公开(公告)号：CN120088557A

公开(公告)日：2025-06-03

申请号：CN202510164738.X

申请日：2025-02-14

Applicant: 南通大学

Inventor： 杨赛 ,  何晓云 ,  滕为考

IPC: G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06V40/10 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/084 ,  G06N3/098

Abstract: 本发明涉及人工智能技术领域，尤其涉及一种恶劣天气条件下的珍稀水鸟识别方法，包括：首先收集普通鸟类以及湿地环境图像得到珍稀水鸟识别的辅助图像数据集，并对此数据集进行降质处理得到受损的辅助数据集。然后，构建底层视觉与小样本图像分类联合学习模型。接下来，将受损的辅助数据集里的图像输入到联合学习模型中，对图像复原子网络的输出和清晰的辅助图像之间建立重构损失，对小样本学习器的输出与分类标签值之间建立交叉熵损失函数。最后，固定联合学习模型的参数并添加适配器，采集珍稀水鸟图像对适配器参数进行微调，完成对珍稀水鸟的识别。本发明对抗恶劣天气条件的对小样本图像分类任务的影响，提高真实场景下珍稀水鸟识别任务的性能。

公开(公告)号：CN119006317B

公开(公告)日：2025-04-08

申请号：CN202411192908.7

申请日：2024-08-28

Applicant: 南通大学

Inventor： 杨赛 ,  何晓云 ,  张立秋

IPC: G06T5/60 ,  G06T5/77 ,  G06T5/70 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明涉及计算机视觉技术领域，尤其涉及一种基于金字塔转换器与信息损失正则化的图像复原单程模型方法，包括：首先对多种退回类型的图像进行多尺度底层特征提取，然后构建通道分组型多头注意力机制和空间分割型多头注意力机制；使用分组型多头注意力和空间分割型多头注意力组件视觉转换器模块，基于该模块构建多尺度编码器和多尺度解码器；接下来，将多尺度编码器和多尺度解码器的同等层进行连接，得到金字塔转换器；最后计算信息损失正则化损失函数对金字塔转换器内的参数进行优化。本发明能够充分利用多种图像复原任务之间的特异性和通用性的共同优势，从而解决多种图像复原任务集成过程中出现的跷跷板现象问题。

公开(公告)号：CN119006317A

公开(公告)日：2024-11-22

申请号：CN202411192908.7

申请日：2024-08-28

Applicant: 南通大学

Inventor： 杨赛 ,  何晓云 ,  张立秋

IPC: G06T5/60 ,  G06T5/77 ,  G06T5/70 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明涉及计算机视觉技术领域，尤其涉及一种基于金字塔转换器与信息损失正则化的图像复原单程模型方法，包括：首先对多种退回类型的图像进行多尺度底层特征提取，然后构建通道分组型多头注意力机制和空间分割型多头注意力机制；使用分组型多头注意力和空间分割型多头注意力组件视觉转换器模块，基于该模块构建多尺度编码器和多尺度解码器；接下来，将多尺度编码器和多尺度解码器的同等层进行连接，得到金字塔转换器；最后计算信息损失正则化损失函数对金字塔转换器内的参数进行优化。本发明能够充分利用多种图像复原任务之间的特异性和通用性的共同优势，从而解决多种图像复原任务集成过程中出现的跷跷板现象问题。