公开(公告)号：CN119169300A

公开(公告)日：2024-12-20

申请号：CN202411203213.4

申请日：2024-08-29

Applicant: 北京工业大学

Inventor： 李方昱 ,  牛末寒 ,  黄琰婷 ,  韩红桂

IPC: G06V10/40 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06V10/46 ,  G06V10/10 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明提出了一种基于特征稀疏化变换器的轻量化小目标检测方法，旨在通过模型轻量化提升小目标检测的效率和精度。该方法通过构建小目标图像数据集，并利用特征稀疏化变换器模型进行检测，有效减少了模型计算复杂度，实现了模型的轻量化。检测模型包含图像特征提取、特征编码解码、图像检测框生成、特征稀疏化等模块，通过引入稀疏化机制，减少了冗余特征，提高了计算效率，并确保在保持高检测精度的同时，显著降低了模型的计算资源需求。实验结果表明，该方法在复杂环境下的小目标检测任务中具有良好的应用前景，适合资源受限的实际应用场景。

公开(公告)号：CN118038044A

公开(公告)日：2024-05-14

申请号：CN202410128241.8

申请日：2024-01-30

Applicant: 北京工业大学

Inventor： 李方昱 ,  孙雅琦 ,  朱蠡远 ,  杨茜 ,  胡一凡 ,  牛末寒

IPC: G06V10/26 ,  G06V10/10 ,  G06V10/80 ,  G06V10/25 ,  G06V10/44

Abstract: 一种基于特征层融合的废旧家电多视角目标检测方法涉及目标检测领域。本发明设计了一种基于特征层融合的废旧家电多视角目标检测方法，通过将多视角特征图分割模块和多视角特征图融合模块加入YOLOv5骨干网络中，对不同视角的特征图进行最大池化，实现对二维图像的检测识别。该检测方法相较于传统方法，能够处理在回收废旧家电背景下多视角目标检测的问题，解决了目标对象的遮挡问题，提高了检测精度。

公开(公告)号：CN116805304A

公开(公告)日：2023-09-26

申请号：CN202310621681.2

申请日：2023-05-30

Applicant: 北京工业大学

Inventor： 李方昱 ,  牛末寒 ,  刘峥 ,  韩红桂

IPC: G06T7/00 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 一种基于可变形卷积的印制线路板电子元器件目标检测方法属于计算机视觉领域。针对印制电路板(PCB)目标检测过程中由于拍摄角度多样化产生的检测对象形变问题，实现对PCB电子元器件的识别定位。该检测方法通过可变形卷积结构，使得卷积核根据目标的尺寸大小以及形状改变自适应地进行变形，提升神经网络对未知变化的适应性，增强泛化能力，从而提升PCB目标检测的精度；解决了当前基于深度神经网络目标检测难以解决物体空间形变的问题；实验结果表明该方法能够准确地对PCB电子元器件进行检测，并具有较强的自适应能力，提升目前废弃电器电子产品回收拆解过程中的智能化程度，提升工艺的自动化程度。

公开(公告)号：CN119094158A

公开(公告)日：2024-12-06

申请号：CN202411044467.6

申请日：2024-08-01

Applicant: 北京工业大学

Inventor： 李方昱 ,  林军诺 ,  王烁 ,  牛末寒 ,  杜永萍

IPC: H04L9/40 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08 ,  H04L41/16

Abstract: 本发明提出了一种基于扩散模型的网络攻击样本生成方法，利用一维混合扩散模型对攻击数据进行学习，生成分布相似的新攻击样本。该方法增加了样本量和多样性，提高了物联网系统中的检测精度和鲁棒性，有效应对复杂网络攻击，适用于物联网和工业控制系统的网络安全防护。