公开(公告)号：CN117611877B

公开(公告)日：2024-05-14

申请号：CN202311421577.5

申请日：2023-10-30

Applicant: 西安电子科技大学

Inventor： 张文杰 ,  刘志恒 ,  周绥平 ,  祁文娟 ,  李晨阳 ,  张天宇 ,  吴新君

IPC: G06V10/764 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06V10/52 ,  G06N3/0464

Abstract: 本发明公开了一种基于LS‑YOLO网络的遥感影像滑坡体检测方法，主要解决现有技术计算量大、检测精度低以及存在较多漏检错检的问题。其实现步骤为：1)基于有效通道注意力、平均池化和空间可分离卷积设计多尺度特征提取模块；2)在现有Decoupled Head进行改进，在其回归任务分支中引入上下文增强模块；3)在YOLOv5网络的Neck中引入多尺度特征提取模块，并使用改进后的Decoupled Head替换原网络相应部分，得到改进后的LS‑YOLO网络模型；4)利用模型对遥感影像进行检测获取结果。本发明能够有效提高多尺度滑坡的定位精度、提升检测准确性。可用于光学遥感影像中的滑坡检测。

公开(公告)号：CN117611877A

公开(公告)日：2024-02-27

申请号：CN202311421577.5

申请日：2023-10-30

Applicant: 西安电子科技大学

Inventor： 张文杰 ,  刘志恒 ,  周绥平 ,  祁文娟 ,  李晨阳 ,  张天宇 ,  吴新君

IPC: G06V10/764 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06V10/52 ,  G06N3/0464

Abstract: 本发明公开了一种基于LS‑YOLO网络的遥感影像滑坡体检测方法，主要解决现有技术计算量大、检测精度低以及存在较多漏检错检的问题。其实现步骤为：1)基于有效通道注意力、平均池化和空间可分离卷积设计多尺度特征提取模块；2)在现有Decoupled Head进行改进，在其回归任务分支中引入上下文增强模块；3)在YOLOv5网络的Neck中引入多尺度特征提取模块，并使用改进后的Decoupled Head替换原网络相应部分，得到改进后的LS‑YOLO网络模型；4)利用模型对遥感影像进行检测获取结果。本发明能够有效提高多尺度滑坡的定位精度、提升检测准确性。可用于光学遥感影像中的滑坡检测。

公开(公告)号：CN112054869B

公开(公告)日：2021-07-23

申请号：CN202010779318.X

申请日：2020-08-05

Applicant: 西安电子科技大学

Inventor： 李慧 ,  张天宇 ,  顾华玺

IPC: H04J14/02 ,  G06N3/04

Abstract: 本发明公开了一种基于连续霍普菲尔德神经网络的波长分配方法，包括：获取环形网络的初始通信量矩阵和通信路径的映射向量；根据所述映射向量对所述初始通信量矩阵进行映射，得到映射后通信量矩阵；根据所述映射后通信量矩阵获取输出状态矩阵；利用连续霍普菲尔德神经网络更新所述输出状态矩阵，获取最佳分配波长。本发明的波长分配方法使用连续霍普菲尔德神经网络进行波长分配，可以有效加快寻找到最优波长分配的速度，提高网络的可靠性。

公开(公告)号：CN112054869A

公开(公告)日：2020-12-08

申请号：CN202010779318.X

申请日：2020-08-05

Applicant: 西安电子科技大学

Inventor： 李慧 ,  张天宇 ,  顾华玺

IPC: H04J14/02 ,  G06N3/04

Abstract: 本发明公开了一种基于连续霍普菲尔德神经网络的波长分配方法，包括：获取环形网络的初始通信量矩阵和通信路径的映射向量；根据所述映射向量对所述初始通信量矩阵进行映射，得到映射后通信量矩阵；根据所述映射后通信量矩阵获取输出状态矩阵；利用连续霍普菲尔德神经网络更新所述输出状态矩阵，获取最佳分配波长。本发明的波长分配方法使用连续霍普菲尔德神经网络进行波长分配，可以有效加快寻找到最优波长分配的速度，提高网络的可靠性。