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公开(公告)号：CN113657196B
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202110851991.4
申请日：2021-07-27
Applicant: 中国科学院自动化研究所 , 北京机电工程总体设计部
IPC: G06V10/25 , G06V10/44 , G06V10/52 , G06V10/762 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06V20/60 , G06N3/0464
Abstract: 本发明提供一种SAR图像目标检测方法、装置、电子设备和存储介质，通过特征提取模型提取原始SAR图像的多个具有不同分辨率的初始特征，并按照分辨率递增的顺序依次对各初始特征进行融合，使高分辨率特征能够保留目标较为完整的空间信息，高分辨率特征通过多层卷积，使其初步具有高级语义信息，并通过自上而下的融合，将高层语义信息传递至高分辨率特征，得到语义信息与空间信息兼具的高分辨率特征。在得到对应的初始融合特征后，按照分辨率递减的顺序依次对各初始融合特征进行融合，得到多个预测特征图，即通过自下而上的融合，又将目标对象的空间信息传递至低分辨率特征上，提高了目标对象检测的精度，保证了目标对象检测较好的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN113657196A
公开(公告)日：2021-11-16
申请号：CN202110851991.4
申请日：2021-07-27
Applicant: 中国科学院自动化研究所 , 北京机电工程总体设计部
Abstract: 本发明提供一种SAR图像目标检测方法、装置、电子设备和存储介质，通过特征提取模型提取原始SAR图像的多个具有不同分辨率的初始特征，并按照分辨率递增的顺序依次对各初始特征进行融合，使高分辨率特征能够保留目标较为完整的空间信息，高分辨率特征通过多层卷积，使其初步具有高级语义信息，并通过自上而下的融合，将高层语义信息传递至高分辨率特征，得到语义信息与空间信息兼具的高分辨率特征。在得到对应的初始融合特征后，按照分辨率递减的顺序依次对各初始融合特征进行融合，得到多个预测特征图，即通过自下而上的融合，又将目标对象的空间信息传递至低分辨率特征上，提高了目标对象检测的精度，保证了目标对象检测较好的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN118038042B
公开(公告)日：2025-02-11
申请号：CN202410122134.4
申请日：2024-01-29
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明提供一种基于可见光图像增强的红外图像分割方法及装置，该方法包括：将待分割红外图像输入红外图像分割模型中的红外图像编码器中，得到红外图像编码器输出的待分割红外图像的特征；确定待分割红外图像的特征与预设目标类别的参考可见光图像的特征之间的相似度图，参考可见光图像的特征预先基于红外图像分割模型中的可见光图像编码器得到；将待分割红外图像的特征和相似度图输入红外图像分割模型中的红外图像解码器中，得到红外图像解码器输出的待分割红外图像的预测分割结果。本发明仅需一定量有标注的红外图像和预设目标类别的少量可见光图像训练模型，在测试阶段只需提供红外图像作为输入，降低测试复杂度，提高测试效率。
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公开(公告)号：CN114926843A
公开(公告)日：2022-08-19
申请号：CN202210450715.1
申请日：2022-04-26
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明提供一种手写文本图像生成方法、装置、电子设备和存储介质，其中方法包括：确定内容文本和参考手写文本图像；基于手写文本图像生成模型，应用所述参考手写文本图像中相邻字符之间的位置关系，分别对所述内容文本和参考手写文本图像进行特征提取，并应用提取得到的特征生成目标手写文本图像。本发明实施例提供的手写文本图像生成方法、装置、电子设备和存储介质，相比于通过逐字符生成的方式，充分考虑到参考手写文本图像中相邻两字符之间的结构关联性，从而能够得到质量较高的目标手写文本图像，提高了手写文本图像生成的视觉合理性。
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公开(公告)号：CN114898380A
公开(公告)日：2022-08-12
申请号：CN202210474857.1
申请日：2022-04-29
Applicant: 中国科学院自动化研究所
IPC: G06V30/32 , G06V10/774 , G06T3/00 , G06N3/08 , G06N3/04
Abstract: 本发明提供一种手写文本图像生成方法、装置、设备和存储介质，包括：获取待生成手写文本图像的文本数据；获取所述待生成手写文本图像的风格数据；将所述文本数据和所述风格数据输入预置的手写文本图像模型，得到手写文本图像；其中，所述手写文本图像模型根据干扰标签、训练图像及其对应的文本标签训练得到。本发明的技术方案可以提高合成的手写文本图像的质量。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114387519A
