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公开(公告)号：CN111242026B
公开(公告)日：2022-07-12
申请号：CN202010030042.5
申请日：2020-01-13
Applicant: 中国矿业大学
IPC: G06V20/13 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种基于空间层次感知模块和度量学习的遥感图像目标检测方法，解决在复杂环境下目标特征不明显以及类内目标特征差距大的目标检测问题。主要包括如下步骤：(a)构建预训练数据集；(b)利用空间层次感知模块构建特征金字塔；(c)对输入图像上的区域进行前景和背景的分类和定位；(d)对可能的目标特征进行分类和定位；(e)进行在线难样本挖掘；(f)利用度量学习拉近相同类别难样本特征之间的距离；(g)计算总损失，更新目标检测模型参数。本发明提出的辅助损失，通过度量学习可以拉近相同类别特征之间的距离，使得类内的目标更加容易识别，减少因类内目标特征差异过大造成的检测错误。
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公开(公告)号：CN113890973A
公开(公告)日：2022-01-04
申请号：CN202111114325.9
申请日：2021-09-23
Applicant: 中国矿业大学
Abstract: 一种井下运输巷道监控摄像机镜头自动防尘装置，包括顶板、左侧板、预置阻尼模块、滚轮、水平夹板、主卷轴、托辊、前板、双色聚光灯、底板、透光薄膜卷、U型竖夹板、副卷轴、右侧板、电机、副齿轮、主齿轮和背板，采用自然界鲜有的532nm绿激光和635nm红激光辅助粉尘成像，可以基于像素点颜色直接确定粉尘的污染程度，避免采用复杂算法识别粉尘，采用循环透光薄膜的方式，保证了镜头前的清洁环境，特别适合难以清洁的油性粉尘，避免了搭建专用的水和气管道，安装和维护成本低，从而对井下运输巷道监控摄像机镜头进行自动除尘，有效保障了高粉尘环境下的视频监控有效性。
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公开(公告)号：CN113877870A
公开(公告)日：2022-01-04
申请号：CN202111113381.0
申请日：2021-09-23
Applicant: 中国矿业大学
Abstract: 一种煤矿运输巷道监控摄像机镜头自清洗装置，包括支座、水循环模块、防爆水泵、万向金属喷水管、可调窄角扁形喷嘴、镁铝合金软管、双色聚光灯、进水管和透光疏水薄膜，可调窄角扇形喷嘴正面朝向镜头喷淋，双色聚光灯贴近端盖，沿镜头径向投射，采用自然界鲜有的532nm绿激光和635nm红激光辅助粉尘成像，可以基于像素点颜色直接确定粉尘的污染程度，避免采用复杂算法识别粉尘，在镜头前贴装透光疏水薄膜，有利于水流卷走镜头粉尘，且水滴残留较少，采用水循环模块自动完成喷洗和净化，从而对煤矿运输巷道监控摄像机镜头进行自动清洗，有效保障了高粉尘环境下的视频监控有效性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111242026A
公开(公告)日：2020-06-05
申请号：CN202010030042.5
申请日：2020-01-13
Applicant: 中国矿业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于空间层次感知模块和度量学习的遥感图像目标检测方法，解决在复杂环境下目标特征不明显以及类内目标特征差距大的目标检测问题。主要包括如下步骤：(a)构建预训练数据集；(b)利用空间层次感知模块构建特征金字塔；(c)对输入图像上的区域进行前景和背景的分类和定位；(d)对可能的目标特征进行分类和定位；(e)进行在线难样本挖掘；(f)利用度量学习拉近相同类别难样本特征之间的距离；(g)计算总损失，更新目标检测模型参数。本发明提出的辅助损失，通过度量学习可以拉近相同类别特征之间的距离，使得类内的目标更加容易识别，减少因类内目标特征差异过大造成的检测错误。
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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。
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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。
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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。
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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。
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