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公开(公告)号：CN118537247B
公开(公告)日：2025-01-28
申请号：CN202410536123.0
申请日：2024-04-30
Applicant: 北京信息科技大学
Abstract: 本发明提供了一种基于深度学习的红外图像优化方法及系统，包括：对初始红外图像进行目标次数的非均匀性噪声迭代叠加，并对每一次非均匀性噪声叠加结果进行独立记录，构建红外图像训练集；基于深度神经网络对红外图像训练集进行深度学习，构建扩散模型，并基于扩散模型的实测数据对扩散模型的模型参数进行更新优化；对更新优化得到的扩散模型进行部署，并基于部署结果对待处理红外图像进行红外图像去噪和增强处理，完成对红外图像的优化。保障了对红外图像处理效果的同时提高了处理效率，并在对红外图像去噪的同时保留了红外图像的细节特征，有效平衡了去噪和图像细节的关系，也确保了红外图像的优化可靠性。
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公开(公告)号：CN118429808B
公开(公告)日：2024-12-17
申请号：CN202410573430.6
申请日：2024-05-10
Applicant: 北京信息科技大学
IPC: G06V20/10 , G06V20/70 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于轻量化网络结构的遥感图像道路提取方法及系统，其方法包括：接收遥感图像并通过轻量化结构网络进行特征提取，获取图像高级特征；根据图像高级特征进行建模，获取遥感图像的全局特征和局部特征；根据遥感图像的全局特征和局部特征生成多尺度感知的语义信息，基于语义信息捕获远距离区域之间的依赖关系，基于远距离区域之间的依赖关系通过特定函数对遥感图像中的道路目标和背景进行分类提取。既可以获取遥感图像的基础像素特征同时还可以从空间尺度获取遥感图像的空间信息进而快速精准地提取出遥感图像中的道路特征，保证了数据精度和完整性，提高了实用性。
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公开(公告)号：CN118537247A
公开(公告)日：2024-08-23
申请号：CN202410536123.0
申请日：2024-04-30
Applicant: 北京信息科技大学
Abstract: 本发明提供了一种基于深度学习的红外图像优化方法及系统，包括：对初始红外图像进行目标次数的非均匀性噪声迭代叠加，并对每一次非均匀性噪声叠加结果进行独立记录，构建红外图像训练集；基于深度神经网络对红外图像训练集进行深度学习，构建扩散模型，并基于扩散模型的实测数据对扩散模型的模型参数进行更新优化；对更新优化得到的扩散模型进行部署，并基于部署结果对待处理红外图像进行红外图像去噪和增强处理，完成对红外图像的优化。保障了对红外图像处理效果的同时提高了处理效率，并在对红外图像去噪的同时保留了红外图像的细节特征，有效平衡了去噪和图像细节的关系，也确保了红外图像的优化可靠性。
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公开(公告)号：CN118429808A
公开(公告)日：2024-08-02
申请号：CN202410573430.6
申请日：2024-05-10
Applicant: 北京信息科技大学
IPC: G06V20/10 , G06V20/70 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于轻量化网络结构的遥感图像道路提取方法及系统，其方法包括：接收遥感图像并通过轻量化结构网络进行特征提取，获取图像高级特征；根据图像高级特征进行建模，获取遥感图像的全局特征和局部特征；根据遥感图像的全局特征和局部特征生成多尺度感知的语义信息，基于语义信息捕获远距离区域之间的依赖关系，基于远距离区域之间的依赖关系通过特定函数对遥感图像中的道路目标和背景进行分类提取。既可以获取遥感图像的基础像素特征同时还可以从空间尺度获取遥感图像的空间信息进而快速精准地提取出遥感图像中的道路特征，保证了数据精度和完整性，提高了实用性。
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公开(公告)号：CN117251574B
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202311450732.6
申请日：2023-11-02
Applicant: 北京信息科技大学
IPC: G06F16/35 , G06F16/33 , G06F40/279 , G06F18/213 , G06F18/24 , G06F18/25
Abstract: 本发明提供一种基于多特征数据融合的文本分类提取方法及系统，其中方法包括：对待处理数据进行预处理，获取第一数据；基于预设的数据嵌入规则，对第一数据进行数据嵌入处理，获取第二数据；对第二数据进行特征提取，获取多个特征数据；基于预设的评分模型，确定各个特征数据的权重；基于多个特征数据和权重，确定特征向量矩阵和权重矩阵；基于特征向量矩阵和权重矩阵，确定分类层的输入。本发明的基于多特征数据融合的文本分类提取方法，以词为最小单元特征进行文本分类任务，将深度学习算法与文本的表示方法结合起来，可以有效提高文本分类的精确度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114564581A
