公开(公告)号：CN117765566A

公开(公告)日：2024-03-26

申请号：CN202311660760.0

申请日：2023-12-06

Applicant: 东北大学秦皇岛分校

Inventor： 李文超 ,  管政 ,  闫雪文 ,  汪逸 ,  桑新奇 ,  沙晓鹏

IPC: G06V40/10 ,  G06V10/26 ,  G06V10/764 ,  G06V10/80 ,  G06V10/44 ,  G06V10/54 ,  G06V10/46 ,  G06V10/56 ,  G06V20/70 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/045 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明提供一种基于多任务网络的舌象端到端辨识方法，涉及计算机视觉技术领域，本发明采集人舌体图像，构建舌象分割和分类标准数据集用以网络训练。使用一种多任务网络模型通过共用的特征提取网络共享不同任务之间的潜在特征信息，联合舌体分割和舌象分类两个任务。考虑舌象不同属性之间的相关性，将舌象的多种特征分类任务定义为多标签分类任务，实现对舌质颜色、舌苔颜色、苔质厚薄、舌面有无裂纹、舌体有无齿痕的分类。本发明提供的方法可以同时完成舌体分割和舌象多标签分类，实现舌象多标签特征的端到端辨识。

公开(公告)号：CN119006780A

公开(公告)日：2024-11-22

申请号：CN202411021763.4

申请日：2024-07-29

Applicant: 东北大学秦皇岛分校

Inventor： 沙晓鹏 ,  秦晔 ,  郭周鹏 ,  吕晓永 ,  李文静 ,  桑新奇

IPC: G06V10/25 ,  G06V10/88 ,  G06V10/774 ,  G06V10/44 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/045 ,  G06N3/082

Abstract: 本发明提供一种基于线性注意力的复杂场景下红外小目标检测方法；首先，处理划分原始数据集，利用序列噪声建模技术对训练集中的图片施加噪声数据，以得到复杂场景下的小目标数据，提高检测泛化能力；再对数据集中的小目标区域进行负样本增强，扩充数据集；其次，发明一种小目标分割网络，编码部分通过减少空间维度获得高层次语义信息，提取特征，解码阶段恢复空间维度，重建原始图像结构；网络中的线性注意力模块，旨在提高特征提取能力的同时降低空间复杂度；而空洞卷积模块扩大感受野，减弱下采样次数过多造成的小目标信息丢失；其中，使用跳跃连接保留高分辨率信息，使用深度监督不同尺度的信息；最后，使用八连通邻域聚类模块确保匹配准确，减少误检；本发明能对复杂背景下的红外图像进行目标检测，有效抑制背景噪声的干扰，提高了红外小目标检测的准确度。