公开(公告)号：CN116310837A

公开(公告)日：2023-06-23

申请号：CN202310377271.8

申请日：2023-04-11

Applicant: 安徽大学

Inventor： 陈杰 ,  万辉耀 ,  黄志祥 ,  杜文天 ,  杨延睿 ,  于敬仟 ,  邓英剑 ,  张朝琛 ,  赵坡

IPC: G06V20/10 ,  G06V10/40 ,  G06V10/764 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06N3/048 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种SAR舰船目标旋转检测方法及系统，涉及SAR图像技术领域，包括以下步骤：提取SAR图像中的待检测目标的浅层特征、深层特征；构建FAM模块并利用其将所提取的浅层特征、深层特征通过语义流的方式进行特征对准相加，构建特征图；利用高斯分布法将特征图中的锚框匹配给SAR图像中的真值框，得到旋转目标；构建的自适应边界增强模块获取旋转目标中的边界增强特征；对边界增强特征进行解耦处理后，利用全连接层预测分类目标，并利用卷积层预测SAR图像中的目标的中心点坐标、长度、角度，实现对SAR图像中的目标进行回归检测。本发明解决了SAR船舶目标检测中小目标、多尺度，以及任意方向造成检测性能较差的问题。

公开(公告)号：CN116259176A

公开(公告)日：2023-06-13

申请号：CN202310130465.8

申请日：2023-02-17

Applicant: 安徽大学

Inventor： 陈杰 ,  邓英剑 ,  黄志祥 ,  徐睿 ,  杜文天 ,  于敬仟 ,  李倩 ,  万辉耀 ,  李迎松

IPC: G08G1/01 ,  G06N20/00

Abstract: 本发明公开了一种基于意图随机性影响策略的行人轨迹预测方法，涉及轨迹预测技术领域，本发明包括从行人历史轨迹中提取最后一帧的位移信息；从标准正态分布抽样获取随机数因子；将最后一帧的位移信息输入一个有偏置的线性层，得到的结果与随机数因子相乘得到随机意图向量，用于模拟行人运动随机性产生的影响；对每一个行人历史轨迹坐标点进行二阶拟合得到拟合误差，将拟合误差初始化，并将初始化后的拟合误差输入一个具有随机偏置的线性层，得到每个行人意图改变概率向量；将随机意图向量和意图改变概率向量输入稀疏意图模块，确定行人使用随机意图向量或使用不带来任何影响的零向量，得到输出向量，完成对随机意图模块的构建。

公开(公告)号：CN114565860B

公开(公告)日：2022-11-11

申请号：CN202210198708.7

申请日：2022-03-01

Applicant: 安徽大学 ,  中国电子科技集团公司第三十八研究所

Inventor： 陈杰 ,  吕建明 ,  万辉耀 ,  黄志祥 ,  刘小平 ,  邬伯才 ,  姚佰栋

IPC: G06V20/13 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06V10/40 ,  G06V10/764 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82

Abstract: 本发明公开了一种多维度增强学习合成孔径雷达图像目标检测方法，涉及目标检测技术领域，设计一种具有语义关系的复制粘贴进行数据增强的方法，对SAR目标样本进行语义扩充，提升样本量，降低模型过拟合，引入无锚框检测框架作为基准网络，降低模型的参数量和计算复杂度，提高推理速度；本发明提供的一种多维度增强学习合成孔径雷达图像目标检测方法，以无锚框目标检测框架CenterNet2作为基准，设计了一种特征增强轻量级骨干LWBackbone，降低模型的参数量同时有效提取SAR目标显著特征，并提出混合域注意力机制CNAM，有效抑制陆地复杂背景干扰，突出目标区域，利用感受野增强检测头模块RFEHead，设计不同空洞率卷积增强感受野，提升检测头的多尺度感知性能。

公开(公告)号：CN114529836B

公开(公告)日：2022-11-08

申请号：CN202210170355.X

申请日：2022-02-23

Applicant: 安徽大学 ,  中国电子科技集团公司第三十八研究所

Inventor： 陈杰 ,  冯运 ,  万辉耀 ,  夏润繁 ,  黄志祥 ,  刘小平 ,  孙晓晖 ,  邬伯才 ,  姚佰栋

IPC: G06V20/13 ,  G06V10/82 ,  G06T7/73 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提供一种SAR图像目标检测方法，包括：为了解决SAR目标轮廓不清晰和多尺度问题，所述SAR图像目标检测网络的基准网络采用YOLOX网络，引入了无锚框的检测框架，在此基础上对其骨干网络进行了重新的轻量化设计，即NLCNet网络，包括对网络尾部的SE模块进行了删除，并对深度可分离卷积进行了重新的堆叠，同时在网络尾部使用了大的卷积核，从而获取图像的全局信息；针对SAR目标的强散射特性，在骨干网络中设计了一种新的位置注意力机制，细节是在不同空间方向上，将SE模块的全局池化操作替换为两个一维池化操作，形成两个独立的分支，能够更好的在通道注意力中添加位置信息来抑制背景杂波，从而更加准确的识别和定位目标；该方法具有较快的检测速度和精度。

公开(公告)号：CN114202696A

公开(公告)日：2022-03-18

申请号：CN202111534166.8

申请日：2021-12-15

Applicant: 安徽大学 ,  中国电子科技集团公司第三十八研究所

Inventor： 陈杰 ,  夏润繁 ,  黄志祥 ,  万辉耀 ,  刘小平 ,  程子晗 ,  邬伯才 ,  姚佰栋 ,  周正 ,  吕建明 ,  冯运 ,  杜文天 ,  于敬仟

IPC: G06V20/10 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06V10/40

Abstract: 本发明提供了一种基于上下文视觉的SAR目标检测方法、装置和存储介质，属于目标检测领域，包括：获取SAR图像；将SAR图像输入目标检测模型中，目标检测模型对SAR图像中的目标物进行定位和识别，获得检测结果。本发明通过从上到下和从下到上的注意力增强双向多尺度连接操作，以指导动态注意力矩阵的学习，增强不同分辨率下的特征交互，促使模型能够更为精准的提取多尺度的目标特征信息，回归检测框和分类，抑制干扰背景信息，从而增强了视觉表示能力。在增加注意力增强模块的情况下，整个Neck几乎不增加参数量和计算量也能使检测性能得到极强的增益。

公开(公告)号：CN114119582A

公开(公告)日：2022-03-01

申请号：CN202111455414.X

申请日：2021-12-01

Applicant: 安徽大学 ,  安徽中科星联信息技术有限公司

Inventor： 陈杰 ,  万辉耀 ,  黄志祥 ,  刘小平 ,  邬伯才 ,  夏润繁 ,  周正 ,  吕建明 ,  冯运 ,  杜文天 ,  于敬仟

IPC: G06T7/00 ,  G06V10/40 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种合成孔径雷达图像目标检测方法，涉及目标检测技术领域，采用无锚框目标检测算法YOLOX作为基本框架，从轻量级的角度重构了特征提取骨干网络，将MobilenetV2中的深度可分离卷积替换成1个普通卷积和一个深度可分离卷积。特征图经过普通卷积通道数降为原来的一半，深度可分离卷积进一步提取普通卷积输入的特征，最后两者相拼接。此外通过设置注意增强CSEMPAN模块，采用整合通道和空间注意机制来突出SAR目标独特的强散射特性。并针对SAR目标的多尺度和强稀疏特性，设计不同扩张率的卷积增强接受域，使用ESPHead提高模型从不同尺度目标中提取重要信息的能力，进一步提高检测性能。