公开(公告)号：CN119006789A

公开(公告)日：2024-11-22

申请号：CN202411091641.2

申请日：2024-08-09

Applicant: 哈尔滨工业大学

Inventor： 李杨 ,  马心雨 ,  宿富林 ,  陈方林 ,  张启明 ,  郭富海

IPC: G06V10/25 ,  G06V10/42 ,  G06V10/44 ,  G06V10/82 ,  G06V20/10 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 基于自适应特征增强交互网络的红外冰山目标检测方法，涉及冰山检测领域。本发明是为了解决现有目标检测方法针对红外冰山目标检测准确率低的问题。本发明包括：获取待识别红外冰山图像，将待识别红外冰山图像输入到训练好的ADENet网络中，ADENet网络编码器获取不同分辨率的红外冰山图像特征图组成的红外冰山特征图集合E＝{E1,E2,E3,E4,E5}；全局对比增强模块利用特征图E5提取目标全局特征，获得特征图#imgabs0#和引导特征Eguide；门控语义特征提取模块利用特征Eguide提取目标语义特征，获得特征图#imgabs1#j取2、3、4；细节特征提取模块利用特征图E1、#imgabs2#提取目标浅层细节特征，获得特征图#imgabs3#解码器用于对特征图#imgabs4#解码并聚合获得红外冰山图像中目标识别结果。本发明用于检测红外冰山目标。

公开(公告)号：CN118795436A

公开(公告)日：2024-10-18

申请号：CN202410777993.7

申请日：2024-06-17

Applicant: 哈尔滨工业大学

Inventor： 李杨 ,  陈方林 ,  许肖 ,  马心雨

IPC: G01S7/41 ,  G06F18/213 ,  G06F18/214 ,  G06F18/24 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048 ,  G06N3/082 ,  G06N3/088

Abstract: 本发明涉及雷达检测领域，尤其涉及基于类级特征对齐的无监督域自适应雷达目标智能检测方法。本发明目的是解决现有技术中存在面对复杂时变的海杂波下检测性能不高的问题。我们提出了基于类级特征对齐的无监督域自适应雷达目标智能检测方法。一、构建雷达目标智能检测模型，得到训练好的雷达目标智能检测模型；二、获取目标域雷达AR谱数据，对目标域雷达AR谱数据进行预处理，得到预处理后的目标域雷达AR谱数据；三、将预处理后的目标域雷达AR谱数据输入到训练好的雷达目标智能检测模型，得到目标检测结果，解决了现有技术中存在面对复杂时变的海杂波下检测准确率低的问题。

公开(公告)号：CN119762760A

公开(公告)日：2025-04-04

申请号：CN202411973775.7

申请日：2024-12-30

Applicant: 哈尔滨工业大学

Inventor： 李杨 ,  马心雨 ,  陈方林 ,  宿富林

IPC: G06V10/25 ,  G06V10/44 ,  G06N3/0455 ,  G06V10/42 ,  G06V10/80 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048

Abstract: 基于全局特征与多分辨率语义特征交互网络的红外冰山目标检测方法，涉及目标检测技术领域。本发明是为了解决现有冰山目标检测准确率低的问题。本发明包括：获取红外冰山图像，利用红外冰山图像获取训练集；所述训练集中包括：红外冰山图像及对应标签；标签为红外冰山图像中冰山目标轮廓；利用训练集训练GMSINet网络，将训练好的GMSINet网络作为冰山目标检测模型。获取待检测红外冰山图像，将待检测红外冰山图像输入到冰山目标检测模型中，获得海面冰山目标的位置。本发明用于冰山目标检测。