公开(公告)号：CN119722486A

公开(公告)日：2025-03-28

申请号：CN202411819178.9

申请日：2024-12-11

Applicant: 武汉轻工大学

Inventor： 杨志光 ,  樊凡 ,  张灿 ,  李皞

IPC: G06T5/50 ,  G06T5/60 ,  G06T7/33 ,  G06V10/40 ,  G06V10/75 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06V20/58

Abstract: 本申请涉及自动驾驶技术领域，具体地说，本发明涉及一种联合图像配准的图像融合方法、装置及电子设备，属于自动驾驶技术领域。其中，该方法利用深度学习网络构建图像配准融合模型，对未配准的红外/可见光图像进行配准与融合，以实现车辆环境快速感知。该模型先对图像进行特征提取，然后对提取的特征信息进行特征匹配与校准，最后通过重构模块获取融合图像。在网络训练阶段，计算融合图像与红外/可见光图像的信息损失，基于损失对模型进行训练，得到训练完备的网络模型。本申请通过图像配准融合端到端网络模型，综合利用可见光和红外图像优势快速获取环境信息，使得该模型可应用于车辆环境感知高实时性需求场景。

公开(公告)号：CN119722489A

公开(公告)日：2025-03-28

申请号：CN202411886963.6

申请日：2024-12-20

Applicant: 武汉轻工大学

Inventor： 杨志光 ,  樊凡 ,  张灿 ,  李皞 ,  李洋

IPC: G06T5/50 ,  G06T5/60 ,  G06T9/00 ,  G06V10/80 ,  G06V10/52 ,  G06V10/82 ,  G06V10/75 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明涉及一种基于3D卷积神经网络的红外可见光图像融合方法，属于图像增强技术领域，其中，该方法包括：获取训练完备图像融合模型，图像融合模型包括编码器、特征融合模块和解码器；获取待融合的红外图像和可见光图像；基于编码器对所述待融合的红外图像和可见光图像进行高维语义特征提取，获得多个可见光特征图和多个红外特征图；基于特征融合模块将多个可见光特征图和多个红外特征图进行交叉匹配拼接，并对拼接后的特征进行加权，得到处理特征图；基于解码器对处理特征图进行加权融合，得到图像融合结果。本发明解决了现有技术中图像融合会出现亮度中和或过饱和、信息丢失等，从而影响融合性能的技术问题。

公开(公告)号：CN112618712A

公开(公告)日：2021-04-09

申请号：CN202110081778.X

申请日：2021-01-21

Applicant: 武汉轻工大学

Inventor： 方成 ,  樊凡

IPC: A61K39/39 ,  A61K39/205 ,  A61K39/29 ,  A61K39/145 ,  A61K9/08 ,  A61K47/02 ,  A61P31/20 ,  A61P31/16 ,  A61P31/14

Abstract: 本发明属于免疫学技术领域，公开了一种波形蛋白佐剂，将波形蛋白佐剂与抗原成分一起制备疫苗剂，能提高抗原特异性抗体水平，增加外周血淋巴细胞数量，其增强机体免疫应答的效果优于铝佐剂。经过重复毒性试验，波形蛋白注射无毒副反应、安全性好。