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公开(公告)号：CN119090742A
公开(公告)日：2024-12-06
申请号：CN202411097327.5
申请日：2024-08-12
Applicant: 电子科技大学 , 徐州新川智能科技有限公司
IPC: G06T5/60 , H04N9/67 , H04N23/85 , G06T5/92 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/0475 , G06N3/084 , G06N3/088 , G06N3/094
Abstract: 本发明公开了一种基于无监督相机色彩空间映射的AI‑ISP泛化方法，先通过不同相机所获取的图像并进行图像预处理，从而构建出训练数据集；接着搭建了一套基于循环对抗生成网络的无监督训练框架，通过训练数据集训练出本发明提出的色彩空间分块映射网络；最后，通过串联训练完毕的色彩空间分块映射网络与AI‑ISP网络的方式，实现同一AI‑ISP在不同相机上部署，实现了AI‑ISP的跨相机泛化。
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公开(公告)号：CN118096591A
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202410319811.1
申请日：2024-03-20
Applicant: 电子科技大学 , 徐州新川智能科技有限公司
IPC: G06T5/73 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/74 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06N3/088 , G06N3/0895
Abstract: 本发明公开了一种基于域提示适配器的图像去雾方法，先构建包含真实有雾和无雾图像的非配对训练数据，通过对比语言‑图像预训练模型CLIP的图文匹配得分来训练能区分有雾/无雾的文本提示；然后利用文本提示作为判别器来引导去雾模型中的风格域提示适配器的训练，即自适应地调制影响雾分布的风格域特征均值和标准差，从而对齐合成域和真实域的雾分布；最后训练收敛后，使用带有风格域提示适配器的去雾模型即可实现真实图像去雾。
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公开(公告)号：CN119006285A
公开(公告)日：2024-11-22
申请号：CN202411097322.2
申请日：2024-08-12
Applicant: 电子科技大学 , 徐州新川智能科技有限公司
IPC: G06T3/4053 , G06T3/4046 , G06T5/60 , G06T5/77 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于元数据引导的相机原始图像盲超分方法，先在各类场景下使用相机采集低分辨率图像和高分辨率图像，组成图像对，同时记录采集低分辨率图像时对应的元数据；接着设计了一个能够利用相机原始图像所携带的丰富元信息的盲超分网络，并通过采集数据训练盲超分网络；最后通过引入元数据信息的方式引导盲超分网络判断图像退化的形式以及图像退化的严重程度，进而提升盲超分网络输出图像的质量，这样有效的解决了网络过度修复图像导致引入模糊，或是欠修复导致退化仍然存在的问题。
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公开(公告)号：CN118864306A
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202410319751.3
申请日：2024-03-20
Applicant: 电子科技大学 , 徐州新川智能科技有限公司
IPC: G06T5/73 , G06V10/26 , G06V10/774 , G06N3/0475 , G06N3/0464 , G06N3/088 , G06N3/09
Abstract: 本发明公开了一种基于区域物理约束对抗生成网络的图像去雾方法，先搭建区域物理约束对抗生成网络，通过基础分割模型SAM提供的区域图来约束其中的去雾网络和加雾网络，估计准确的雾成像物理属性，同时引入视网膜Retinex理论来辅助加雾网络生成更真实的有雾图像；接着构建非配对的有雾图像和干净图像作为训练数据，进行循环对抗生成训练使其收敛，最后网络收敛后只需要使用去雾网络来实现图像去雾需求。
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公开(公告)号：CN117788626A
公开(公告)日：2024-03-29
申请号：CN202311847980.4
申请日：2023-12-29
Applicant: 电子科技大学 , 徐州新川智能科技有限公司
IPC: G06T11/00 , G06N3/0475 , G06N3/045 , G06N3/094 , G06N3/0464 , G06N3/048
Abstract: 本发明公开了一种基于循环对抗生成网络的无监督传感器色彩空间映射方法，先通过两种不同传感器获取的RAW格式图像，经过处理后构建成训练数据集，需要训练基于颜色映射参数估计网络的循环对抗生成网络使其收敛，收敛后的色彩空间映射模型能够实现两种传感器色彩空间之间的相互映射，且在色彩空间映射任务上性能强，达到实际应用的需要。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN120047367A
