V10/82 , G06V10/80 , G06V10/774 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/047 , G06N3/09
Abstract: 本发明公开了一种基于多属性驱动Transformer的图像自动裁剪方法和装置，使用Next‑ViT作为主干网络进行全局特征图的提取，基于此构建主题分支、构图分支和裁剪分支；在主题分支中学习图像的主题属性从而得到主题属性激活图；在构图分支中学习图像的构图属性从而得到构图属性激活图，对构图属性激活图与主题属性激活图进行融合得到多属性激活图；在裁剪分支中设置锚点获取锚点位置特征图，并利用全局关系推理模块得到偏移量特征图，合并锚点位置特征图和偏移量特征图得到裁剪框特征图，归一化多属性激活图得到锚点权重，利用锚点权重对裁剪框特征图进行加权得到预测的裁剪框。本发明通过自动裁剪方法得到高质量裁剪图像，有效改善图像的美学质量。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
95
records
(took 0.024 seconds)
