公开(公告)号：CN114861450B

公开(公告)日：2025-01-07

申请号：CN202210556524.3

申请日：2022-05-19

Applicant: 之江实验室 ,  西安电子科技大学

Inventor： 尚荣华 ,  李志远 ,  王超 ,  张玮桐 ,  任晋弘 ,  焦李成 ,  赵柯佳 ,  马文萍

IPC: G06F30/20 ,  G06F30/18 ,  G06F17/16 ,  G06F119/02

Abstract: 本发明提出了一种基于潜在表示和图正则非负矩阵分解的属性社区检测方法，主要解决现有方法对于网络中丰富的属性信息利用不充分的问题。方案包括：1)输入网络数据；2)对数据进行处理，计算属性信息的亲和矩阵；3)定义并初始化两个转移矩阵；4)定义并初始化与拓扑图和属性图相关的三个非负矩阵分解因子矩阵；5)设置迭代，获取三个非负矩阵分解因子矩阵和两个转移矩阵的更新公式；6)循环迭代得到更新后的最终节点成员分布矩阵和最终属性类分布矩阵7)根据迭代更新得到的最终矩阵判别节点所属社区，得到社区检测结果并输出。本发明能够充分利用网络中丰富的属性信息，有效提高了社区分布检测的准确度。

公开(公告)号：CN114863348B

公开(公告)日：2024-08-23

申请号：CN202210658263.6

申请日：2022-06-10

Applicant: 西安电子科技大学

Inventor： 李阳阳 ,  封星宇 ,  赵逸群 ,  刘睿娇 ,  陈彦桥 ,  焦李成 ,  尚荣华 ,  马文萍

IPC: G06V20/40 ,  G06V10/44 ,  G06V10/26 ,  G06N3/0895 ,  G06N3/0464

Abstract: 本发明公开了一种基于自监督的视频目标分割方法，主要解决现有技术分割精度较低、目标遮挡和追踪漂移影响较大的问题。方案包括：1)从视频目标分割数据集中获取视频序列并进行预处理，划分得到训练、验证及测试样本集；2)构建并训练图像重建神经网络模型，采用基于多像素尺度图像重建任务的自监督学习法进行目标特征提取；3)构建并训练侧输出边缘检测网络模型；4)构建并训练基于自监督的边缘修正网络模型；5)对训练后的三种模型进行组合，得到视频目标分割模型；6)将测试集输入视频目标分割模型得到目标分割结果。本发明能够有效提升视频目标分割的泛化性和精确度，可用于自动驾驶、智能监控、无人机智能跟踪等领域。

公开(公告)号：CN118314386A

公开(公告)日：2024-07-09

申请号：CN202410409748.0

申请日：2024-04-07

Applicant: 西安电子科技大学

Inventor： 张梦璇 ,  马坤 ,  雷智锟 ,  刘龙 ,  尚荣华 ,  焦李成 ,  冯婕 ,  李玲玲

IPC: G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/086

Abstract: 一种基于代理辅助进化卷积注意力网络架构搜索的高光谱图像分类方法、系统、设备及介质，本发明：1、通过采用代理模型辅助的NAS技术，能够降低进化架构搜索算法的时间成本和资源消耗；2、通过基于染色体碱基类型的代理数据增强技术，能够解决现有代理模型训练数据不足的问题；3、通过一种新颖的代理模型训练方法，将代理模型的训练分为全局和局部搜索两种情况，能够使代理模型良好地适应随着种群进化而发生改变的代理模型的预测环境；4、通过一种融合卷积神经网络和多个注意模块的编码，能够提高算法鲁棒性和合理利用计算资源；5、通过高效的交叉和变异算子，能够自适应调整网络深度和染色体基因，具有增强算法搜索能力和提高分类效率的优点。

