公开(公告)号：CN110533084B

公开(公告)日：2022-09-30

申请号：CN201910738932.9

申请日：2019-08-12

Applicant: 长安大学

Inventor： 任卫军 ,  丁国栋 ,  王茹 ,  侯晓波 ,  葛瑶

IPC: G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06V10/80 ,  G06N3/04 ,  G06T7/00

Abstract: 本发明公开了一种基于自注意力机制的多尺度目标检测方法，采用基于自注意力特征选择模块的自下而上和自上而下两种多尺度特征融合方式能够结合目标的低层特征和高层特征，增强特征图的表示能力和捕捉上下文信息的能力，提高目标检测阶段的稳定性与鲁棒性；而且本发明利用自注意力模块进行特征的重标定，计算量更小，兼顾了检测精度和速度，对解决目标检测中密集物体、小目标和遮挡目标等的检测问题具有重要意义。

公开(公告)号：CN110533084A

公开(公告)日：2019-12-03

申请号：CN201910738932.9

申请日：2019-08-12

Applicant: 长安大学

Inventor： 任卫军 ,  丁国栋 ,  王茹 ,  侯晓波 ,  葛瑶

IPC: G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06T7/00

Abstract: 本发明公开了一种基于自注意力机制的多尺度目标检测方法，采用基于自注意力特征选择模块的自下而上和自上而下两种多尺度特征融合方式能够结合目标的低层特征和高层特征，增强特征图的表示能力和捕捉上下文信息的能力，提高目标检测阶段的稳定性与鲁棒性；而且本发明利用自注意力模块进行特征的重标定，计算量更小，兼顾了检测精度和速度，对解决目标检测中密集物体、小目标和遮挡目标等的检测问题具有重要意义。

公开(公告)号：CN111784576A

公开(公告)日：2020-10-16

申请号：CN202010529312.7

申请日：2020-06-11

Applicant: 长安大学

Inventor： 任卫军 ,  王茹 ,  黄金文 ,  张力波 ,  吴学致

IPC: G06T3/40 ,  G06T5/00 ,  G06T5/50 ,  G06T7/90 ,  G06K9/62

Abstract: 本发明公开了本发明提供一种基于改进ORB特征算法的图像拼接方法；包括以下步骤：构建Hessian矩阵，确定每个待拼接图像的特征点；使用BRIEF二进制特征描述符提取每个待拼接图像的特征描述子；使用Hamming距离进行粗匹配，并使用网格运动特征算法区分正确匹配和错误匹配点对；使用改进后的随机采样一致性算法去除错误匹配特征点对；搜索最佳缝合线；重叠区域划分；分段融合，完成图像拼接。本发明通过多尺度空间理论，使用Hessian矩阵和高斯金字塔对配准方法进行改进，达到尺度不变的目的，同时提高了匹配点对的匹配精度。