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公开(公告)号：CN114283336B
公开(公告)日：2025-02-18
申请号：CN202111611440.7
申请日：2021-12-27
Applicant: 中国地质大学(武汉)
IPC: G06V20/10 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/096 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06V10/25
Abstract: 本发明提供一种基于混合注意力的无锚框遥感图像小目标检测方法，包括：构建基于混合注意力的无锚框遥感图像小目标检测网络结构；采用迁移学习对所述网络结构进行训练，得到训练完成的网络结构；将遥感数据集输入至所述训练完成的网络结构，得到遥感图像的目标检测结果：网络结构训练过程中，采用ResNet50对输入图像进行各层特征提取，并引入了加强特征的U型网络结构，并在高层和低层特征进行关联以后，加入注意力机制，最后利用损失函数训练所述网络结构，得到训练完成的网络模型。本发明提供的有益效果是：提高了高分辨率遥感图像小目标检测能力、速度、鲁棒性与精确度。
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公开(公告)号：CN114549858B
公开(公告)日：2024-12-10
申请号：CN202210036796.0
申请日：2022-01-13
Applicant: 中国地质大学(武汉)
IPC: G06V10/46 , G06V10/75 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供一种基于局部一致性的图像特征匹配方法及装置，该方法包括：获取待匹配的两幅图像；通过SIFT算法检测两幅图像中的特征点，并建立特征描述符；根据两幅图像中特征描述符的相似性构造一组初始匹配集；通过邻域一致性约束从初始匹配集中删除误匹配，得到第二匹配集；通过第二匹配集计算每个特征点的运动向量的偏差；通过对运动向量的偏差进行运动向量一致性约束，从而实现对预设的图像特征匹配模型的优化，并确定超参数；通过优化后的图像特征匹配模型对任意待匹配的两幅图像进行特征匹配，得到图像特征匹配结果。本发明的有益效果是：结合邻域一致性和运动向量一致性的局部一致性对图像特征匹配进行误匹配去除及优化，提高了匹配精度。
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公开(公告)号：CN114330581B
公开(公告)日：2024-10-22
申请号：CN202111677109.5
申请日：2021-12-31
Applicant: 中国地质大学(武汉)
IPC: G06V10/25 , G06V20/13 , G06V10/80 , G06V10/774 , G06N3/096 , G06N3/0464
Abstract: 本发明提供一种基于Efficientdet的旋转目标检测方法、设备及存储设备，首先，构建基于Efficientdet的遥感图像旋转目标检测的网络结构；采用有向(旋转框)遥感目标数据集对网络结构进行训练，将遥感图像输入至训练完成的网络结构，得到遥感图像的目标检测结果：网络结构训练过程中，采用EfficientNet对输入图像进行各层特征提取，并利用双向跨尺度连接特征融合网络(BiFPN)对提取的各层特征进行融合，得到5个输出特征层；将输出特征层输入至检测层，利用最终的损失函数对目标角度与位置进行损失计算，对网络结构进行训练，得到训练完成的网络，进而对旋转目标进行检测，得到检测结果。本发明的有益效果是：解决了在旋转物体检测中角度回归不连续性的问题，提升了网络的检测性能。
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公开(公告)号：CN113327286B
公开(公告)日：2023-05-19
申请号：CN202110504362.4
申请日：2021-05-10
Applicant: 中国地质大学(武汉)
Abstract: 本发明公开了一种360度全方位的说话人视觉空间定位方法，包括：开启环形规则分布的360度全景摄像头组，进行人脸检测，并判断目标用户存在交互意图，否则继续进行人脸和嘴唇跟踪；判断是否对存在交互意图的目标用户的人脸进行图像拼接，拼接好的图像将用于视觉空间定位；否则直接选择对应摄像画面；根据人脸图像画面进行人脸图像定位；依据图像定位结果和其对应摄像头组在环形规则分布的360度全景摄像头组的位置，进行坐标系转换，本发明可以在360度全方位对说话人进行精确、实时定位。
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公开(公告)号：CN110443272B
公开(公告)日：2023-01-03
申请号：CN201910548945.X
申请日：2019-06-24
Applicant: 中国地质大学(武汉)
IPC: G06V10/764 , G06V10/28 , G06V10/44
Abstract: 本发明提供了一种基于模糊择近原则的复杂烟株图像分类方法，包括：首先建立烟株标准模型库，并对待分类烟株的图像进行采集；然后采用改进的GrabCut算法对所述烟株图像中的烟株和图像背景进行分割；进而对去除背景后的烟株图像进行二值化，进而对二值化后的烟株图像进行特征提取，得到待分类烟株的叶素比、像素株高和像素株宽三个特征值；再对所述叶素比、像素株高和像素株宽三个特征值进行归一化；最后根据归一化后的三个特征值和烟株标准模型库，采用模糊择近原则对待分类烟株进行分类，得到待分类烟株的分类结果。本发明的有益效果是：分割效果好，而且避免了人机交互；以更准确地反映每个特征对烟草生长的影响；提高烟株分类准确度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115329229A
