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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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公开(公告)号：CN114140732A
公开(公告)日：2022-03-04
申请号：CN202111502053.X
申请日：2021-12-09
Applicant: 安徽大学 , 安徽中科星联信息技术有限公司
IPC: G06V20/40 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/20
Abstract: 本发明提供了一种面向小样本条件下的消防火源检测方法、装置及存储介质，属于目标检测及工业部署领域，包括：收集工业现场的火源图像数据；构建火源检测模型；将火源图像数据输入火源检测模型中，通过火源检测模型对火源图像数据进行分析，获得检测结果；所述检测结果包括火源的具体位置、精度和类别。该方法缓解了小样本条件下，数据的样本量不够，训练困难的问题，使用不同的增强方法，大幅增加了样本的数量和质量，提升了模型的过拟合能力；通过本方法解决小目标检测难的问题，提升了小目标的检测精度，实现工业现场端到端实时检测。
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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：CN116416468B
公开(公告)日：2023-10-03
申请号：CN202310376226.0
申请日：2023-04-11
Applicant: 安徽中科星联信息技术有限公司
IPC: G06V10/764 , G06V10/40 , G06V10/82 , G06N3/084 , G06N3/08 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种基于神经架构搜索的SAR目标检测方法，涉及目标检测技术领域，包括以下步骤：将SAR图像数据输入至基于神经架构搜索的SAR目标检测模型，输出SAR目标检测结果；包括基于主干网络搜索器的多个搜索层对SAR图像数据进行特征提取；基于Neck模块将提取的特征进行整合；基于Head模块对整合后的特征进行预测，得到SAR目标检测结果。本发明提出了一种基于神经架构搜索的SAR目标检测模型，能自动化的设计得到适合于当前SAR目标检测任务的高精度、轻量化模型，大大减轻人工设计负担。
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公开(公告)号：CN116416468A
公开(公告)日：2023-07-11
申请号：CN202310376226.0
申请日：2023-04-11
Applicant: 安徽中科星联信息技术有限公司
IPC: G06V10/764 , G06V10/40 , G06V10/82 , G06N3/084 , G06N3/08 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种基于神经架构搜索的SAR目标检测方法，涉及目标检测技术领域，包括以下步骤：将SAR图像数据输入至基于神经架构搜索的SAR目标检测模型，输出SAR目标检测结果；包括基于主干网络搜索器的多个搜索层对SAR图像数据进行特征提取；基于Neck模块将提取的特征进行整合；基于Head模块对整合后的特征进行预测，得到SAR目标检测结果。本发明提出了一种基于神经架构搜索的SAR目标检测模型，能自动化的设计得到适合于当前SAR目标检测任务的高精度、轻量化模型，大大减轻人工设计负担。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119006930B
公开(公告)日：2025-02-11
申请号：CN202411455790.2
申请日：2024-10-18
Applicant: 安徽大学 , 中国电子科技集团公司第三十八研究所
IPC: G06V10/764 , G06N3/0464 , G06N3/0895 , G06V10/25 , G06V10/40 , G06V10/82 , G06V20/60
Abstract: 本发明公开了一种长尾分布细粒度飞机识别方法，包括：设计动态特征幻觉模块，基于动态特征幻觉模块合成幻觉样本来引入额外的数据方差，增强特征空间中尾部类别的表示，得到长尾分布尾部类别样本数据；设计对比学习模块，基于对比学习模块通过最大化类间距离和最小化类内距离提取长尾分布尾部类别样本数据的判别特征，根据判别特征对遥感图像中飞机目标的细粒度目标进行检测，获得检测结果。本发明通过动态特征幻觉模块合成幻觉样本来引入额外的数据方差，增强了特征空间中尾部类别的表示，通过最大化类间距离和最小化类内距离来提取判别特征，实现了对飞机的准确识别。
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公开(公告)号：CN114565860A
公开(公告)日：2022-05-31
申请号：CN202210198708.7
申请日：2022-03-01
Applicant: 安徽大学 , 中国电子科技集团公司第三十八研究所
Abstract: 本发明公开了一种多维度增强学习合成孔径雷达图像目标检测方法，涉及目标检测技术领域，设计一种具有语义关系的复制粘贴进行数据增强的方法，对SAR目标样本进行语义扩充，提升样本量，降低模型过拟合，引入无锚框检测框架作为基准网络，降低模型的参数量和计算复杂度，提高推理速度；本发明提供的一种多维度增强学习合成孔径雷达图像目标检测方法，以无锚框目标检测框架CenterNet2作为基准，设计了一种特征增强轻量级骨干LWBackbone，降低模型的参数量同时有效提取SAR目标显著特征，并提出混合域注意力机制CNAM，有效抑制陆地复杂背景干扰，突出目标区域，利用感受野增强检测头模块RFEHead，设计不同空洞率卷积增强感受野，提升检测头的多尺度感知性能。
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公开(公告)号：CN119006798B
公开(公告)日：2024-12-27
申请号：CN202411455746.1
申请日：2024-10-18
Applicant: 安徽大学 , 中国电子科技集团公司第三十八研究所
IPC: G06V10/25 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06V10/74 , G06V10/82
Abstract: 本发明公开了基于上下文感知和高斯流表征的SAR图像小样本目标检测系统及方法，属于目标识别技术领域，系统包括：图像采集模块、上下文感知增强模块、流形类分布估计模块、类平衡差分聚合模块和余弦解耦模块；图像采集模块用于获取待查询SAR图像；上下文感知增强模块将最具语义信息代表的支持特征提炼为支持类原型，并得到原始查询特征；流形类分布估计模块将支持特征转换为复杂的类分布；类平衡差分聚合模块基于类分布将不同类别的原始查询特征和支持特征进行深度语义特征聚合得到聚合后查询特征；余弦解耦模块利用一个经过特征归一化、余弦相似度量和可学习缩放因子处理的分类分支处理原始查询特征和聚合后查询特征，得到目标识别结果。
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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：CN114529836A
公开(公告)日：2022-05-24
申请号：CN202210170355.X
申请日：2022-02-23
Applicant: 安徽大学 , 中国电子科技集团公司第三十八研究所
Abstract: 本发明提供一种SAR图像目标检测方法，包括：为了解决SAR目标轮廓不清晰和多尺度问题，所述SAR图像目标检测网络的基准网络采用YOLOX网络，引入了无锚框的检测框架，在此基础上对其骨干网络进行了重新的轻量化设计，即NLCNet网络，包括对网络尾部的SE模块进行了删除，并对深度可分离卷积进行了重新的堆叠，同时在网络尾部使用了大的卷积核，从而获取图像的全局信息；针对SAR目标的强散射特性，在骨干网络中设计了一种新的位置注意力机制，细节是在不同空间方向上，将SE模块的全局池化操作替换为两个一维池化操作，形成两个独立的分支，能够更好的在通道注意力中添加位置信息来抑制背景杂波，从而更加准确的识别和定位目标；该方法具有较快的检测速度和精度。
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