公开(公告)号：CN117593699B

公开(公告)日：2025-04-04

申请号：CN202311655232.6

申请日：2023-12-05

Applicant: 哈尔滨工程大学 ,  黑龙江省农垦科学院 ,  黑龙江生态工程职业学院(中共黑龙江省森林工业总局委员会党校)

Inventor： 李熔盛 ,  李鸿鹄 ,  黄少滨 ,  刘野 ,  任志鹏

IPC: G06V20/52 ,  G06V20/10 ,  G06V40/10 ,  G06V10/25 ,  G06V10/766 ,  G06V10/82

Abstract: 一种昆虫密度估计系统，它属于人工智能领域。本发明解决了现有昆虫密度估计方法需要耗费大量的人力物力，且估计结果的准确性差的问题。本发明的系统包括监控设备和服务器，且服务器上部署有昆虫密度估计模型，昆虫密度估计模型包括目标检测模块和密度估计模块；所述监控设备用于捕捉环境图像，并将捕捉的环境图像发送至服务器；所述目标检测模块用于对捕捉的环境图像进行目标检测，密度估计模块用于根据目标检测结果进行昆虫密度估计。本发明可以应用于昆虫密度估计。

公开(公告)号：CN119445328A

公开(公告)日：2025-02-14

申请号：CN202411489414.5

申请日：2024-10-24

Applicant: 哈尔滨工程大学

Inventor： 于啸 ,  李熔盛 ,  刘野

IPC: G06V10/82 ,  G06V10/764 ,  G06V10/42 ,  G06V10/74 ,  G06N3/0475 ,  G06N3/045 ,  G06N3/094

Abstract: 本发明公开了一种跨生成器生成图像检测模型的构建方法和图像检测方法，所述生成图像检测模型的构建方法包括：构建初始图像特征提取器；获取全局嵌入向量，利用所述全局嵌入向量对所述初始图像特征提取器进行训练，获得预训练特征提取器；基于所述预训练特征提取器，设计生成器与其进行对抗训练；基于对抗结果，使用对抗后的特征提取器，并结合设计的分类器进行训练，从而获得最终的生成图像检测模型。本发明不仅显著提升了检测精度，还极大地增强了模型的鲁棒性，使其能够灵活应对未来生成器技术的持续演进与变革，确保了检测系统的前瞻性与适应性。

公开(公告)号：CN116682016A

公开(公告)日：2023-09-01

申请号：CN202310697620.4

申请日：2023-06-13

Applicant: 哈尔滨工程大学 ,  黑龙江省农垦科学院

Inventor： 刘野 ,  任志鹏 ,  黄少滨 ,  李熔盛

IPC: G06V20/10 ,  G06V10/774 ,  G06V10/44 ,  G06V10/26 ,  G06V10/82 ,  G06V10/40 ,  G06N3/0464

Abstract: 一种基于深度学习的昆虫目标检测方法、系统及设备，它属于人工智能领域。本发明解决了现有昆虫目标检测领域图像数据稀缺，且昆虫图像数据获取代价、标注代价高的问题。本发明采取的技术方案为：获取单目标昆虫标本图像数据集；获取自然环境背景图像数据集；利用单目标昆虫标本图像数据集和自然环境背景图像数据集构建昆虫目标检测数据集；利用构建的数据集训练昆虫目标检测模型；根据模型反馈继续扩充数据集，使用扩充后的数据集继续训练模型，循环往复直至模型性能不再提升。本发明方法可以应用于昆虫目标检测领域。

公开(公告)号：CN119445154A

公开(公告)日：2025-02-14

申请号：CN202411489400.3

申请日：2024-10-24

Applicant: 哈尔滨工程大学

Inventor： 李熔盛 ,  于啸 ,  刘野

IPC: G06V10/74 ,  G06V10/42 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0475 ,  G06N3/045 ,  G06N3/096 ,  G06T11/00

Abstract: 本发明公开了一种基于增量学习的生成图像检测模型的构建方法及检测方法，模型构建方法包括：构建图像数据集，数据集包括若干子集，子集包括生成图像和真实图像；选取图像数据集中的指定真实生成图像对数量最多的子集，输入基础特征提取器进行预训练处理，获得损失函数，基于损失函数对基础特征提取器进行优化，获得预训练特征提取器；以预训练特征提取器作为增量阶段特征提取器，在此基础上进行增量训练，设计增量阶段的损失函数，并通过增量阶段的损失函数训练第t阶段的所述预训练特征提取器，直至训练完图像数据集中剩余的子集，获得生成图像检测模型。本发明不仅提高了生成图像检测的准确率，还具备持续学习的能力。

公开(公告)号：CN117593699A

公开(公告)日：2024-02-23

申请号：CN202311655232.6

申请日：2023-12-05

Applicant: 哈尔滨工程大学 ,  黑龙江省农垦科学院 ,  黑龙江生态工程职业学院(中共黑龙江省森林工业总局委员会党校)

Inventor： 李熔盛 ,  李鸿鹄 ,  黄少滨 ,  刘野 ,  任志鹏

IPC: G06V20/52 ,  G06V20/10 ,  G06V40/10 ,  G06V10/25 ,  G06V10/766 ,  G06V10/82

Abstract: 一种昆虫密度估计系统，它属于人工智能领域。本发明解决了现有昆虫密度估计方法需要耗费大量的人力物力，且估计结果的准确性差的问题。本发明的系统包括监控设备和服务器，且服务器上部署有昆虫密度估计模型，昆虫密度估计模型包括目标检测模块和密度估计模块；所述监控设备用于捕捉环境图像，并将捕捉的环境图像发送至服务器；所述目标检测模块用于对捕捉的环境图像进行目标检测，密度估计模块用于根据目标检测结果进行昆虫密度估计。本发明可以应用于昆虫密度估计。