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公开(公告)号：CN114359636B
公开(公告)日：2025-04-18
申请号：CN202210020297.2
申请日：2022-01-10
Applicant: 北京理工大学重庆创新中心 , 北京理工大学
IPC: G06V10/764 , G06N20/00
Abstract: 本发明公开了一种采用全局‑局部通道注意力模块校准高光谱特征方法，包括：通过骨干网络提取高光谱原始图像的深度语义特征，得到局部高光谱特征图；采用全局‑局部通道注意力模块，通过压缩、复制、连接、激励和校准五个步骤，实现重新校准所述局部高光谱特征图。本发明提出了一个全局‑局部通道注意力模块以即插即用的方式工作，以像素方式灵活且精确地重新校准通道特性响应，增强了有用信息，抑制了无用信息，重新校准的特征映射，减少了冗余和噪声，有效地提高了基于深度学习网络的高光谱图像分类方法的性能，可以应用于任何现有的基于深度高光谱图像分类中，同时无需额外的计算成本。
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公开(公告)号：CN118230159B
公开(公告)日：2024-11-26
申请号：CN202410334186.8
申请日：2024-03-22
Applicant: 重庆华地资环科技有限公司 , 重庆地质矿产研究院 , 北京理工大学重庆创新中心 , 北京理工大学
IPC: G06V20/10 , G06V10/20 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供一种基于双分支深度监督的遥感采矿图斑时序变化检测方法，包括：获取采矿区域的时序遥感数据，所述时序遥感数据包括多个时间点且覆盖采矿区域全部范围的高分辨率遥感影像；对所述时序遥感数据进行预处理，所述预处理包括大气校正、辐射定标和图像配准操作；构建基于深度学习的语义变化检测模型并训练，所述语义变化检测模型包括前端时序差异检测网络和后端时序差异检测网络，形成基于双分支时序变化检测的语义变化检测模型；采用训练好的语义变化检测模型，根据所述时序遥感数据生成差异图，得到时序变化检测结果。本发明提高了时序变化检测的准确性和效率，且能够适用于大范围或长时间序列的变化检测。
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公开(公告)号：CN114387258B
公开(公告)日：2024-03-22
申请号：CN202210039789.6
申请日：2022-01-14
Applicant: 北京理工大学重庆创新中心 , 北京理工大学
IPC: G06T7/00 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06V10/80 , G06V10/82
Abstract: 本发明提供一种基于区域动态深度展开神经网络的高光谱图像重构方法，包括如下步骤：S1，模拟高光谱数据的真值图像；S2，将真值图像经过掩膜编码得到混叠图像；S3，混叠图像经过数据预处理后输入深度展开神经网络进行训练；所述深度展开神经网络包括区域权重生成模块、阈值迭代算法变换模块以及像素级自适应阈值模块；S4，利用训练好的深度展开神经网络进行光谱图像重构。本发明采用基于区域动态的深度展开神经网络根据混叠图像的区域化特征来动态指导重构变换域的生成，有效提升了快照压缩光谱成像中的图像重构质量，在网络训练和实用中更为便捷灵活，节省计算资源和降低时间消耗。
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公开(公告)号：CN111161321B
公开(公告)日：2023-07-04
申请号：CN201911410671.4
申请日：2019-12-31
Applicant: 北京理工大学重庆创新中心 , 北京理工大学
Abstract: 本发明提供了一种基于背景感知的相关滤波跟踪方法，包括以下过程：步骤1、读取视频第一帧图像与待跟踪目标的位置信息，加入训练集；步骤2、提取训练集中目标区域特征训练带有背景感知的相关滤波器；步骤3、读取下一帧视频图像并提取搜索区域图像特征；步骤4、将提取的搜索区域图像特征与相关滤波器进行卷积操作得到当前帧待跟踪目标位置信息，并将当前帧视频图像与待跟踪目标位置信息加入训练集；步骤5、重复步骤2‑4直至读取视频所有帧结束，得到每一帧视频图像中待跟踪目标位置信息。通过采用该方法能够有效利用跟踪过程中的背景信息，更加准确地预测目标位置。
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公开(公告)号：CN111998945B
公开(公告)日：2022-11-01
申请号：CN202010846546.4
申请日：2020-08-21
Applicant: 北京理工大学重庆创新中心 , 北京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种斯托克斯参量分块的全偏振高光谱图像压缩重构方法，能够增加偏振压缩的自由度，提高偏振重构的针对性和重构精度，缩短整体重构用时。采用四分之一波片与液晶可调滤波器组合将待测全偏振高光谱图像成像于探测器，选取四分之一波片快轴角度和液晶可调滤波器入射面角度实现不同全偏振调制方式。对于1种快轴角度和2种入射面角度的组合，利用求和法求解第一个斯托克斯参量S0，再重构后三个斯托克斯参量S1S2S3；对于2～3种快轴角度和1种入射面角度的组合，利用求差法重构S1S2S3，再求解S0；对于1～3种快轴角度和1种入射面角度的组合，利用缩放法重构S0，再重构S1S2S3。最终获得重构的全偏振高光谱图像。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113592899A
