公开(公告)号：CN116310492A

公开(公告)日：2023-06-23

申请号：CN202310011379.5

申请日：2023-01-05

Applicant: 中国电子科技集团公司第五十四研究所

Inventor： 陈彦桥 ,  柴兴华 ,  朱良彬 ,  张小龙 ,  李阳阳 ,  毛鹤亭

IPC: G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06V10/776 ,  G06V20/10 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种小样本遥感图像场景分类方法，属于图像感知领域。该方法首先将遥感图像场景分类数据集划分为训练集、验证集和测试集；接着基于上述数据集分别构建情景集；接着构建基于注意力机制的深度近邻神经网络模型；接着基于情景集对基于注意力机制的深度近邻神经网络模型进行训练及验证；最后基于情景集对训练好的基于注意力机制的深度近邻神经网络模型进行测试。本发明针对遥感图像场景分类中场景背景复杂的问题，提出了基于注意力机制的深度神经网络模型，引入情景训练方式，采用深度局部描述子进行特征表示，引入了注意力机制得到场景类别相关的注意力图，将深度局部描述子区分为与场景相关和无关的两部分，基于度量模块计算查询图像的局部描述子与类别之间的相似性，并利用注意力图进行加权求和，解决了小样本遥感图像场景分类问题。

公开(公告)号：CN112613366A

公开(公告)日：2021-04-06

申请号：CN202011466901.1

申请日：2020-12-14

Applicant: 中国电子科技集团公司第五十四研究所

Inventor： 陈彦桥 ,  柴兴华 ,  张小龙 ,  李阳阳 ,  毛鹤亭 ,  叶伟良

IPC: G06K9/00 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提出了一种基于量子遗传算法的驾驶员状态检测神经网络构建方法，属于图像处理及安全驾驶技术领域。其包括以下步骤：1)获取训练样本和测试样本；2)对数据样本进行预处理；3)基于量子遗传算法的卷积神经网络搜索算法，构建驾驶员状态检测网络模型。本发明搜索出的网络模型在检测准确率上领先于传统深度卷积网络架构，并且算法参数量和测试运行时间也更具有优势，可以在有限的车辆计算能力下满足驾驶员状态检测的实时性要求，并能实现驾驶员状态检测系统的快速应用部署。