公开(公告)号：CN118865097A

公开(公告)日：2024-10-29

申请号：CN202410753699.2

申请日：2024-06-12

Applicant: 北方工业大学

Inventor： 毕福昆 ,  史崟妮 ,  刘文楷 ,  曲洪权 ,  寇梦洁

IPC: G06V20/10 ,  G06V10/80 ,  G06V10/42 ,  G06V10/54 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048 ,  G06N3/047 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种复杂云况背景下的光学遥感图像船舶检测方法，包括以下步骤，将图像输入主干特征提取网络，首先通过普通卷积层进行初步特征提取，降低图像尺寸的同时提升图像维度。然后，通过基于Mish激活函数的轻量化卷积模块(Mish‑Depthwise Separable Convolution block,MD‑block)和基于自注意力机制的全局特征提取模块(MobileVIT block,MV‑block)交叉作用，进行深层次的全局特征提取，以生成特征聚合的特征图。而完成主干特征提取步骤后，特征图将进入基于双向协调注意力机制的特征融合网络，通过双向注意力充分融合低层特征的细节信息和高层特征的语义信息，加强重要特征权重的同时弱化背景信息，从而提高复杂背景下的船舶目标检测性能。

公开(公告)号：CN116664596A

公开(公告)日：2023-08-29

申请号：CN202310598127.7

申请日：2023-05-25

Applicant: 北方工业大学

Inventor： 毕福昆 ,  鞠浩然 ,  史崟妮 ,  徐盛野

IPC: G06T7/11 ,  G06V20/13 ,  G06V10/77 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明涉及图像处理技术领域，提供一种港口区域遥感图像的分割方法、装置、电子设备和介质，该方法包括：采集港口区域遥感图像；将港口区域遥感图像输入图像分割模型，获取图像分割模型输出的港口区域遥感图像的轮廓分割图像；其中，图像分割模型包括重参数化网络、密集连接结构和空洞卷积层。本发明采用预先构建的图像分割模型对港口区域遥感图像进行港口区域轮廓分割，该图像分割模型采用结构重参数化网络提取港口区域遥感图像的浅层特征图、中层特征图以及第一深层特征图，并通过密集连接和空洞卷积层对第一深层特征图进行特征提取和特征融合，提高了港口区域遥感图像的分割精度。