公开(公告)日：2021-11-02
申请号：CN202110593777.3
申请日：2021-05-28
Applicant: 北京理工大学重庆创新中心 , 北京理工大学
Abstract: 本发明提供了一种相关滤波目标跟踪深度特征的提取方法，包括S1：获取输入视频序列，设定目标跟踪的搜索区域；S2：构建深度特征提取网络模型，在残差网络模型卷积块输出后进行裁剪操作提取当前帧图像的深度特征，将深度特征和高斯标签作为输入训练滤波器；S3：获取下一帧图像数据根据对应搜索区域提取的特征；S4：下一帧图像数据对应提取的图像特征与相关滤波器进行相关操作获得目标预测位置。本发明通过构建模型中的裁剪修正操作，去除了深度特征提取过程中填充补零操作对特征质量的影响，提高了目标预测位置的准确性。
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公开(公告)号：CN113008370A
公开(公告)日：2021-06-22
申请号：CN202110228167.3
申请日：2021-03-02
Applicant: 北京理工大学 , 北京理工大学重庆创新中心
Abstract: 本发明公开了一种基于液晶高光谱计算成像系统的三维自适应压缩重构方法，液晶高光谱计算成像系统包括LCTF、编码孔径、探测器和光学透镜。方法包括：采集LCTF在各光谱通道下的低分辨率图像，获得低分辨率数据立方体；进行插值操作，快速得到高分辨率的高光谱数据立方体；利用自适应编码规则，基于高光谱数据立方体生成各滤波波段所需的自适应编码孔径；通过自适应编码孔径分别获取各光谱通道下的压缩测量值；基于压缩感知理论，根据系统的观测矩阵、稀疏基和压缩测量值，重构出高分辨率的目标光谱数据立方体。本发明利用先验信息设计自适应编码孔径和空‑谱联合字典，使得本发明对目标场景有很强的适应性，能够提升成像质量。
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公开(公告)号：CN111160300A
公开(公告)日：2020-05-15
申请号：CN201911419512.0
申请日：2019-12-31
Applicant: 北京理工大学重庆创新中心 , 北京理工大学
Abstract: 本发明涉及高光谱图像显著性目标检测算法领域，公开了一种结合全局先验的深度学习高光谱图像显著性检测算法。首先根据高光谱图像获取相应的光谱梯度图，将光谱梯度图进行超像素分割，计算每个超像素的光谱角距离特征图，作为全局先验图。采用VGG16作为基本网络结构，将全局先验图和分割图像合并作为网络的输入，将VGG16最后一层全连接层输出的特征重新排序成二维图像，得到显著性结果图。通过对网络参数的训练得到最终的高光谱图像显著性目标检测模型。本发明可以充分挖掘图像中蕴含的高级语义信息，以提高模型的检测精度。
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公开(公告)号：CN111144364A
公开(公告)日：2020-05-12
申请号：CN201911410558.6
申请日：2019-12-31
Applicant: 北京理工大学重庆创新中心 , 北京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于通道注意更新机制的孪生网络目标跟踪方法，涉及图像处理领域，利用孪生网络提取特征，选取前景模板及背景模板，通过自适应通道选择机制突出目标特征与前景模板特征的相关性，激活有效前景通道抑制背景特征通道；通过候选区域生成网络生成初步跟踪结果，以置信度决策跟踪可信度触发模板更新机制，通过通道注意更新网络生成更新模板，并利用目标模板与更新模板进行再次跟踪，融合重跟踪结果，修正跟踪误差。提高了跟踪器的前景特征提取能力,改善了目标跟踪方法对背景干扰的判别能力,弥补了跟踪过程中不进行在线模板更新难以处理跟踪复杂情况的缺点，避免了跟踪漂移，使跟踪过程更为鲁棒，跟踪精度更为准确。
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公开(公告)号：CN112781728B
公开(公告)日：2024-03-19
申请号：CN202011610708.0
申请日：2020-12-30
Applicant: 北京理工大学重庆创新中心 , 北京理工大学
IPC: G01J4/00
Abstract: 本发明公开了精确求解结合压缩感知的全偏振高光谱成像方法，能够通过特定的两次全偏振调制，精确求解第一个斯托克斯参量，并据此提高后三个斯托克斯参量的重构精度，从而仅需一步重构用时；本发明利用四分之一波片、线偏振片和液晶可调滤波器组合实现全偏振调制和高光谱成像，固定四分之一波片的快轴角度和液晶可调滤波器的入射面线偏振角度，通过选取线偏振片的线偏振角度依次为45度和135度，获得两种全偏振调制，实现了偏振调制的最大自由度，且特定的调制方式简便灵活。
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