公开(公告)号：CN111860124B

公开(公告)日：2024-04-02

申请号：CN202010500467.8

申请日：2020-06-04

Applicant: 西安电子科技大学

Inventor： 王佳宁 ,  郭思颖 ,  李林昊 ,  黄润虎 ,  杨攀泉 ,  焦李成 ,  尚荣华 ,  李阳阳

IPC: G06V10/764 ,  G06V20/10 ,  G06V10/80 ,  G06V10/44 ,  G06V10/52 ,  G06V10/58 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0475 ,  G06N3/094 ,  G06N3/048

Abstract: 本发明公开了一种基于空谱胶囊生成对抗网络模型的遥感图像分类方法。该方法的主要步骤为：1、创建生成对抗网络模型；2、确定样本集；3、采用步骤2的样本集训练生成对抗网络模型；4、模型准确性验证；5、向训练后的生成对抗网络模型中输入待分类高光谱遥感图像，获得分类结果。本方法充分利用了光谱信息和空间信息，能够准确建模样本相对位置等细节特征，使得分类精度以及分类效率低大大提升。

公开(公告)号：CN112084923B

公开(公告)日：2023-12-22

申请号：CN202010905024.7

申请日：2020-09-01

Applicant: 西安电子科技大学

Inventor： 古晶 ,  卞月林 ,  尚荣华 ,  巨小杰 ,  孙新凯 ,  刘芳 ,  焦李成

IPC: G06V10/26 ,  G06V20/70 ,  G06V20/10 ,  G06V10/80 ,  G06V10/52 ,  G06V10/44 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/084 ,  G06N3/048

Abstract: 本发明公开了一种遥感图像语义分割方法、存储介质及计算设备，对大规模遥感图像和其对应的标签图像进行等比例裁剪，得到用于训练的小块遥感图像；随机对小块遥感图像和对应的标签图像进行处理，然后对生成的所有训练图片和其对应的标签图像按顺序进行编号，得到扩充后的训练用遥感图像数据集；构建损失函数并将训练图片依次放入语义分割网络中，得到训练好的遥感图像语义分割网络；遍历整张特征图的全部像素并进行优化操作，然后随机裁剪的小块遥感(56)对比文件Xiaomei ZHAO 等.Real-time humansegmentation by BowtieNet and a SLAM-based human AR system《.Virtual Reality &Intelligent Hardware》.2019,第1卷(第5期),摘要.任凤雷 等.基于DeepLabV3+与超像素优化的语义分割《.光学精密工程》.2019,第27卷(第12期),第2.1节，第2.3节，图3.Vijay Badrinarayanan 等.SegNet: ADeep Convolutional Encoder-DecoderArchitecture for Image Segmentation《.IEEETRANSACTIONS ON PATTERN ANALYSIS ANDMACHINE INTELLIGENCE》.2017,第39卷(第12期),第3节，图2.

公开(公告)号：CN116977854A

公开(公告)日：2023-10-31

申请号：CN202310949167.1

申请日：2023-07-31

Applicant: 西安电子科技大学

Inventor： 张梦璇 ,  雷智锟 ,  史静远 ,  刘龙 ,  尚荣华 ,  焦李成

IPC: G06V20/10 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/086

Abstract: 一种基于代理辅助进化神经网络架构搜索的极化SAR图像分类方法、系统、设备及介质，方法包括：复值神经网络模型编码、代理模型训练数据库数据采样、代理模型训练数据库数据预处理、训练代理模型、获取最优复值卷积神经网络、SAR图像分类；系统、设备及介质：用于实现一种基于代理辅助进化神经网络架构搜索的极化SAR图像分类方法；本发明能够降低进化架构搜索算法的时间成本和资源消耗，能够高效、高精度地搜索适合极化SAR图像分类的神经网络模型。

公开(公告)号：CN116894975A

公开(公告)日：2023-10-17

申请号：CN202310838303.X

申请日：2023-07-10

Applicant: 西安电子科技大学

Inventor： 冯婕 ,  朱潇雨 ,  惠炳谕 ,  尚荣华 ,  吴金建 ,  张向荣 ,  焦李成

IPC: G06V10/764 ,  G06V10/774 ,  G06V10/42 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/082 ,  G06T7/246

