公开(公告)号：CN118865132A

公开(公告)日：2024-10-29

申请号：CN202410981812.2

申请日：2024-07-22

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 李俊 ,  许国良 ,  易刘杨 ,  赵江同 ,  冉泳屹

IPC: G06V20/10 ,  G06V20/13 ,  G06V10/74 ,  G06V10/82 ,  G06T3/4053 ,  G06T3/4046 ,  G06T5/60 ,  G06T5/70 ,  G06T7/11 ,  G06T7/136 ,  G06T5/30 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/045

Abstract: 本发明公开了一种基于超分辨率增强的卫星图像道路提取方法、设备和介质，构建超分辨率模型，根据上下文特征聚合网络和频分远距离残差块和高质量重建网络对低分辨率图像进行增强；对增强后的图像采用卷积神经网络预测图像中每个像素与相邻像素的像素相似度；构建第一损失函数和复合损失函数对像素相似度进行多重优化，基于优化后的像素相似度从卫星图像中提取道路图像；并对图像进行去噪处理，得到道路数据。通过将低分辨率的图像输入超分辨率模型增强后，利用卷积神经网络对图像进行分割，构建损失函数提高提取的图像的精度，进行图像细化以提取道路中心线，转化为道路图，完成对超分辨卫星图像道路的提取，提高卫星图像的道路识别精度和效率。

公开(公告)号：CN118982800A

公开(公告)日：2024-11-19

申请号：CN202411128542.7

申请日：2024-08-16

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 易刘杨 ,  雒江涛 ,  冉泳屹 ,  赵江同 ,  李俊

IPC: G06V20/54 ,  G06V10/20 ,  G06V10/42 ,  G06V20/70 ,  G06V10/44 ,  G06V10/52 ,  G06V10/80 ,  G06V10/764 ,  G06V10/766 ,  G06V10/82 ,  G06V10/25 ,  G06T3/4053 ,  G06T3/4046 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0475 ,  G06N3/094 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0499 ,  G06N3/048 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明公开了一种基于超分辨率和多模态融合的遥感图像车辆检测方法，通过构建增强型超分辨率生成对抗网络对低分辨率的遥感图像进行超分辨率处理，生成高分辨率图像；构建多层混合Transformer编码器从高分辨率图像中提取特征，得到每个模态的多层特征图，从而生成多尺度特征图；对多尺度特征图进行特征编码和多模态特征融合，得到融合特征图；基于RetinaNet算法构建分类子网络和回归子网络，生成检测模型；将融合特征图输入检测模型，对每个锚点的车辆目标及其类别进行检测；通过引入超分辨率生成对低分辨率遥感图像的精细化处理，结合不同模态图像的优点来生成更清晰的目标特征，提高了遥感图像车辆目标检测的准确性。

公开(公告)号：CN119052533A

公开(公告)日：2024-11-29

申请号：CN202411136745.0

申请日：2024-08-19

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 赵江同 ,  冉泳屹 ,  雒江涛 ,  易刘杨 ,  李俊 ,  张纪强

IPC: H04N21/2343 ,  H04N21/2662 ,  H04N21/426 ,  H04N21/4402 ,  H04N21/443 ,  G06N3/092

Abstract: 本发明公开了一种多路视频超分辨率服务器处理方法及处理系统，涉及视频处理和人工智能领域，解决现有服务器无法根据时变的网络带宽和计算资源，调整超分辨率处理的参数和策略的问题；获取客户端发送的多路低分辨率视频并缓存至下载缓冲区；实时获取客户端网络带宽信息和服务器计算资源信息，以最大化用户体验质量为目标构建优化问题，基于多智能体强化学习求解优化问题得到决策信息；根据决策信息配置TPU硬件中的可伸缩超分辨率模型，从下载缓冲区按顺序加载低分辨率视频进行超分辨率处理，得到高分辨率视频；将高分辨率视频导入分发缓冲区，并根据客户端请求分发高分辨率视频；实现高效的实时多路视频处理和超分辨率处理。

公开(公告)号：CN119006336A

公开(公告)日：2024-11-22

申请号：CN202411151038.9

申请日：2024-08-21

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 李俊 ,  冉泳屹 ,  易刘杨 ,  赵江同 ,  许国良

IPC: G06T5/73 ,  G06T3/4053 ,  G06T5/60 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/08

Abstract: 本申请公开了基于超分辨率的图像去雾方法、装置、设备及程序产品，涉及图像处理领域，其技术方案要点是：获取雾天场景下拍摄的第一图像；根据预先配置的超分辨率增强网络对第一图像进行增强，获得第二图像；所述超分辨率增强网络包括依次连接的上下文特征聚合网络、特征提取网络、图像重建网络和边缘增强网络；基于门控上下文聚合网络对第二图像进行去雾，获得无雾图像；其中引入由图像重构损失函数和图像结构相似损失函数加权求和所得的复合损失函数作为门控上下文聚合网络的损失函数。解决了超分辨率重建时忽略了图像中高频特征分量导致的无法有效保留图像细节，以及去雾方式未考虑图像的整体结构信息和图像细节保留的问题。