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公开(公告)号：CN117173438B
公开(公告)日：2024-02-27
申请号：CN202311134283.4
申请日：2023-09-04
Applicant: 之江实验室
IPC: G06V10/75 , G06V10/44 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06N3/084 , G06N3/0895 , G06N3/0475 , G01C21/20 , G01C21/00
Abstract: 本说明书公开了一种深度耦合多源传感特性的景象匹配方法，针对不同类型的传感器分别采集的每个类型的实时景象，通过该类型的差异特征提取模型，得到该类型的而精细特征图，进而基于各类型的精细特征图，通过差异计算及生成器，抽象化不同类型的精细特征图的特征信息分离出可用精细特征，实现细粒度特征寻优，生成寻优实时图，进而基于寻优实时图和预存的寻优基准图进行多尺度景象匹配，得到匹配结果。可见，通过抽象不同类型的精细特征图的特征信(56)对比文件袁定兴.异源图像匹配的参考图制备与匹配方法研究《.中国优秀硕士学位论文全文数据库信息科技辑》.2023,(第1期),第I138-1538页.杜文超等.基于SAR图像的快速景象匹配方法《.雷达科学与技术》.2014,第12卷(第1期),第39-43页.Yongxian Zhang等.Air-Ground Multi-Source Image Matching Based on High-Precision Reference Image《.remotesensing》.2022,第14卷(第3期),第1-21页.
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公开(公告)号：CN117058525B
公开(公告)日：2024-02-06
申请号：CN202311293164.3
申请日：2023-10-08
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本说明书公开了一种模型的训练方法、装置、存储介质及电子设备，首先可获取待训练的图像处理模型中网络层的连接权重，并根据连接权重，确定所述待训练的图像处理模型中的成熟连接权重以及非成熟连接权重。然后，获取样本图像以及样本图像对应的标注，并根据样本图像以及样本图像对应的标注，分别调整成熟连接权重以及非成熟连接权重，得到训练完成的图像处理模型。最后，根据得到的训练完成的图像处理模型中的各连接权重，确定训练完成的图像处理模型中的非成熟连接权重并剪枝，得到最终的图像处理模型。该方法在实现模型压缩的同时，兼(56)对比文件缪及.卷积神经网络剪枝和量化方法研究.《中国优秀硕士学位论文全文数据库 信息科技辑》.2020,第2020年卷(第2期),I140-216.凌象政.循环神经网络压缩方法研究《.中国优秀硕士学位论文全文数据库 信息科技辑》.2022,第2022年卷(第1期),I140-576.Alex Renda等.Comparing Rewinding andFine-tuning in Neural Network Pruning.《Arxiv》.2020,1-31.Shiwei Liu等.Sparse Training viaBoosting Pruning Plasticity withNeuroregeneration《.35th Conference onNeural Information Processing Systems(NeurIPS 2021)》.2021,1-15.
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公开(公告)号：CN117213472A
公开(公告)日：2023-12-12
申请号：CN202311180726.3
申请日：2023-09-12
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本说明书公开了一种基于矢量数据的地磁导航方法、装置以及电子设备，可以通过获取到的校准区域内采集到的矢量地磁观测数据，确定出地磁观测数据在指定方向上的磁变化率，进而确定出包含有表示飞行器采集到的地磁观测数据以及飞行器产生的干扰数据之间关系的未知参数的线性磁观测模型并且求解出未知参数，这使得飞行器在目标区域飞行时可以通过采集到的地磁观测数据和求解出未知参数的线性磁观测模型，求解出飞行器产生的干扰磁数据，进而排除掉飞行器采集到的地磁观测数据中的干扰磁数据的影响，得到飞行器所处位置的实际磁数据，以提高导航的精度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117078985A
公开(公告)日：2023-11-17
申请号：CN202311344161.8
申请日：2023-10-17
Applicant: 之江实验室
IPC: G06V10/75 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/26 , G06V20/10