公开(公告)日：2022-04-22
申请号：CN202210042394.1
申请日：2022-01-14
Applicant: 中国人民解放军63921部队 , 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明涉及一种遥感图像目标检测方法，包括：S1.利用预先训练的卷积神经网络提取输入待检测遥感图像的特征，并输出特征图；S2.利用目标检测模块对所述特征图上的目标的关键点进行估计；S3.根据估计的关键点，利用几何特征对所述目标进行编码；S4.利用最大池化对所述关键点的坐标进行后处理，并对所述目标的位置进行修正；S5.对所述目标的几何特征进行解码，得到最终的目标检测结果。本发明的方法能快速、准确地检测大尺寸遥感图像中方向不固定的目标。
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公开(公告)号：CN111985731B
公开(公告)日：2021-09-07
申请号：CN202010940563.4
申请日：2020-09-09
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明涉及一种城市公共交通站点人数的预测方法及系统，所述预测方法包括统计在训练时段内公共交通所有站点各时间区间内的站点人数，构建公共交通站点人数矩阵；根据公共交通站点人数矩阵，构建站点特征向量；根据站点特征向量对公共交通站点进行层次聚类，并确定监测站点；统计在预测时段内各监测站点的站点人数，构建预测时段内的监测站点人数向量；根据所述公共交通站点人数矩阵及预测时段内的监测站点人数向量，建立基于非负约束的稀疏岭回归模型；基于所述公共交通站点人数矩阵，根据时间相似度系数，预测所有站点的站点预测人数。本发明将公共交通站点的时空特征进行融合，同时考虑站点之间的空间关联性和时间依赖性，可提高预测的准确率。
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公开(公告)号：CN112541915A
公开(公告)日：2021-03-23
申请号：CN202110099327.9
申请日：2021-01-25
Applicant: 中国科学院自动化研究所 , 上海海事大学
Abstract: 本发明属于图像识别技术领域，具体涉及了一种用于高分辨率图像的高效布匹缺陷检测方法、系统及设备，旨在解决无法在高分辨率的布匹表面图像上实现实时、精确的布匹缺陷检测的问题。本发明包括：构建布匹缺陷监测模型，并结合图像分辨率，计算模型参数；对输入图像进行预处理并划分为设定大小的Batch；计算Batch在模型前向传播的损失值，并反向传播进行模型权重参数更新；迭代训练直至达到设定条件，获得训练好的布匹缺陷检测模型；通过训练好的模型进行在线的高分辨率的布匹表面图像的缺陷检测。本发明根据现场配置及对检测速度与精度的要求，同时调整图像分辨率、网络的宽度和深度，在较少参数量的情况下，提高检测精度和检测效率。
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公开(公告)号：CN109785396A
公开(公告)日：2019-05-21
申请号：CN201910064158.8
申请日：2019-01-23
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明属于计算机视觉技术领域，具体涉及了一种基于双目相机的写字姿态监测方法、系统、装置，旨在解决传统方法只能单一监测眼睛和课桌的距离，无法在不影响书写体验的前提下监测其他错误写字姿态的问题。本发明方法包括：获取双目相机采集的坐姿图像对；采用姿态估计网络进行二维姿态估计，获得二维骨架点位置；依据坐姿图像对，采用双目重建技术进行坐姿三维表面重建，并结合所述二维骨架点位置获得三维骨架点位置；基于预设的骨架点状态-姿态类别对应关系，获得坐姿图像对所属姿态类别。本发明方法可以详细分析使用者的多种写字姿态，并且不影响使用者的书写体验。
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公开(公告)号：CN105869165B
公开(公告)日：2018-06-26
申请号：CN201610187635.6
申请日：2016-03-29
Applicant: 中国科学院自动化研究所
IPC: G06T7/00
Abstract: 本发明公开了一种多源多时相遥感图像目标变化监测方法，包括：对训练图像和测试图像中的多时相多光谱图像、全色图像进行预处理，得到平均波段图像；提取训练图像中多时相多光谱图像对应的平均波段图像的特征，学习得到变化语义模型；提取训练图像中多时相全色图像的已标好的目标变化类型的像素的特征，学习得到目标变化类型语义模型；提取测试图像中多时相多光谱图像对应的平均波段图像的特征，利用变化语义模型提取目标变化区域；提取测试图像中多时相全色图像的目标变化区域的特征，利用目标变化类型语义模型识别目标变化类型。本发明提高了目标变化区域的检测精度和目标变化类型的识别精度，可广泛应用于城市规划、目标变化监测等诸多领域中。
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