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公开(公告)号：CN114202696B
公开(公告)日：2023-01-24
申请号：CN202111534166.8
申请日：2021-12-15
Applicant: 安徽大学 , 中国电子科技集团公司第三十八研究所
IPC: G06V20/10 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06V10/40
Abstract: 本发明提供了一种基于上下文视觉的SAR目标检测方法、装置和存储介质，属于目标检测领域，包括：获取SAR图像；将SAR图像输入目标检测模型中，目标检测模型对SAR图像中的目标物进行定位和识别，获得检测结果。本发明通过从上到下和从下到上的注意力增强双向多尺度连接操作，以指导动态注意力矩阵的学习，增强不同分辨率下的特征交互，促使模型能够更为精准的提取多尺度的目标特征信息，回归检测框和分类，抑制干扰背景信息，从而增强了视觉表示能力。在增加注意力增强模块的情况下，整个Neck几乎不增加参数量和计算量也能使检测性能得到极强的增益。
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公开(公告)号：CN114202696A
公开(公告)日：2022-03-18
申请号：CN202111534166.8
申请日：2021-12-15
Applicant: 安徽大学 , 中国电子科技集团公司第三十八研究所
Abstract: 本发明提供了一种基于上下文视觉的SAR目标检测方法、装置和存储介质，属于目标检测领域，包括：获取SAR图像；将SAR图像输入目标检测模型中，目标检测模型对SAR图像中的目标物进行定位和识别，获得检测结果。本发明通过从上到下和从下到上的注意力增强双向多尺度连接操作，以指导动态注意力矩阵的学习，增强不同分辨率下的特征交互，促使模型能够更为精准的提取多尺度的目标特征信息，回归检测框和分类，抑制干扰背景信息，从而增强了视觉表示能力。在增加注意力增强模块的情况下，整个Neck几乎不增加参数量和计算量也能使检测性能得到极强的增益。
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公开(公告)号：CN117557902A
公开(公告)日：2024-02-13
申请号：CN202311495712.0
申请日：2023-11-10
Applicant: 安徽大学
Abstract: 本发明公开一种基于SAR目标检测器的图像检测方法，涉及雷达遥感图像应用技术领域，包括：采集待检测目标的图像数据，将SAR目标检测器的网络结构每一层拆分为输入层和输出层，根据输入层与输出层对应的关系，获取网络结构中各个层之间的依赖关系，进而建立依赖模型；依据依赖模型，以相邻层之间依赖关系的递推方式将两两耦合的网络结构分成一组；通过APRS方法来自动化搜索每一组网络结构的剪枝率，以此对同一组的网络结构相同的通道进行剪枝，将待检测目标的图像数据输入至经过剪枝后的SAR目标检测器中，获得检测图像；本发明可作为通用的端到端SAR目标检测器自动化剪枝框架，适用于任意的深度学习目标检测网络。
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公开(公告)号：CN116259176B
公开(公告)日：2024-02-06
申请号：CN202310130465.8
申请日：2023-02-17
Applicant: 安徽大学
Abstract: 本发明公开了一种基于意图随机性影响策略的行人轨迹预测方法，涉及轨迹预测技术领域，本发明包括从行人历史轨迹中提取最后一帧的位移信息；从标准正态分布抽样获取随机数因子；将最后一帧的位移信息输入一个有偏置的线性层，得到的结果与随机数因子相乘得到随机意图向量，用于模拟行人运动随机性产生的影响；对每一个行人历史轨迹坐标点进行二阶拟合得到拟合误差，将拟合误差初始化，并将初始化后的拟合误差输入一个具有随机偏置的线性层，得到每个行人意图改变概率向量；将随机意图向量和意图改变概率向量输入稀疏意图模块，确定行人使用随机意图向量或使用不带来任何影响的零向量，得到输出向量，完成对随机意图模块的构建。
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公开(公告)号：CN114119582B
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202111455414.X
申请日：2021-12-01
Applicant: 安徽大学 , 安徽中科星联信息技术有限公司
IPC: G06T7/00 , G06V10/40 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种合成孔径雷达图像目标检测方法，涉及目标检测技术领域，采用无锚框目标检测算法YOLOX作为基本框架，从轻量级的角度重构了特征提取骨干网络，将MobilenetV2中的深度可分离卷积替换成1个普通卷积和一个深度可分离卷积。特征图经过普通卷积通道数降为原来的一半，深度可分离卷积进一步提取普通卷积输入的特征，最后两者相拼接。此外通过设置注意增强CSEMPAN模块，采用整合通道和空间注意机制来突出SAR目标独特的强散射特性。并针对SAR目标的多尺度和强稀疏特性，设计不同扩张率的卷积增强接受域，使用ESPHead提高模型从不同尺度目标中提取重要信息的能力，进一步提高检测性能。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116310837B
