公开(公告)号：CN115760874A

公开(公告)日：2023-03-07

申请号：CN202211422825.3

申请日：2022-11-14

Applicant: 电子科技大学长三角研究院(湖州)

Inventor： 饶云波 ,  高丽 ,  曾少宁

IPC: G06T7/11 ,  G06T7/00 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0455

Abstract: 本发明公开了一种基于联合空间域的多尺度U‑Net医学图像分割方法，包括获取原始医学图像数据；利用极坐标中心点预测网络获得原始医学图像的中心点坐标；根据医学图像的中心点坐标，将原始医学图像转换为极坐标医学图像；构建基于联合空间域的多尺度U‑Net网络模型，利用极坐标医学图像进行模型训练；利用训练后的基于联合空间域的多尺度U‑Net网络模型生成医学图像分割结果。本发明采用多层空洞卷积编码模块实现多尺度内容融合，并利用中心点和极坐标实现了注意力机制和旋转不变性，提高了分割精度。

公开(公告)号：CN115731479A

公开(公告)日：2023-03-03

申请号：CN202211504634.1

申请日：2022-11-29

Applicant: 电子科技大学长三角研究院(湖州)

Inventor： 曾少宁 ,  吴俊君 ,  饶云波 ,  朱佳龙

IPC: G06V20/17 ,  G06V20/10 ,  G06V10/26 ,  G06V10/774

Abstract: 本发明提供了一种基于航拍全要素地理图像构建数据集的方法，包括以下步骤：加载shp标注文件，获取每个地理要素的形状信息shape和属性信息record，得到一个地理要素列表。遍历地理要素列表，对每一个地理要素进行处理并生成图片。将jpg格式的图片和png格式的分割掩码图片整理到两个文件夹，并对每一个地理要素的jpg图片和png图片做同步压缩，即得到包含彩色图片和灰度标注的数据集。本发明提出了一种基于航拍全要素地理图像构建数据集的方法，将专业领域的业务数据在没有额外人工标注成本的情况下转化成可用于深度学习训练的数据集，充分挖掘了该专业领域的业务数据的价值，为后续的农田识别和分割等其他深度学习模型在该领域的应用提供了数据基础。

公开(公告)号：CN115587210A

公开(公告)日：2023-01-10

申请号：CN202211302911.0

申请日：2022-10-24

Applicant: 电子科技大学长三角研究院(湖州)

Inventor： 饶云波 ,  周望 ,  曾少宁

IPC: G06F16/532 ,  G06F16/583 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提出了一种基于多尺度特征融合的布料图像深度哈希检索方法，涉及布料图像检索技术领域，包括以下步骤：S1、获取待检索布料图像；S2、将待检索布料图像输入训练好的多尺度特征融合模型中以得到特征提取结果；S3、基于特征提取结果在图像信息库中进行搜索，以准确检索出该布料图像。本发明根据布料图像检索任务特性对条形池化网络的混合池化模块和残差金字塔池化模块进行改进，从多尺度的特征融合角度提升了图像检索模型的性能，在神经网络的传递过程中，水平和竖直方向的池化操作有效捕获了远距离上下文信息，降低了背景环境对图像检索的影响，提高了布料检索准确率。

公开(公告)号：CN114255238A

公开(公告)日：2022-03-29

申请号：CN202111423794.9

申请日：2021-11-26

Applicant: 电子科技大学长三角研究院(湖州)

Inventor： 饶云波 ,  杨泽雨 ,  曾少宁 ,  牟洪雨 ,  郑伟斌 ,  王发新

IPC: G06T7/10 ,  G06T7/50 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提供了一种融合图像特征的三维点云场景分割方法及系统，涉及计算机视觉技术领域，能够实现二维图像和三维点云的有效融合，以及对三维场景的精准分割；该方法包括：S1、获取包括图像的二维数据、点云数据、深度数据并根据获取的数据计算得到场景图像与点云的关联关系；S2、对二维数据进行特征提取得到高维度的待融合特征图；S3、将待融合特征图和点云数据按照融合策略进行融合得到融合点云数据；融合策略包括：通过搜寻与某一点云数据邻近的像素，将该像素对应特征扭曲到该点云数据上；S4、将融合点云数据输入三维分割网络中进行特征提取，从而获得所需要的全局与局部的语义信息。本发明提供的技术方案适用于三维点云处理的过程中。

公开(公告)号：CN114241188A

公开(公告)日：2022-03-25

申请号：CN202111425402.2

申请日：2021-11-26

Applicant: 电子科技大学长三角研究院(湖州)

Inventor： 饶云波 ,  牟洪雨 ,  曾少宁 ,  杨泽雨 ,  王发新 ,  郑伟斌

IPC: G06V10/25 ,  G06V10/44 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提供了一种平滑传递语义信息的多尺度目标检测方法及系统，涉及计算机视觉技术领域，能够改善或防止深层网络的退化，完整高效地提取图像特征，使得像素分类更加准确；该方法包括：S1、构建将ReLU层置于卷积层之前的残差块；S2、采用S1的残差块构建第一阶段主干网络；S3、用第一阶段主干网络对图像进行特征提取得到特征图；S4、将S3中得到的特征图输入第二阶段目标检测网络中进行处理，得到区域建议；S5、将区域建议映射到特征图上获得感兴趣区域，并通过ROI Align处理得到目标检测结果；第二阶段目标检测网络整合了引入平衡系数的交叉熵损失函数；残差块的卷积层在卷积过程中进行特征图像切割再重组操作。