公开(公告)日：2025-05-27
申请号：CN202510062382.9
申请日：2025-01-15
Applicant: 电子科技大学 , 徐州新川智能科技有限公司
IPC: G06T5/90 , G06T5/60 , G06T7/269 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种真实多退化图像的采集与对齐方法，先在各类场景下使用相机，调整参数，采集低分辨率、含退化图像和高分辨率、无退化图像，组成图像对；接着使用预训练的光流估计网络以及线性迭代算法对图像像素进行对齐；最后通过通道均值矫正对图像光照进行对齐，进而高效采集真实、多类型、复合叠加退化图像，并将其与对应的高质量图像进行良好的对齐，从而构建高质量的图像数据集。
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公开(公告)号：CN118822828A
公开(公告)日：2024-10-22
申请号：CN202410824148.0
申请日：2024-06-24
Applicant: 徐州新川智能科技有限公司 , 电子科技大学
IPC: G06T3/04 , G06N3/045 , G06N3/0475 , G06N3/094
Abstract: 本发明公开了一种基于循环生成对抗网络的可见光图像与红外图像的转换方法，基于循环生成对抗网络的框架，通过对抗性学习目标将单步扩散模型适应到可见光图像到红外图像转换，将潜扩散模型中的各种模块整合为一个具有小可训练权重的端到端生成网络，增强了其在保留输入图像结构的同时减少过拟合的能力。训练所得可见光图像转红外图像模型可用于遥感场景红外图像获取，也可用于作为其它场景红外图像生成的解决方案，在实际军事或商业应用中具有更广阔的前景。同时，本发明创新性的设计了一个一步推理的可见光图像到红外图像的转换网络，该网络将原始潜扩散模型中的各种模块整合为一个具有少量训练权重的端到端生成网络，不依赖成对的可见光图像和红外图像数据，推理速度快并能够保持输入图像的高频信息。
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公开(公告)号：CN119445326A
公开(公告)日：2025-02-14
申请号：CN202411474651.4
申请日：2024-10-22
Applicant: 徐州市低空产业发展有限公司 , 电子科技大学
IPC: G06V10/82 , G06V10/94 , G06V10/80 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06N5/04
Abstract: 本发明公开了一种面向反射感知推理的镜像检测方法，基于视觉提示构建了反射感知推理网络(RRNet)。具体而言，本发明设计了提示推理(PR)模块，生成一系列思维推理，构建复杂的空间位置和语义感知。噪音可能通过链逐渐积累，关键线索也可能消失；本发明引入了提示去噪(PD)模块，以滤除噪音并增强提示之间的耦合。受镜像区域和非镜像区域之间频率差异的启发，本发明进一步提出了提示引导和更新(PGU)模块，通过注入预测掩码，使特征解耦，分别在频率和空间域中进行交互和更新。对四个镜像基准和两个监督设置的大量实验表明，本发明在模型和计算复杂度更低的情况下超越了最先进的方法。在玻璃、伪装和水下场景的七个基准上也取得了令人鼓舞的表现，显示了其通用性。
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公开(公告)号：CN119006309A
公开(公告)日：2024-11-22
申请号：CN202410988931.0
申请日：2024-07-23
Applicant: 电子科技大学 , 徐州市低空产业发展有限公司
IPC: G06T5/60 , G06T5/73 , G06V10/20 , G06V10/774 , G06V20/17 , G06V10/764
Abstract: 本发明公开了一种针对雨天无人机视觉感知的级联对抗攻击方法，创新地提出了级联对抗攻击，其利用二值掩码将雨图划分为雨区和非雨区。一个区域用来攻击去雨网络，旨在保留输出图像中的雨水；另一个区域用来攻击下游任务网络，旨在诱导图像内容的错误分类。通过将这两组明显不同且不重叠的扰动集中在一张输入雨图上，生成最终的对抗样本，其即使经过了去雨网络的预处理操作，下游任务也会受到严重影响，即生成了能同时攻击去雨网络和下游任务网络的对抗样本。
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公开(公告)号：CN117040342B
公开(公告)日：2024-11-19
申请号：CN202311006594.2
申请日：2023-08-10
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 一种基于复数型归一化的电机位置和速度估计方法及装置，包括以下步骤；步骤一，通过电流传感装置得到电机三相定子电流；步骤二，对三相定子电流进行Clarke变换，得到αβ坐标系下电机定子电流；步骤三，以αβ坐标系下定子电流构建滑模观测器；步骤四，根据估计电流和实测电流关系，得到电机在αβ坐标系下的反电动势；步骤五，对反电动势进行Park变换和复数计算，求出dq估计坐标系下不受电机速度影响的复数型归一化电机位置误差；步骤六，根据复数型归一化位置误差关系，设计位置和速度观测器，得到电机的估计位置和估计速度。本发明排除电机速度对系统带宽的影响并简化系统参数设计过程，在电机速度大范围变化的情况下，具有优异的动态性能和良好的稳态精度。
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