-
公开(公告)号：CN119338801A
公开(公告)日：2025-01-21
申请号：CN202411663077.7
申请日：2024-11-20
Applicant: 西安邮电大学
IPC: G06T7/00 , G06V10/25 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06N3/0464
Abstract: 本发明涉及一种基于序列分析的图像目标检测方法，主要首先通过对每个CT图像腔体区域进行多级可能性判断，建立了一个细致的评分体系来判断每个图像的目标存在可能性。接着，选择序列中的关键图像样本，并基于这些样本的评分结果来判断整个序列的目标存在可能性。最后，使用集成了空间变换网络的ResNet‑50模型，根据序列的评估结果调整局部放大策略，以强化模型对关键区域的识别，从而提高了目标检测的准确性。
-
公开(公告)号：CN117953385A
公开(公告)日：2024-04-30
申请号：CN202310441674.4
申请日：2023-04-23
Applicant: 西安邮电大学
IPC: G06V20/13 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明属于遥感信息处理技术领域，涉及一种基于级联交叉注意力机制和差分特征学习的多光谱变化检测方法及系统。该检测方法，关注双时相图像之间的相关性，并充分挖掘了双时相图像差分信息的隐含信息，提高了变化特征的判别性；此外，使用级联融合方法充分利用了中间层信息，增强了不同尺度变化区域的精细化识别能力，使学习到的特征更具有表达性，从而提高变化检测的精度。
-
公开(公告)号：CN119625540A
公开(公告)日：2025-03-14
申请号：CN202510146940.X
申请日：2025-02-11
Applicant: 西安邮电大学
IPC: G06V20/10 , G06N3/0455 , G06N3/084 , G06N3/096 , G06N3/0985 , G06V10/62 , G06V10/764 , G06V10/82
Abstract: 本申请公开了一种基于大模型域自适应的遥感影像变化检测方法及系统，该方法包括如下步骤：S1：将一对待检测的双时遥感影像输入经过训练的遥感影像变化检测网络中；S2：输出变化检测图。本申请属于遥感影像变化检测技术领域，本申请解决了目前将SAM2模型用于变化检测任务中时，存在的域差异和边界位移的问题。本申请通过层级低秩自适应策略，克服了SAM2与变化检测任务间的知识差异，通过在SAM2关键层引入低秩矩阵，引导模型学习遥感领域知识，实现SAM2向遥感的域自适应。
-
公开(公告)号：CN119295445B
公开(公告)日：2025-03-14
申请号：CN202411813083.6
申请日：2024-12-11
Applicant: 西安邮电大学
Abstract: 本申请公开了一种多光谱影像变化检测方法及系统，涉及图像处理技术领域。其中方法包括：获取第一时刻图像和第二时刻图像；提取第一时刻图像和第二时刻图像的多层特征；对当前层的第一特征和第二特征分别与相邻层的第一特征和第二特征进行聚合，得到第一聚合特征和第二聚合特征；提取第一聚合特征和第二聚合特征之间的相互注意力分布，得到第一变化注意力特征图和第二变化注意力特征图，确定相应的差分特征图；提取差分特征图中的多尺度变化信息，得到尺度融合特征图；将尺度融合特征图融合，得到变化检测图。本申请采用了跨时融合注意力单元、变化定位识别模块和监督注意模块，提升对感兴趣区域的准确聚焦能力，进而提升多尺度变化检测的准确性。
-
公开(公告)号：CN119295445A
公开(公告)日：2025-01-10
申请号：CN202411813083.6
申请日：2024-12-11
Applicant: 西安邮电大学
Abstract: 本申请公开了一种多光谱影像变化检测方法及系统，涉及图像处理技术领域。其中方法包括：获取第一时刻图像和第二时刻图像；提取第一时刻图像和第二时刻图像的多层特征；对当前层的第一特征和第二特征分别与相邻层的第一特征和第二特征进行聚合，得到第一聚合特征和第二聚合特征；提取第一聚合特征和第二聚合特征之间的相互注意力分布，得到第一变化注意力特征图和第二变化注意力特征图，确定相应的差分特征图；提取差分特征图中的多尺度变化信息，得到尺度融合特征图；将尺度融合特征图融合，得到变化检测图。本申请采用了跨时融合注意力单元、变化定位识别模块和监督注意模块，提升对感兴趣区域的准确聚焦能力，进而提升多尺度变化检测的准确性。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115909040A
公开(公告)日：2023-04-04
申请号：CN202211618499.3
申请日：2022-12-15
Applicant: 西安邮电大学 , 中国船舶重工集团公司第七0五研究所
IPC: G06V20/05 , G06F18/213 , G06F18/25 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08 , G06F123/02