Abstract: 本说明书公开了一种景象匹配方法、装置、存储介质及电子设备。在本说明书提供的景象匹配方法中，获取实测图像与基准图像；将所述实测图像与所述基准图像输入预先训练的预测模型，所述预测模型至少包括分类子网、匹配子网、输出子网；通过所述分类子网对所述实测图像与所述基准图像进行分类，得到所述实测图像的类别与所述基准图像的类别；通过所述匹配子网，根据所述实测图像与所述基准图像，以及所述实测图像的类别与所述基准图像的类别，确定所述实测图像在所述基准图像中的定位结果；通过所述输出子网，根据所述匹配子网确定出的定位结果输出匹配结果。
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公开(公告)号：CN117058525A
公开(公告)日：2023-11-14
申请号：CN202311293164.3
申请日：2023-10-08
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本说明书公开了一种模型的训练方法、装置、存储介质及电子设备，首先可获取待训练的图像处理模型中网络层的连接权重，并根据连接权重，确定所述待训练的图像处理模型中的成熟连接权重以及非成熟连接权重。然后，获取样本图像以及样本图像对应的标注，并根据样本图像以及样本图像对应的标注，分别调整成熟连接权重以及非成熟连接权重，得到训练完成的图像处理模型。最后，根据得到的训练完成的图像处理模型中的各连接权重，确定训练完成的图像处理模型中的非成熟连接权重并剪枝，得到最终的图像处理模型。该方法在实现模型压缩的同时，兼顾了非成熟连接权重对模型性能造成的影响，进一步提高了模型的性能。
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公开(公告)号：CN116721316A
公开(公告)日：2023-09-08
申请号：CN202311010106.5
申请日：2023-08-11
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本说明书公开了一种模型训练和地磁图优化方法、装置、介质及设备。所述方法包括：获取指定区域的初始地磁图；通过预设矢量磁强计，测量指定区域的磁场数据，并基于磁场数据生成目标地磁图，目标地磁图的分辨率高于初始地磁图的分辨率；将初始地磁图作为训练样本输入待训练生成模型中的生成网络，以通过生成网络生成指定区域的超分辨率地磁图；将超分辨率地磁图以及目标地磁图输入生成模型中的判别网络，以通过判别网络确定超分辨率地磁图为目标地磁图的概率；以最小化超分辨率地磁图与目标地磁图之间的偏差，以及，最小化将超分辨率地磁图判别为目标地磁图的概率为优化目标，对生成模型进行训练。
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公开(公告)号：CN116663418A
公开(公告)日：2023-08-29
申请号：CN202310652210.8
申请日：2023-06-02
Applicant: 之江实验室
IPC: G06F30/27 , G06F30/28 , G06F17/11 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06N3/09 , G06F113/08 , G06F119/14
Abstract: 本说明书公开了一种基于抗噪稀疏四维烟羽预测模型的仿真方法及装置，可以构建无风环境下的四维烟羽模型以及湍流环境下的四维烟羽模型，四维烟羽模型用于表示空间上气体浓度随时间变化的情况与气体所处环境之间的关系，而后，根据无风环境下的四维烟羽模型以及湍流环境下的四维烟羽模型，构建各类训练样本，一种类型的训练样本表示一种气体源在一种环境下扩散过程的样本；进而，根据训练样本对预设的烟羽扩散预测模型进行有监督训练，以通过烟羽扩散预测模型对各类气体源在不同环境下的扩散过程进行仿真，本方法可以构建出仿真实际烟羽扩散情况的样本，因此可以便于对嗅觉机器人定位气体源进行验证。
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公开(公告)号：CN116625372A
公开(公告)日：2023-08-22
申请号：CN202310595059.9
申请日：2023-05-23
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本说明书公开了一种多源无人机导航方法、装置、存储介质及电子设备，预先根据感知设备采集的各不同类型的第一感知数据以及生成导航信息的导航算法，拟合以每种类型的感知数据作为节点的因子图，当根据该因子图生成导航信息时，确定当前该感知设备采集的各第二感知数据，根据各第二感知数据，判断对应的感知设备是否故障，若是，调整该因子图中该第二感知数据对应的节点的信息，以根据调整后的因子图以及各第二感知数据生成导航信息。本方法判断当感知设备故障时，则利用因子图即插即用的特性，调整因子图中与该感知设备采集的感知数据对应的节点，再生成导航信息，提高了导航系统的可靠性及稳定性，使得导航系统输出的导航信息准确。
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