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公开(公告)号:CN115376066A
公开(公告)日:2022-11-22
申请号:CN202210989237.1
申请日:2022-08-17
Applicant: 东南大学
IPC: G06V20/52 , G06V10/82 , G06V10/774 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于改进CycleGAN的机场场面目标检测多天气数据增强方法。在原始CycleGAN网络的基础上,通过扩充残差网络块、编解码器的跨层连接以及引入注意力机制的方式改进生成器网络,同时设计动态加权多尺度判别器网络,使用正常天气下的机场场面小样本目标检测数据集以及典型恶劣天气下的辅助数据集进行训练,获得多天气图像生成网络,进而有效生成雨天、雾天、夜晚等多种天气条件下的高质量目标检测图像,增加数据样本的多样性。本发明作为一种有效的节约标注成本的数据增强方法,提升了小样本条件下的机场场面目标检测网络性能。
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公开(公告)号:CN113686339A
公开(公告)日:2021-11-23
申请号:CN202110935613.4
申请日:2021-08-16
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于移动终端众包数据的室内导航路网提取方法,属于室内定位导航领域。该算法首先通过对室内行人众包数据进行提取,解算得到行人轨迹;接着采用ST‑DBSCAN算法去除冗余轨迹点,结合运动数据信息判定轨迹点所在区域,增添语义信息;最后基于Douglas‑Peucker抽稀算法对解算出来的行人室内轨迹进行轨迹压缩,构建原始室内语义路网;该室内导航网络在后续获得新的轨迹时,会自动进行更新和优化,同时可以对后续轨迹进行约束和匹配,提高定位精度。该方法在面对未知环境时,能够快速、高效、低成本地获取室内导航路网,同时当环境动态变换后,可支持对路网进行动态修改。
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