公开(公告)号：CN118262300A

公开(公告)日：2024-06-28

申请号：CN202410440737.9

申请日：2024-04-12

Applicant: 南京信息工程大学

Inventor： 孙伟 ,  赵宇煌 ,  刘轩诚 ,  张小瑞

IPC: G06V20/54 ,  G06V10/44 ,  G06V10/26 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048 ,  G06N3/08 ,  G06T7/66 ,  G06T7/10

Abstract: 本申请涉及深度学习技术领域中的一种实例分割车辆重识别的方法，其包括以下步骤获取待重识别车辆图像；根据待重识别车辆图像，采用重识别网络模型获取车辆图像的重识别结果；其中所述重识别网络模型包括ResNet‑50网络和分割网络，所述ResNet‑50网络用以所述取待重识别车辆图像的全局特征提取，所述分割网络用以取待重识别车辆图像的局部特征提取；通过分割网络对车辆进行特征提取，采用一组语义特征质心来捕获车辆的特征信息，并通过计算每个像素级特征向量与所有特征质心之间的距离来生成语义概率图。提出自纠正模块，通过使用实例概率图来减少错误激活的特征区域；提高了该模型的训练效率，有效地提高了车辆重识别的准确度。

公开(公告)号：CN117710841A

公开(公告)日：2024-03-15

申请号：CN202311725252.6

申请日：2023-12-14

Applicant: 南京信息工程大学

Inventor： 孙伟 ,  沈欣怡 ,  张小瑞 ,  管菲 ,  刘轩诚 ,  赵宇煌 ,  叶健峰 ,  郭邦祺

IPC: G06V20/17 ,  G06V10/40 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/045 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明公开了一种无人机航拍图像的小目标检测方法、装置，包括：利用特征提取骨干网络对实时采集无人机航拍图像进行特征提取，得到无人机航拍图像的初始特征图；利用改进的特征金字塔网络对初始特征图进行特征增强和特征细化，得到终极特征图；利用训练好的小目标检测模型对终极特征图进行检测，得到无人机航拍图像的小目标检测结果；特征提取骨干网络包括依次相连的深度可分离卷积层、反向残差结构、组分离注意力模块，改进的特征金字塔网络包括上下文特征增强模块和特征金字塔细化模块。本发明能够提高特征提取网络对小目标的特征表达能力，提高小目标检测的检测精度。

公开(公告)号：CN117132910A

公开(公告)日：2023-11-28

申请号：CN202311097477.1

申请日：2023-08-29

Applicant: 南京信息工程大学

Inventor： 孙伟 ,  刘轩诚 ,  张小瑞 ,  赵宇煌

IPC: G06V20/17 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06V10/80 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种用于无人机的车辆检测方法、装置及存储介质，属于图像处理、计算机视觉、深度学习技术领域，包括获取无人机拍摄的图像；将所述图像输入到训练好的目标检测网络中，得到检测结果；本发明能够提高小目标检测的精度，降低目标检测网络所需的算力，更加匹配无人机应用场景。

公开(公告)号：CN115239982A

公开(公告)日：2022-10-25

申请号：CN202210830684.2

申请日：2022-07-15

Applicant: 南京信息工程大学

Inventor： 孙伟 ,  赵宇煌 ,  徐凡 ,  胡亚华 ,  刘轩诚 ,  代广昭 ,  曾豪霆 ,  王煜

IPC: G06V10/75 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06N3/04

Abstract: 本发明公开了一种视频遮挡车辆重识别的方法，所述方法包括：将车辆图像输入3D‑CNN主干网模型进行特征提取；通过自适应边缘传递图卷积层对提取的特征进行处理，输出xout特征，并对xout特征多层级联得到关系特征xA；将关系特征xA输入跨层级对齐层得到相似拓补特征；对相似拓补特征计算相似性，将计算的结果与预设的阈值比较，若大于阈值，则车辆图像是相同的，反之则不同；本发明提出了车辆遮挡的重识别方法，通过主干网络对不同对象进行特征提取，并利用图像对比拓补的方法，对目标遮挡部分获取拓补信息，联合处理对象的部分特征，提高了该模型的训练效率，有效地提高了车辆遮挡重识别的准确度。