公开(公告)号：CN117710512A

公开(公告)日：2024-03-15

申请号：CN202410162572.3

申请日：2024-02-05

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 王昕 ,  王桢 ,  王共赛

IPC: G06T11/00 ,  G06N3/084 ,  G01S13/90

Abstract: 本发明属于合成孔径雷达成像技术领域，公开了基于深度神经网络的SAR动目标杂波抑制方法，其通过设计SAR信号采集集合模型，得到混合信号；对接收的混合信号进行成像处理得到图像数据；然后构建信号模型和基于正则化求解方法的数学模型；对图像数据进行标准化和去稀疏处理，通过ISTA网络训练得到模型，通过模型实现动目标混合接收数据的杂波分离和动目标重聚焦成像。本发明使用ISTA网络训练得到网络模型，通过模型对信号进行稀疏重建和估计，实现了SAR动目标杂波抑制，显著抑制了几何失真和散焦现象，相比较于传统的迭代方法在求解速度上有了显著的提升。

公开(公告)号：CN117173759A

公开(公告)日：2023-12-05

申请号：CN202310669807.3

申请日：2023-06-07

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 马腾飞 ,  王桢 ,  秦豪 ,  尹海涛

IPC: G06V40/16 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明属于计算机视觉的目标检测领域，公开了一种基于多尺度特征融合的人脸检测方法，包括步骤1、将可见光图像输入人脸目标检测网络中，输出多个多维矩阵特征图；步骤2、将多个多维矩阵特征图输入选择性多尺度特征金字塔模块进行多尺度特征融合；步骤3，将多尺度特征融合后的图像输入非对称卷积感知模组模块进行特征精炼与扩大感受野，采用非对称卷积模块，对多尺度特征层进行拼接；步骤4，输出多个特征图用于预测不同尺寸的目标。本发明提高了选择多尺度融合的特征金字塔用于特征融合，以新的模块用于目标检测的主干网络，能够以很小的代价增加检测的性能，提高了人脸检测性能。