公开(公告)号：CN115937707A

公开(公告)日：2023-04-07

申请号：CN202211702126.4

申请日：2022-12-29

Applicant: 南京信息工程大学

Inventor： 孙岩 ,  张永宏 ,  马光义

IPC: G06V20/13 ,  G06V10/26 ,  G06V10/44 ,  G06V10/774 ,  G06V10/764 ,  G06V10/80 ,  G06V20/70

Abstract: 本发明公开了一种基于多尺度残差注意力模型的SAR影像水体提取方法，步骤如下：首先对SAR原影像进行预处理和标签制作，得到模型的训练集和测试集；其次针对遥感影像中水体形态各异问题，模型的编码器被设计成多尺度残差模块；针对狭窄水域识别准确率低的问题，模型的解码器采用嵌套式结构；最后在每层编码器后面加上细化注意力模块(SC‑attention)，融合空间特征中丰富的语义信息和通道特征中准确的位置信息，以逐步细化分割细节来避免水体边界信息的丢失。本发明利用多尺度残差模块获得水体不同尺度下的特征信息，通过嵌套式解码器能够抑制影像中散斑噪声和非水体背景，保留更多的水体信息，从而获得更好的分割结果。

公开(公告)号：CN116050920A

公开(公告)日：2023-05-02

申请号：CN202310073589.7

申请日：2023-02-07

Applicant: 南京信息工程大学

Inventor： 谢东林 ,  张永宏 ,  赵华俊 ,  逯焕宇 ,  耿苏桐 ,  马光义

IPC: G06Q10/0639 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0985 ,  G06F17/10

Abstract: 本发明公开一种基于深度学习的综合干旱监测方法，该方法基于深度学习算法构建综合干旱模型，其包括如下步骤：获取区域内历史降水、气温数据和遥感干旱指数；计算标准降水蒸散发指数(SPEI)；构建综合干旱监测模型，模拟得到综合干旱指数(CDI)；将数据集划分为训练数据集和测试数据集，评估综合干旱监测模型的性能；通过反复调整获取最佳综合干旱监测模型；将待监测的气象数据输入监测模型，得到监测结果。本发明的综合干旱监测方法提高了干旱监测的准确性与有效性，综合干旱指数(CDI)具有遥感干旱指数和标准降水蒸散发指数(SPEI)两类数据的特征，此外，该模型只使用了免费的遥感数据和少量的气象站点数据，不仅获得了有效的监测结果，而且成本更低。

公开(公告)号：CN115908946A

公开(公告)日：2023-04-04

申请号：CN202211649235.4

申请日：2022-12-21

Applicant: 南京信息工程大学

Inventor： 赵华俊 ,  张永宏 ,  马光义 ,  谢东林 ,  逯焕宇 ,  耿苏桐

IPC: G06V10/764 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06V10/26 ,  G06V20/10

Abstract: 本发明公开了一种基于多种注意力语义分割的土地利用分类方法，包括如下步骤：S1.设计基于多种注意力模块和特征增强层的土地利用模型；S2.对公开数据集进行处理，建立自己的模型数据集；S3.利用数据集验证和对比模型的方法：对S1提出的土地利用模型进行对比实验，用于验证改进模型的准确性。本发明减小相似类别的特征导致错误分类的概率，又结合深度可分离卷积和平均池化加快运算效率，深化特征，从多个方面加强特征描述。

公开(公告)号：CN115792853A

公开(公告)日：2023-03-14

申请号：CN202211630284.3

申请日：2022-12-15

Applicant: 南京信息工程大学

Inventor： 耿苏桐 ,  张永宏 ,  马光义 ,  谢东林 ,  赵华俊 ,  逯焕宇

IPC: G01S7/41 ,  G01W1/10 ,  G01S13/95

Abstract: 本发明公开了一种基于动态权重损失的雷达回波外推方法，包括：(1)基于现有短临预报模型的预测结果构建动态损失函数，所述现有短临预报模型为采用雷达回波外推方法实现降水强度预测的模型；(2)采集雷达回波数据并建立雷达回波外推数据集，将雷达回波外推数据集按照一定比例划分为训练集与验证集；(3)将训练集数据输入短临预报模型进行模型训练，获取动态损失函数优化短临预报模型，将验证集数据输入优化后的短临预报模型获取预测结果。本发明基于雷达数据有效提升目前主流的深度学习模型预测性能，并且有效缓解现有雷达回波外推方法产生的累积误差。