公开(公告)日：2022-11-11
申请号：CN202210882417.X
申请日：2022-07-26
Applicant: 中国地质大学(武汉)
IPC: G06F16/957 , G06F9/451 , G06F3/04845
Abstract: 本发明提供一种在网页端显示点云数据的方法，包括：获取点云数据；利用three.js技术，将所述点云数据对应的点云文件渲染到Web浏览器。由于本发明使用了three.js技术，将点云文件渲染到Web浏览器，避免了非要使用特定三维软件对点云数据进行展示的不便利性，同时也为传统网页端展示三维模型时存在卡顿现象给出了解决方案，即使用three.js技术在浏览器中渲染点云文件。现实了用户在浏览器无插件的基础上完成点云数据的交互与展示,为三维点云可视化系统开发提供了一种新的思路。
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公开(公告)号：CN114820655A
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN202210444884.4
申请日：2022-04-26
Applicant: 中国地质大学(武汉)
Abstract: 本发明公开了一种可靠区域作为注意力机制监督的弱监督建筑物分割方法，包括以下步骤：构建弱监督语义分割网络，网络包括：第一分类网络、可靠区域合成模块，第二分类网络、像素注意力模块和类激活映射计算模块、孪生网络结构、损失函数设计模块；获取建筑物图像和人工标记的分类标签作为训练集，利用训练集对分类网络进行训练，得到初始种子，将初始种子输入可靠区域合成模块中得到可靠标签；用训练集对基于像素注意力模块和孪生网络结构的类激活映射模块进行训练，得到类激活映射；最后用生成的可靠标签作为类激活映射的监督，得到伪标签，使用伪标签训练现有网络得到最终的建筑物分割结果。本发明仅通过分类标签实现了像素级语义分割。
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公开(公告)号：CN114330581A
公开(公告)日：2022-04-12
申请号：CN202111677109.5
申请日：2021-12-31
Applicant: 中国地质大学(武汉)
Abstract: 本发明提供一种基于Efficientdet的旋转目标检测方法、设备及存储设备，首先，构建基于Efficientdet的遥感图像旋转目标检测的网络结构；采用有向(旋转框)遥感目标数据集对网络结构进行训练，将遥感图像输入至训练完成的网络结构，得到遥感图像的目标检测结果：网络结构训练过程中，采用EfficientNet对输入图像进行各层特征提取，并利用双向跨尺度连接特征融合网络(BiFPN)对提取的各层特征进行融合，得到5个输出特征层；将输出特征层输入至检测层，利用最终的损失函数对目标角度与位置进行损失计算，对网络结构进行训练，得到训练完成的网络，进而对旋转目标进行检测，得到检测结果。本发明的有益效果是：解决了在旋转物体检测中角度回归不连续性的问题，提升了网络的检测性能。
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公开(公告)号：CN114283102A
公开(公告)日：2022-04-05
申请号：CN202111447842.8
申请日：2021-11-30
Applicant: 中国地质大学(武汉)
Abstract: 本发明提供一种基于缝合线和半投影保形的无人机图像拼接方法及装置，该方法包括：获取两张无人机采集的源图像并配准得到两张配准图像，包括基准图像和待拼接图像；定义能量函数；在能搜寻到缝合线的条件下，计算得到能量函数的阈值；根据阈值确定缝合线的搜寻范围；在搜寻范围内，获取起点至终点的最小能量总和，将能量总和最小的路径作为最佳缝合线；根据最佳缝合线对待拼接图像进行切割，得到部分源图像；将部分源图像作为新的源图像，与基准图像做一次半投影变换，得到变换后的图像；根据最佳缝合线将变换后的图像再进行切割重组，得到拼接后的图像。本发明方法可以产生无重影、视差小的拼接结果，且非重叠区域能够保持源图像更多的图像细节。
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公开(公告)号：CN110009191A
公开(公告)日：2019-07-12
申请号：CN201910161363.6
申请日：2019-03-04
Applicant: 中国地质大学(武汉)
Abstract: 本发明公开了一种基于遗传算法的烤烟培植决策方法及系统，实施本发明的有益效果是，首先从数据库中获取烤烟培植过程相关的数据，并对获取到的数据进行预处理，剔除数据中的异常数据和离群数据；然后使用人工神经网络对烤烟的产量和质量进行建模，建立烤烟产、质量评价模型；最后采用遗传算法建立以烤烟产区生态条件和烤烟培植过程为约束条件，以建立的烤烟产、质量评价模型作为适应度函数，建立以烤烟质量和产量为目标的优化模型；通过给定烤烟产区的气候环境、土壤环境和期望达到的烤烟培植目标，计算得出栽培措施参数和可以达到的产量和质量，为烟农提供有效的决策支持。
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