Abstract: 本发明属于水声目标识别技术领域，具体涉及一种基于自适应多特征融合模型的水声目标识别方法。包括以下步骤：首先将原始的音频数据切割得到数据集；对每条音频提取MFCC特征并生成二维时频谱图；然后进行多维特征提取：包括深度时序特征提取、深度空间特征提取和深度频域特征提取；最后进行自适应多特征融合模型构建：将三种网络提取的特征进行初步拼接作为输入；将拼接后的特征集输入到通道注意力层进行自适应加权；将加权信息输入到全连接层进行水声目标识别。本方法通过多维度特征提取网络结构，挖掘了时域音频信号和频域的二维频谱图所对应的时频互补信息；通过自适应加权为后续的目标识别提供更具有判别性的特征，有效的提高了识别精度。
-
公开(公告)号：CN119380002A
公开(公告)日：2025-01-28
申请号：CN202411942130.7
申请日：2024-12-27
Applicant: 西安邮电大学
IPC: G06V10/25 , G06N3/0455 , G06V10/44 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V20/13
Abstract: 本申请公开了一种半监督遥感影像变化检测方法及系统，涉及图像处理技术领域，其中的方法首先引入通道级数据增强技术，以提高强增强效果，并改进一致性正则化，从而解决特征表示不足的问题。其次，采用自适应阈值在训练过程中动态调整阈值，以平衡伪标签的质量和数量，从而优化训练过程。最后，提出一种自适应类别权重机制来缓解类别不平衡带来的影响，有效增强模型对变化类别的学习能力。通过以上三种策略，提升了模型对于无标签数据集的利用率，进一步增强模型的变化检测性能。
-
公开(公告)号：CN119152222A
公开(公告)日：2024-12-17
申请号：CN202411595060.2
申请日：2024-11-11
Applicant: 西安邮电大学
Abstract: 本申请公开了一种航天器组件识别方法及系统，涉及图像识别技术领域，方法包括：将待识别图像输入空间注意力感知编码器，产生输出特征；将输出特征输入多级自适应空间特征融合解码器，得到航天器组件掩膜；基于航天器组件掩膜确定航天器组件的识别结果。本申请采用骨干网络ConvNeXt‑B和空间注意力感知特征融合模块提取特征，将提取的特征输入四个级联的自适应空间特征融合模块融合不同尺度的低层、中层和高层特征，从而得到更丰富的航天器组件的语义信息。实验结果表明，与其他现有方法相比，本申请的方法实现了最佳的航天器组件识别效果。
-
公开(公告)号：CN117710805A
公开(公告)日：2024-03-15
申请号：CN202311292197.6
申请日：2023-10-08
Applicant: 西安邮电大学
IPC: G06V20/10 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V10/80 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明属于遥感信息处理技术领域，涉及基于光谱引导Transformer网络模型的高光谱影像多分类变化检测方法及检测系统。该检测方法，利用基于光谱引导Transformer的特征提取模块，旨在提取考虑光谱波段相关性的判别特征。其中，Transformer编码器旨在计算光谱维度上的自注意力矩阵，从而探索光谱带的长程依赖性；通过对从3D‑2D CNN特征提取网络的深度特征和学习到的自注意力矩阵进行点乘运算，获得判别特征。利用基于注意力机制的检测模块，通过考虑不同土地覆盖地物的有效光谱波段的差异性，采用注意力机制捕获不同地物的有效波段，以区分不同变化类型差分特征的差异性，从而提高多分类变化检测的性能。
-
公开(公告)号：CN114398948A
公开(公告)日：2022-04-26
申请号：CN202111515091.9
申请日：2021-12-13
Applicant: 西安邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于空‑谱联合注意力网络的多光谱影像变化检测方法，其步骤为：1.构建训练集和测试集；2.将空间注意力模块和光谱注意力模块同时融入空‑谱特征提取网络，提取复杂场景下具有高可判别性和可区分性的空‑谱特征；3.使用多维度损失函数同时从光谱强度和光谱角度对空‑谱特征的相似性进行度量和对网络进行训练优化；4.将提取的空‑谱特征输入sigmoid层计算变化检测的结果；5.统计实验结果，计算多光谱影像变化检测的精度。本发明与现有方法相比，能够同时关注复杂背景下空间关键区域和地物光谱波段的可分性，提升了空‑谱特征的有效性；并进一步从光谱强度和光谱角度来度量空‑谱特征的相似性，提高了复杂场景下变化检测任务的精度。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
20
records
(took 0.026 seconds)