公开(公告)号：CN109492596B

公开(公告)日：2022-03-29

申请号：CN201811375081.8

申请日：2018-11-19

Applicant: 南京信息工程大学

Inventor： 周希杰 ,  孙伟 ,  马光义

IPC: G06V40/10 ,  G06V10/762 ,  G06V10/764 ,  G06V10/774 ,  G06V10/766 ,  G06K9/62

Abstract: 本发明公开了一种基于K‑means聚类和区域推荐网络的行人检测方法，该方法包括以下步骤：(1)构建特征提取网络，所述特征提取网络为去除inception v1模块中所有最大池化层后的网络；(2)将K‑Means聚类算法加入所述特征提取网络的最后一个DepthConcat中，所述最后一个DepthConcat记为C9，得到检测候选区域；(3)将所述检测候选区域作为RPN网络的输入，得到带有矩形区域的包围框，采用ROI池化层采集所述包围框，并计算所述包围框的特征映射，对包围框进行分类和回归；本发明在增加网络的深度和宽度的同时，加入RPN，使得达到既能对行人进行分类，又能对行人进行具体定位的效果。

公开(公告)号：CN109492596A

公开(公告)日：2019-03-19

申请号：CN201811375081.8

申请日：2018-11-19

Applicant: 南京信息工程大学

Inventor： 周希杰 ,  孙伟 ,  马光义

IPC: G06K9/00 ,  G06K9/62

CPC classification number: G06K9/00369 ,  G06K9/6223 ,  G06K9/6256 ,  G06K9/6267

Abstract: 本发明公开了一种基于K-means聚类和区域推荐网络的行人检测方法，该方法包括以下步骤：(1)构建特征提取网络，所述特征提取网络为去除inception v1模块中所有最大池化层后的网络；(2)将K-Means聚类算法加入所述特征提取网络的最后一个DepthConcat中，所述最后一个DepthConcat记为C9，得到检测候选区域；(3)将所述检测候选区域作为RPN网络的输入，得到带有矩形区域的包围框，采用ROI池化层采集所述包围框，并计算所述包围框的特征映射，对包围框进行分类和回归；本发明在增加网络的深度和宽度的同时，加入RPN，使得达到既能对行人进行分类，又能对行人进行具体定位的效果。

公开(公告)号：CN116563698A

公开(公告)日：2023-08-08

申请号：CN202310231358.4

申请日：2023-03-10

Applicant: 南京信息工程大学

Inventor： 逯焕宇 ,  张永宏 ,  马光义 ,  朱灵龙 ,  赵华俊 ,  谢东林 ,  耿苏桐

IPC: G06V20/10 ,  G06V10/40 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82

Abstract: 本申请涉及一种基于CNN和MixFormer的遥感图像水体提取方法。该方法包括：获取待水体提取的遥感图像，并将遥感图像输入遥感图像水体提取模型中的编码器进行处理，提取遥感图像中的与水体相关的信息，输出浅层特征信息和深层特征信息，再将深层特征信息输入到遥感图像水体提取模型中的MixFormer block模块建模图像全局上下文信息，提取第一特征信息，并将第一特征信息和浅层特征信息输入到遥感图像水体提取模型中的解码器进行特征融合，输出水体提取图。由此，能够提取遥感图像中更丰富的语义信息，在复杂场景下具有更稳健的识别水体能力，同时具有更高的分割精度，提高了遥感图像水体提取的效果，从而提高了水体提取的精度。