公开(公告)号：CN119579425A

公开(公告)日：2025-03-07

申请号：CN202411513599.9

申请日：2024-10-28

Applicant: 哈尔滨工业大学

Inventor： 洪晓鹏 ,  孟浩梁 ,  王晨浩 ,  尚苗 ,  左旺孟

IPC: G06T5/50 ,  G06T5/60 ,  G06T5/70 ,  G06T5/77 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/084 ,  G06N3/096 ,  G06N3/0985 ,  G06V10/44 ,  G06V10/766 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82

Abstract: 本发明提出基于下游计数任务反向优化的多模态图像融合去鬼影方法，所述方法包括：使用扩散融合模型为待融合的每个可见光‑红外图像对合成一张融合图像；通过知识蒸馏，使用融合模态生成模块逼近扩散融合模型的多模态融合能力；在多模态目标计数任务中微调融合模态生成模块；使用微调后的融合模态生成模块重新将可见光‑红外图像对融合为一张融合图像。本发明可将可见光和红外图像合成为一张无鬼影的融合图像，即便在目标密集场景也可良好工作，贴合实际应用场景，合成的融合图像效果优于传统的基于图像配准的去鬼影方法，运算时间也低于传统的去鬼影方法。

公开(公告)号：CN119579366A

公开(公告)日：2025-03-07

申请号：CN202411513618.8

申请日：2024-10-28

Applicant: 哈尔滨工业大学

Inventor： 洪晓鹏 ,  尚苗 ,  卿嘉诚

IPC: G06Q50/20 ,  G06F18/243 ,  G06N5/01 ,  G06N20/20 ,  G06V10/44 ,  G06V10/74 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 一种面向人工智能图像生成培训课程的学习效果评价系统及方法，涉及计算机技术领域。为解决现有技术中，学习管理系统无法及时反馈学生学习情况的技术问题，本发明提供的技术方案为：包括用于学生学习过程数据采集和分析的多个模块，系统包括：学生单次课程作业质量评价模块，用于对学生在人工智能图像生成课程中的单次作业进行质量评价，得到质量评分；总体学习能力评价模块，对学生多项作业的质量评分和作业过程日志进行综合性学习状态分析，得到学生的总体学习能力评分；可视化反馈模块，用于针对学生作业质量和学习能力的变化，生成学生学习日记。适合应用于针对人工智能图像生成课程的学习效果评价工作中。

公开(公告)号：CN118570118A

公开(公告)日：2024-08-30

申请号：CN202410461982.8

申请日：2024-04-17

Applicant: 哈尔滨工业大学

Inventor： 刘铭 ,  姚航 ,  尹志存 ,  闫子飞 ,  洪晓鹏 ,  左旺孟

IPC: G06T7/00 ,  G06T5/70 ,  G06T5/50 ,  G06T7/73 ,  G06N3/088

Abstract: 基于自适应扩散模型的无监督异常检测方法，属于工业图像异常检测领域。解决了传统无监督异常检测算法存在使用传统训练方式训练扩散模型使得图像重建效果差；且图像重建过程无法自适应添加噪声，导致图像异常检测准确率低的问题。本发明使用正常图像与合成异常图像来训练扩散模型，监督模型优化，增强模型重建能力；使用训练之后的扩散模型对输入待检测图像进行逐步的自适应去噪重建，去噪过程中确定最优去噪步数，针对不同的异常自适应添加不同步数的噪声；最后对重建前后图像进行特征空间对比，得到空间对比异常图及异常分数。本发明主要用于对图像进行异常检测。