Abstract: 本发明公开了一种卫星视频中基于时空运动和模型压缩的移动车辆检测方法，其实现步骤为：构建输入子网络，构建特征提取子网络，构建轻量级时空运动信息提取子网络，构建检测头子网络，构建轻量级移动车辆检测网络，生成训练集，训练轻量级移动车辆检测网络，检测卫星视频中的移动车辆。本发明能够较好的解决检测卫星视频中移动车辆误检和漏检问题，提高了检测精确度，本发明显著减少了检测时间，提高了从卫星视频中检测地面移动车辆的效率，可用于对卫星视频中移动车辆进行实时的检测。

公开(公告)号：CN111832479B

公开(公告)日：2023-08-01

申请号：CN202010672068.X

申请日：2020-07-14

Applicant: 西安电子科技大学

Inventor： 冯婕 ,  梁宇平 ,  叶湛伟 ,  李杰 ,  王蓉芳 ,  焦李成 ,  张向荣 ,  尚荣华 ,  刘若辰

IPC: G06V20/40 ,  G06V10/25 ,  G06V10/46 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明提出了一种基于改进的自适应锚点R‑CNN的光学遥感视频目标检测方法，用于解决现有技术中精确率和召回率较低的问题，实现步骤为：获取训练样本集和测试样本集；构建改进的自适应锚点R‑CNN网络及其损失函数；对改进的自适应锚点R‑CNN网络进行迭代训练；获取目标检测识别结果。本发明所构建的小目标区域提议网络自适应地生成高质量的锚点，一定程度上避免漏检，有效提高小目标的检测召回率，同时所构建的尺寸预测损失函数有利于小目标尺寸的稳定收敛，进一步提高了小目标的检测精确率和召回率，可用于光学遥感视频中的目标检测。

公开(公告)号：CN110533631B

公开(公告)日：2023-07-04

申请号：CN201910635704.9

申请日：2019-07-15

Applicant: 西安电子科技大学

Inventor： 王蓉芳 ,  丁凡 ,  陈佳伟 ,  刘波 ,  郝红侠 ,  尚荣华 ,  熊涛

IPC: G06V20/13 ,  G06V10/82 ,  G06V10/52 ,  G06V10/80 ,  G06V10/764 ,  G06T7/246

Abstract: 本发明提供了一种基于金字塔池化孪生网络的SAR图像变化检测方法，主要解决传统方法中变化检测精度依赖于差异图而导致结果不准确的问题。其实现步骤是：1)生成训练样本、测试样本和样本标签；2)构建深度金字塔池化孪生网络；3)构建分类网络；4)使用训练样本和样本标签对深度金字塔池化孪生网络和分类网络进行训练，得到训练好的模型；5)用训练好的模型对测试样本进行测试，得到变化检测结果。本发明能避免使用差异图，有效解决了差异图对变化检测结果的影响，提高了变化检测的准确率，可用于环境检测和灾害检测。

公开(公告)号：CN113808166B

公开(公告)日：2023-04-18

申请号：CN202111079689.8

申请日：2021-09-15

Applicant: 西安电子科技大学

Inventor： 冯婕 ,  惠炳谕 ,  梁宇平 ,  焦李成 ,  张向荣 ,  尚荣华 ,  王蓉芳

IPC: G06T7/246 ,  G06V10/44 ,  G06V10/762 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于聚类差分和深度孪生卷积神经网络的单目标跟踪方法，其实现步骤为：构建深度孪生卷积神经网络，生成数据集，利用聚类差分算法生成包含目标运动信息的融合图像，生成训练集，训练深度孪生卷积神经网络，生成待跟踪视频中每帧图像的融合图像，对指定运动目标进行跟踪。本发明能够提取相似目标密集、目标尺寸小的遥感图像中的高可区分性的目标特征，使用了聚类差分算法生成包含目标运动信息的融合图像，具有特征提取能力强、抗相似目标干扰性强，抗背景干扰能力强、表观特征依赖性低的优点。