-
公开(公告)号：CN115410147A
公开(公告)日：2022-11-29
申请号：CN202210979010.9
申请日：2022-08-16
Applicant: 北京航空航天大学
Abstract: 本发明提供了一种面向全天候的跨模态自适应融合行人目标检测系统及方法，主要包括跨模态差分信息融合模块和置信度感知自适应融合模块两部分。跨模态差分信息融合模块主要是针对网络提取后的可见光及红外模态的特征信息进行互补特征加强，通过全局池化及平均池化操作增强两者的差分特征图的空间信息，然后通过全连接层及Tanh激活函数获取各个模态的融合特征向量，进而对初步提取的可见光及红外模态特征分别进行特征增强表达；置信度感知自适应融合模块充分利用置信度感知表达对增强后的不同模态之间的特征进行自适应加权，使得网络检测器能够更好地选择可信赖的模态进行处理，提升检测器的鲁棒性；最后利用多任务损失实现网络模型参数优化。
-
公开(公告)号：CN116665123A
公开(公告)日：2023-08-29
申请号：CN202310583024.3
申请日：2023-05-22
Applicant: 北京航空航天大学
Abstract: 本发明涉及一种基于时序注意力与搜索范围细化的多目标跟踪方法，利用深度卷积神经网络对输入数据进行特征提取；使用包含两个分支的单阶段检测头FCOS对深度卷积神经网络提取后的特征进行直接预测，然后进行目标类别与位置信息的解码；将当前帧多目标检测结果与之前帧多目标跟踪结果输入到搜索范围细化模块中，得到搜索范围热点图，并对提取后的特征进行点乘处理，得到搜索范围细化后的特征，将之前帧与当前帧得到的搜索范围细化后的特征输入到基于注意力感知的多目标跟踪头中，得到当前帧的多目标跟踪结果，并将此跟踪结果与的检测结果合并，得到当前帧的多目标跟踪结果。本发明提高了跟踪精度，并通过搜索范围细化，减少了计算量，保证实时运行。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112861915A
公开(公告)日：2021-05-28
申请号：CN202110039412.6
申请日：2021-01-13
Applicant: 北京航空航天大学
Abstract: 本发明涉及一种基于高级语义特征无锚框非合作目标检测方法，主要包括：输入图像、特征提取融合模块、检测头模块、检测结果四个部分。具体检测方法如下：获取目标检测数据集并对输入图像进行预处理获取网络需求的标签信息；设置具有高级语义特征信息的网络模型参数及各种训练参数；对经过特征提取融合模块的多尺度特征层进行阶梯融合，获取具有高级语义信息的检测特征层；将获得的高级语义信息特征层送入检测头，获取目标中心点热图和目标尺度预测图；进行分类和回归操作，计算损失，反向传播，进行网络参数的迭代更新；完成网络训练后，进行实际场景测试。
-
公开(公告)号：CN115410147B
公开(公告)日：2024-07-02
申请号：CN202210979010.9
申请日：2022-08-16
Applicant: 北京航空航天大学
Abstract: 本发明提供了一种面向全天候的跨模态自适应融合行人目标检测系统及方法，主要包括跨模态差分信息融合模块和置信度感知自适应融合模块两部分。跨模态差分信息融合模块主要是针对网络提取后的可见光及红外模态的特征信息进行互补特征加强，通过全局池化及平均池化操作增强两者的差分特征图的空间信息，然后通过全连接层及Tanh激活函数获取各个模态的融合特征向量，进而对初步提取的可见光及红外模态特征分别进行特征增强表达；置信度感知自适应融合模块充分利用置信度感知表达对增强后的不同模态之间的特征进行自适应加权，使得网络检测器能够更好地选择可信赖的模态进行处理，提升检测器的鲁棒性；最后利用多任务损失实现网络模型参数优化。
-
公开(公告)号：CN115546623A
公开(公告)日：2022-12-30
申请号：CN202211136715.0
申请日：2022-09-19
Applicant: 北京航空航天大学
IPC: G06V20/05 , G06V10/34 , G06V10/82 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/14 , G06N3/08 , G06N3/04 , G06N3/063
Abstract: 本发明公开了浅海水下小样本目标检测系统及方法，可通过被动成像方式对水下障碍威胁目标进行检测，该系统包含宽频振动机电协同稳像平台、微偏振成像系统、实时透海雾增强处理装置、边缘端神经网络计算单元及部署于其上的水下特征退化目标小样本检测技术，能够通过被动光学成像手段解决浅海障碍威胁目标检测过程中面临的平台抖动、水雾降质、样本不足等问题。该系统从前端成像设备、后端处理算法两方面同时着手，提升了系统的成像清晰度，并包含智能化的检测模块及计算单元，可以较低的成本实现对水下障碍威胁目标的实时检测与渲染输出。
-
公开(公告)号：CN113873171A
公开(公告)日：2021-12-31
申请号：CN202111133254.7
申请日：2021-09-27
Applicant: 北京航空航天大学
Abstract: 本发明涉及一种硬件在线可重配置的双帧曝光宽动态视频合成方法，包括以下步骤：(1)利用单片机控制相机的快门时间得到连续的两帧过曝光与欠曝光图像。(2)将得到的欠曝光与过曝光图像进行RGB颜色空间和YCrCb颜色空间的转换，得到图像亮度分量和颜色分量。(3)采用传统空间域线性变换方法对亮度分量图像与颜色分量图像进行分段线性变换。(4)将线性变换后的两帧过曝光和欠曝光图像的亮度分量图像与颜色分量图像进行合成(5)将合成后图像进行Gamma校正。(6)将合成后图像进行YCrCb颜色空间和RGB颜色空间的转换。
-
公开(公告)号：CN112733942A
公开(公告)日：2021-04-30
申请号：CN202110039156.0
申请日：2021-01-13
Applicant: 北京航空航天大学
Abstract: 本发明涉及一种基于多级特征自适应融合的变尺度目标检测方法，主要包括：图像预处理部分、基础网络模块、附加特征提取模块、两级特征融合模块、预测模块以及分类和回归模块。具体检测方法如下：获取目标检测数据集并按照图像预处理部分将输入图像进行统一尺寸与数据增强；设置变尺度目标检测网络模型参数及各种训练参数；将提取得到的浅层特征与深层特征进行两级特征阶段自适应融合，获取多级特征融合特征层；将获取的多级特征自适应融合特征层经过预测模块，获得加强后的多尺度融合特征层；对加强后的多尺度融合特征层进行分类和回归，计算损失，进行网络参数的迭代更新；完成网络训练后，进行实际场景测试。
-
-
-
-
-
-
Search Results
7
records
(took 0.028 seconds)