公开(公告)日：2024-04-23
申请号：CN202310377271.8
申请日：2023-04-11
Applicant: 安徽大学
IPC: G06V20/10 , G06V10/40 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种SAR舰船目标旋转检测方法及系统，涉及SAR图像技术领域，包括以下步骤：提取SAR图像中的待检测目标的浅层特征、深层特征；构建FAM模块并利用其将所提取的浅层特征、深层特征通过语义流的方式进行特征对准相加，构建特征图；利用高斯分布法将特征图中的锚框匹配给SAR图像中的真值框，得到旋转目标；构建的自适应边界增强模块获取旋转目标中的边界增强特征；对边界增强特征进行解耦处理后，利用全连接层预测分类目标，并利用卷积层预测SAR图像中的目标的中心点坐标、长度、角度，实现对SAR图像中的目标进行回归检测。本发明解决了SAR船舶目标检测中小目标、多尺度，以及任意方向造成检测性能较差的问题。
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公开(公告)号：CN116310837A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310377271.8
申请日：2023-04-11
Applicant: 安徽大学
IPC: G06V20/10 , G06V10/40 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种SAR舰船目标旋转检测方法及系统，涉及SAR图像技术领域，包括以下步骤：提取SAR图像中的待检测目标的浅层特征、深层特征；构建FAM模块并利用其将所提取的浅层特征、深层特征通过语义流的方式进行特征对准相加，构建特征图；利用高斯分布法将特征图中的锚框匹配给SAR图像中的真值框，得到旋转目标；构建的自适应边界增强模块获取旋转目标中的边界增强特征；对边界增强特征进行解耦处理后，利用全连接层预测分类目标，并利用卷积层预测SAR图像中的目标的中心点坐标、长度、角度，实现对SAR图像中的目标进行回归检测。本发明解决了SAR船舶目标检测中小目标、多尺度，以及任意方向造成检测性能较差的问题。
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公开(公告)号：CN116259176A
公开(公告)日：2023-06-13
申请号：CN202310130465.8
申请日：2023-02-17
Applicant: 安徽大学
Abstract: 本发明公开了一种基于意图随机性影响策略的行人轨迹预测方法，涉及轨迹预测技术领域，本发明包括从行人历史轨迹中提取最后一帧的位移信息；从标准正态分布抽样获取随机数因子；将最后一帧的位移信息输入一个有偏置的线性层，得到的结果与随机数因子相乘得到随机意图向量，用于模拟行人运动随机性产生的影响；对每一个行人历史轨迹坐标点进行二阶拟合得到拟合误差，将拟合误差初始化，并将初始化后的拟合误差输入一个具有随机偏置的线性层，得到每个行人意图改变概率向量；将随机意图向量和意图改变概率向量输入稀疏意图模块，确定行人使用随机意图向量或使用不带来任何影响的零向量，得到输出向量，完成对随机意图模块的构建。
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公开(公告)号：CN114119582A
公开(公告)日：2022-03-01
申请号：CN202111455414.X
申请日：2021-12-01
Applicant: 安徽大学 , 安徽中科星联信息技术有限公司
Abstract: 本发明公开了一种合成孔径雷达图像目标检测方法，涉及目标检测技术领域，采用无锚框目标检测算法YOLOX作为基本框架，从轻量级的角度重构了特征提取骨干网络，将MobilenetV2中的深度可分离卷积替换成1个普通卷积和一个深度可分离卷积。特征图经过普通卷积通道数降为原来的一半，深度可分离卷积进一步提取普通卷积输入的特征，最后两者相拼接。此外通过设置注意增强CSEMPAN模块，采用整合通道和空间注意机制来突出SAR目标独特的强散射特性。并针对SAR目标的多尺度和强稀疏特性，设计不同扩张率的卷积增强接受域，使用ESPHead提高模型从不同尺度目标中提取重要信息的能力，进一步提高检测性能。
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公开(公告)号：CN217638735U
公开(公告)日：2022-10-21
申请号：CN202221166454.2
申请日：2022-05-16
Applicant: 安徽大学
IPC: G01N21/88
Abstract: 本实用新型公开了一种钻孔倒角缺陷机器视觉检测装置，包括安装有摄像头以及光学检测仪的壳体，所述壳体上安装有显示屏，所述壳体上转动设置有转动轴，所述转动轴上端固定连接有安装板；所述安装板上设置有转动组件，所述转动组件包括固定设置在所述安装板上的两个矩形板，两个所述矩形板之间转动安装有转动块，所述转动块上固定连接有支撑板，所述安装板上固定连接有固定块，所述固定块通过固定杆和所述支撑板连接。本实用新型不会出现漏检的问题，对零件钻孔倒角面的质量检测更加彻底，并且经过长时间的质量检测后，也不会造成错检情况的发生，工作人员的工作量较小，对零件质量检测的效率较高。
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