公开(公告)日：2022-05-31
申请号：CN202210163711.5
申请日：2022-02-22
Applicant: 北京信息科技大学
Abstract: 本公开的实施例公开了基于深度学习的文本分类展示方法、装置、设备和介质。该方法的一具体实施方式包括：响应于检测到用户作用于文本分类确认控件的选择操作，确定目标显示界面中的文本输入框对应的输入文本是否满足文本分类条件；响应于确定输入文本满足文本分类条件，将输入文本确定为初始文本；确定是否存在用户作用于向量分类方式选择控件的操作信息记录；响应于确定存在操作信息记录，根据操作信息记录，将初始文本输入至预先训练的文本分类模型，得到文本分类结果；在目标显示界面中的可视化展示区域对文本分类结果进行可视化展示。该实施方式可以提高文本分类时的分类效率和分类准确率。
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公开(公告)号：CN114092355A
公开(公告)日：2022-02-25
申请号：CN202111420941.7
申请日：2021-11-26
Applicant: 北京信息科技大学
Abstract: 本发明公开了一种自适应红外图像对比度增强方法及装置，涉及红外图像增强处理技术领域，获取原始红外序列图像，并进行去伪影处理；对原始红外序列图像进行L级小波分解，分解为低频子带图像和高频子带图像；统计每一尺度下的低频子带图像的直方图，获取统计直方图；对每一尺度下的低频子带图像的统计直方图进行修正；通过低频子带图像的累积直方图对低频子带图像的灰度值进行重新分配，获取均衡化的灰度值；对各尺度下的高频子带图像分别进行去噪；将处理后的各尺度的低频子带图像和各尺度的高频子带图像进行小波逆变换，完成图像重构；对重构后的图像进行灰度映射处理，获取对比度增强的红外图像。本申请能够有效增强红外图像的对比度。
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公开(公告)号：CN113532755A
公开(公告)日：2021-10-22
申请号：CN202110813796.2
申请日：2021-07-19
Applicant: 北京信息科技大学
Abstract: 本发明提供一种智能化气体泄漏检测方法及系统，其中，方法包括：步骤S1：设定目标区域；步骤S2：建立时间间隔对照库，基于时间间隔对照库，确定目标区域对应的时间间隔；步骤S3：每隔时间间隔获取目标区域的检测参数，基于检测参数进行气体泄漏检测；步骤S4：输出检测结果。本发明的智能化气体泄漏检测方法及系统，设置时间间隔对照库，对照查询用户设定的目标区域对应的一个合理的时间间隔，每隔该时间间隔获取目标区域的红外图像序列进行气体泄漏检测，无需时刻进行气体泄漏检测，降低了系统资源占用率，减少了系统功耗。
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公开(公告)号：CN113532755B
公开(公告)日：2022-02-22
申请号：CN202110813796.2
申请日：2021-07-19
Applicant: 北京信息科技大学
Abstract: 本发明提供一种智能化气体泄漏检测方法及系统，其中，方法包括：步骤S1：设定目标区域；步骤S2：建立时间间隔对照库，基于时间间隔对照库，确定目标区域对应的时间间隔；步骤S3：每隔时间间隔获取目标区域的检测参数，基于检测参数进行气体泄漏检测；步骤S4：输出检测结果。本发明的智能化气体泄漏检测方法及系统，设置时间间隔对照库，对照查询用户设定的目标区域对应的一个合理的时间间隔，每隔该时间间隔获取目标区域的红外图像序列进行气体泄漏检测，无需时刻进行气体泄漏检测，降低了系统资源占用率，减少了系统功耗。
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公开(公告)号：CN113267254A
公开(公告)日：2021-08-17
申请号：CN202110531184.4
申请日：2021-05-16
Applicant: 北京信息科技大学
Abstract: 本发明涉及一种红外成像非均匀性智能标定校正方法和系统，属于红外成像系统技术领域。该方法首先对当前采集的红外原始图像进行两点校正；然后将校正后的图像输入经训练的深度卷积神经网络进行非均匀性噪声检测；如果检测结果为含有非均匀性噪声，则启动红外探测器挡片开关，重置红外探测器校正参数。对比现有技术，本发明用深度卷积神经网络智能检测非均匀性噪声，解决了现有基于标定的非均匀性校正方法，需要周期性被动操作红外成像系统中的辐射挡片，重置红外探测器参数的问题，从而大大减少了现有红外成像系统辐射挡片的操作频次，降低由于图像采集中断，检测不及时导致发生事故的概率。
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